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.

Microchip покупает Neuronix AI Labs, совмещая ПЛИС, компьютерное зрение

Компания Microchip Technology недавно объявила о приобретении четырехлетней компании Neuronix AI Labs, специализирующейся на компьютерном зрении и искусственном интеллекте, чтобы расширить свои возможности по созданию энергоэффективных пограничных решений с поддержкой искусственного интеллекта.| С приобретением Neuronix AI Labs компания Microchip планирует добавить в свои ПЛИС технологию искусственного интеллекта с компьютерным зрением.

GF получит 1,5 млрд долларов по закону CHIPS на строительство новой фабрики в Нью-Йорке и модернизацию двух фабрик

Компания GlobalFoundries получила предварительный грант в размере 1,5 млрд. долл. и 1,6 млрд. долл. в виде займов в рамках закона CHIPS, объявили в понедельник официальные лица США. Полученные средства будут распределены между новым 300-мм заводом в Мальте, штат Не | GF имеет связи с США как поставщик оборонной и аэрокосмической продукции.

Новый китайский фонд чипов в размере 47 млрд долларов не обеспечит быстрой производительности, считают аналитики

Китай только что создал фонд в размере $47,5 млрд для поддержки своего стремления к самодостаточности в производстве полупроводников, что рассматривается как очевидная реакция на экспортный контроль США в последние годы. | Создание фонда помогает Китаю стать более самодостаточным после того, как США и Европа ввели санкции против чипов и оборудования для их производства.

Prophesee комплектует датчики событийного видения набором ИИ для технического зрения AMD

Компания Prophesee, французский разработчик нейроморфных систем технического зрения, используемых в датчиках технического зрения и сопутствующих продуктах, объединилась с AMD, чтобы сделать свой датчик Metavision HD на основе событий и искусственного интеллекта доступным | Компания Prophesee объединила свою технологию датчика технического зрения на основе событий с набором AMD FPGA Vision AI Starter Kit в новое предложение.

Биометрия упрощает и улучшает все более распространенные цифровые замки

Безопасное управление доступом в автомобили, дома и офисы все чаще использует более сложные, связанные между собой цифровые замки, чтобы контролировать, кто входит и выходит. | По крайней мере, в автомобилях наблюдается стремление обеспечить совместимость цифровых замков, выходя за рамки проприетарных подходов.

Arm отвечает на продвижение ИИ в ПК и смартфоны с помощью CSS для Client

Растущее присутствие компьютеров и смартфонов с искусственным интеллектом показывает, что спрос на более мощные вычисления и более высокую энергоэффективность, обусловленный искусственным интеллектом, не является тенденцией, ограничивающейся центрами обработки данных. | ИИ-помощники и связанные с ними возможности расширяют потребность в вычислительной поддержке ИИ на смартфоны, ПК и другие клиентские устройства.