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.

Qualcomm сообщает о росте доходов и оптимистичном прогнозе относительно потенциала искусственного интеллекта

Qualcomm, похоже, стала последней компанией, получившей толчок к развитию благодаря волнению по поводу искусственного интеллекта. | Qualcomm видит потенциал внедрения искусственного интеллекта во многие конечные устройства, что, как ожидается, приведет к увеличению доходов разработчика чипов.

SensiML открывает исходный код Analytics Studio для TinyML-кода для приложений для IoT-датчиков

Компания SensiML (рифмуется с «sensible»), дочерняя компания QuickLogic, недавно выступила с амбициозной инициативой: предложить дизайнерам полный открытый доступ к своим автоматизированным системам машинного обучения | Компания планирует показать на выставке Sensors Converge концепт умной дрели, которая использует искусственный интеллект для отключения двигателя вместо механического сцепления.

Intel увеличила выручку в первом квартале, но прогноз на второй квартал не впечатляет

Отчет Intel о доходах за первый квартал дал наблюдателям много поводов для размышлений, поскольку он стал первым с тех пор, как компания отделила свой литейный бизнес от операций по разработке чипов (подразделение, включающее в себя | Продажи Intel в первом квартале были обеспечены ростом в группе клиентских вычислений и подразделении ИИ для центров обработки данных, в то время как в других подразделениях наблюдалось снижение доходов.

Генеральный директор OpenAI Альтман снова ссылается на необходимость надзора за ИИ

В среду генеральный директор OpenAI Сэм Альтман заявил аудитории Intel, что строительство центров обработки данных для поддержки взрывного роста, ожидаемого с помощью искусственного интеллекта, будет стоить дорого, но он отрицает, что это произойдет | В беседе у костра с генеральным директором Intel Гелсингером Альтман рассказал о своем оптимизме в отношении искусственного интеллекта, признавая при этом опасность.

Доход TI снизился, но прогноз улучшился в ожидании новостей о законе CHIPS

Компания Texas Instruments не сообщила ничего хорошего о доходах за последний квартал, однако наблюдателям рынка понравилось то, что TI сказала о прогнозе продаж на текущий квартал | Доходы Texas Instruments за первый квартал снизились по сравнению с предыдущим годом, однако прогноз на второй квартал был положительным.

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