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.

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.

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.

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.

Altera снова на подъеме, поскольку подразделение Intel нацелилось на перспективы развития ПЛИС стоимостью более $55 млрд.

У Intel появилось новое имя для ее дочерней компании по производству ПЛИС, и оно знакомо. | В 2015 году Intel приобрела компанию Altera, чтобы продвигать ПЛИС, и теперь этот бренд снова возвращается.

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