Нашли опечатку?

Выделите фрагмент и отправьте нажатием Ctrl+Enter.

© 2025, robots.2ua.org

Все права защищены

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.

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.

Использование IoT-управления автопарком нового поколения для устранения узких мест в логистике

Если вы спросите участников логистической деятельности об их намерении освоить передовые технологии, вы, скорее всего, получите положительную реакцию, но в основном только тогда, когда речь идет об устранении неполадок. | Автор предлагает менеджерам по логистике создать гибридное облако для управления данными, включающее локальные центры обработки данных, частное и публичное облако.

Stream Analyze выводит программное обеспечение для искусственного интеллекта на рынок IoT в США

Как далеко может зайти краевой ИИ? | Компания Stream Analyze стремится расширить возможности устройств на границе IoT с помощью аналитики на основе искусственного интеллекта, которая может помочь в предиктивном обслуживании и других приложениях.

GF получит 1,5 млрд долларов по закону CHIPS на строительство новой фабрики в Нью-Йорке и модернизацию двух фабрик

Компания GlobalFoundries получила предварительный грант в размере 1,5 млрд. долл. и 1,6 млрд. долл. в виде займов в рамках закона CHIPS, объявили в понедельник официальные лица США. Полученные средства будут распределены между новым 300-мм заводом в Мальте, штат Не | GF имеет связи с США как поставщик оборонной и аэрокосмической продукции.

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.

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.