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.

Победители прошлого года и финалисты конкурса Best of Sensors 2024 в этом году

Только что были объявлены финалисты премии Best of Sensors Awards 2024, включающей десятки технологий, команд и лидеров отрасли в 17 категориях - от автомобильной/автономной до компании-финалиста. Премия Best of Sensors Awards существует уже три десятилетия, и ее значение никогда не устаревает.

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.

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

Nvidia, Oracle, QMware готовят гибридные квантово-классические вычисления

В последние годы Oracle Corp. резко увеличила свои инвестиции в графические процессоры Nvidia, укрепляя свою облачную инфраструктуру Oracle для удовлетворения растущего спроса на корпоративный искусственный интеллект. | Давние партнеры Nvidia и Oracle сотрудничают с компанией QMware, занимающейся квантовыми вычислениями, для поддержки гибридных квантово-классических вычислений.

Надежды AMD на искусственный интеллект возросли благодаря внедрению MI300X компанией Microsoft

Доминирование Nvidia на рынке чипов для искусственного интеллекта не вызывает сомнений, но это не значит, что другие известные компании остались в стороне от этого процесса. | Использование компанией Microsoft MI300X от AMD для вычислений в области ИИ является шагом вперед для роста AMD на рынке чипов для ИИ.