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.

Энергоемкие чипы ИИ ждут расплаты, а чипмейкеры обещают «эффективность

Новейший мегачип Nvidia, Blackwell, по общему мнению, является чудом современности. | Тенденция к увеличению мощности чипов «неустойчива», говорит один из инсайдеров отрасли, но генеральный директор Nvidia сравнивает потребление электроэнергии чипами ИИ с долгосрочными преимуществами ИИ.

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.

Arm бьет тревогу по поводу энергоемких чипов для ИИ; ссылается на стоимость процессора Neoverse

Генеральный директор Arm Рене Хаас (Rene Haas) в своем новом блоге дал резкую оценку потребностям в электроэнергии для рабочих нагрузок ИИ в центрах обработки данных по всему миру. | «Нет электричества - нет ИИ», - отмечает генеральный директор Arm Рене Хаас в новом блоге о росте числа ИИ-вычислений, требующих электроэнергии.

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

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.

Су из AMD приезжает на SXSW, чтобы рассказать о ПК с искусственным интеллектом и многом другом

Компания AMD стремится вытеснить Nvidia из числа главных пропагандистов и бенефициаров революции искусственного интеллекта. На этой неделе генеральный директор AMD Лиза Су представила свою заявку на замену генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга на посту главы полупроводниковой отрасли | Генеральный директор AMD Лиза Су рассказала на SXSW о важности искусственного интеллекта, возможностях генеративного искусственного интеллекта, о том, что пользователи могут сделать с ПК с искусственным интеллектом и многом другом.