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.

Red Hat интегрирует NIMs Nvidia в OpenShift AI

Red Hat углубляет свое партнерство с Nvidia в области ИИ, объявив на этой неделе на Red Hat Summit 2024 в Денвере, что работает над интеграцией микросервисов NIM AI inference от Nvidia в Red Hat | Углубление партнерства между Red Hat и Nvidia поможет организациям справиться с растущим разнообразием моделей ИИ.

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.

Trident IoT выводит новые чипы Z-Wave на рынок «умных» домов

При обсуждении возможностей подключения IoT часто затрагиваются такие технологии, как Wi-Fi, Matter, LPWAN, LoRaWAN, Bluetooth Low Energy и даже сотовая связь, в зависимости от требований к расстоянию, ба | Технология Z-Wave существует уже много лет, и новые чипы Trident IoT могут помочь большему количеству продуктов Z-Wave быстрее выйти на рынок.

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

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.

Infineon увеличит мощность блоков питания для стоек центров обработки данных до 12 кВт

Компания Infineon Technologies заявляет, что готова поддержать невероятно растущие потребности центров обработки данных с искусственным интеллектом в электроэнергии, и в пятницу опубликовала дорожную карту, которая предусматривает выпуск 12-киловаттной платы питания через некоторое время после | Центры обработки данных потребляют больше энергии с искусственным интеллектом, а Infineon поддерживает плотность и эффективность.