Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

© 2026, robots.2ua.org

Все права защищены

Обучение с нуля помогает Intrinsic создавать будущее для робототехники

06.05.2024 | Фекла Дербинова

Робототехники изучают новые способы научить роботов захватывать предметы и работать в координации с другими роботами на гораздо более высоких скоростях - навыки, необходимые на современных заводах, которые используют автоматизацию для сборки автомобилей и компьютеров, а также других продуктов.

На выставке Automate 2024 в Чикаго на этой неделе компания Intrinsic, специализирующаяся на робототехнике с искусственным интеллектом, демонстрирует свою работу с Nvidia и Google DeepMind Robotics. Используя базовые модели Nvidia Isaac Manipulator для навыков хватания, Intrinsic работала со своим клиентом Trumpf Machine Tools. Навык захвата был обучен на 100% синтетических данных, сгенерированных Isaac Sim. Isaac Manipulator был представлен в марте на Nvidia GTC2024.

«Вместо того чтобы жестко кодировать конкретные захваты для захвата определенных объектов определенным образом, эффективный код для конкретного захвата и объекта автоматически генерируется для решения задачи с использованием базовой модели и синтетических обучающих данных», - пояснила Венди Тан Уайт, генеральный директор Intrinsic, в своем блоге.

Использование базовых моделей ИИ означает, что компании могут программировать множество конфигураций роботов, которые затем смогут обобщать и взаимодействовать с различными объектами в реальном мире. «В будущем разработчики смогут использовать готовые универсальные навыки захвата, подобные этим, чтобы значительно ускорить программирование роботов, - добавил Уайт. Такая возможность может оказать огромное влияние, в том числе снизить стоимость разработки».

Совместно с Google DeepMind компания Intrinsic разработала универсальный автоматический планировщик движения роботов на основе ИИ, чтобы один или несколько роботов могли работать вместе, разделяя одно и то же рабочее пространство. Intrinsic использует модель, обученную на синтетических данных из физического движка, где в качестве исходных данных используются модели геометрии, кинематики робота, динамики робота и описания его задач. Модель обучается в облаке, и на выходе получается модель, которая представляет «практически оптимальные пути и траектории движения робота, обычно превосходящие решения человеческих экспертов», - говорит Уайт.

Компания выпустила видеоролик

Результат - 100% ML-генерация для оркестровки четырех роботов, работающих над уменьшенной симуляцией сварки автомобиля. По словам Уайта, планы движений для каждого робота генерируются автоматически и работают примерно на 25 % лучше, чем традиционные методы.

«Робототехника - это ИИ в физическом мире, и мы с нетерпением ждем, что будет дальше», - добавил Уайт.

Arm пополняет семейство вычислительных подсистем Neoverse, ориентированных на ИИ

В то время как компания Arm продолжает наслаждаться ростом акций, связанным с искусственным интеллектом, британская компания Arm представила свои новейшие вычислительные подсистемы Neoverse, отвечающие требованиям искусственного интеллекта и растущим потребностям клиентов Arm, использующих IP-технологии Neoverse.

По данным Gartner, доходы от продажи чипов искусственного интеллекта вырастут на 33 % в этом году благодаря GenAI

По прогнозам Gartner, в 2024 году доходы от продажи чипов искусственного интеллекта вырастут на 33% и достигнут 71 миллиарда долларов в мире. | Поставки ПК с искусственным интеллектом достигнут 22 % от общего числа ПК в 2024 году, добавляет Gartner.

Zapata AI, Andretti участвуют в более глубоком сотрудничестве в области генеративного ИИ

Компания Zapata AI, занимающаяся разработкой программного обеспечения для генеративного искусственного интеллекта, и автоспортивная организация Andretti INDYCAR заявили, что они будут работать вместе уже третий гоночный сезон подряд, продолжая изучать, как Zapa | Motorsports организация Andretti работает с технологией генеративного искусственного интеллекта Zapata AI «для создания улучшенного технологического стека для конкретных случаев использования, включая стратегию гонки и генерацию сигналов данных».

ИИ совершенствует различные технологии компьютерного зрения

Автономные транспортные средства были движущей силой развития технологий компьютерного зрения, но поставщики нацелены на другие практические приложения, поскольку широкое внедрение самодвижущихся автомобилей, похоже, затягивается | Быстро обучающиеся нейронные сети расширяют горизонты камер и датчиков, чтобы они могли помочь решить проблемы реального мира

Надежды AMD на искусственный интеллект возросли благодаря внедрению MI300X компанией Microsoft

Доминирование Nvidia на рынке чипов для искусственного интеллекта не вызывает сомнений, но это не значит, что другие известные компании остались в стороне от этого процесса. | Использование компанией Microsoft MI300X от AMD для вычислений в области ИИ является шагом вперед для роста AMD на рынке чипов для ИИ.

AMD: поставки MI300 AI способствовали росту выручки в первом квартале

Компания AMD сообщила о доходах за первый квартал 2024 года, которые составили $5,47 млрд, что чуть выше консенсус-прогноза. Генеральный директор Лиза Су отметила значительный рост доходов компании за год в сегменте Dat | AMD продемонстрировала значительный рост доходов за год в сегментах Data Center и Client, но не все новости были хорошими.