Разработана система искусственного интеллекта, способная управлять роботизированной рукой.
Centr86.ru

Ремонт бытовой техники

Разработана система искусственного интеллекта, способная управлять роботизированной рукой.

Специалисты OpenAI обучают ИИ-системы ловкости человеческих рук

Мы все не раз удивлялись возможностям роботов компании Boston Dynamics. Однако последние наработки некоммерческой организации OpenAI, занимающей исследованиями в области технологий искусственного интеллекта, даже на фоне робо-псов Boston Dynamics выглядят как совершенно иной, более продвинутый уровень. OpenAI представила Dactyl – ИИ-систему, обученную управлению роботизированной рукой. Казалось бы, чего тут впечатляющего? Объясняем. Dactyl – это система, позволяющая роботизированной руке манипулировать физическими объектами на уровне, ранее недостижимом ни одной ИИ-системе. В перспективе система будет способна наделить робота физическим параметром ловкости.

О полноценном уровне ловкости роботизированного тела речи пока не идет, но инженеры OpenAI наконец-то заложили основу.

Ловкость рук и никакого мошенничества

Пожалуй, одним из самых прекрасных инструментов, которым нас наделила мать-природа являются руки. Именно человеческие руки, а ни какие-либо другие, включая конечности самых продвинутых обезьян, способны так тонко управлять своими пальцами. Инженеры-робототехники всеми силами пытаются адаптировать ловкостью человеческих рук в своих железных протеже, но каких-то очевидных и значимых подвижек в этом направлении не было уже давно.

Разработанная OpenAI система Dactyl предназначена для, казалось бы, самой простой задачи, с которой справится даже ребенок. Разве для нас сложно взять в руку, скажем, кубик с нанесенными на каждую из его сторон рисунками и перевернуть его на нужную сторону? Для нас, людей, эта задача не составляет никакого труда. Для робота – это настоящая пытка. Но благодаря мощным компьютерам исследователи смогли-таки обучить машину этому трюку всего за 50 часов.

Все дело в практике

Обучение системы Dactyl проходило в симуляционной среде. Для этого инженеры создали цифровую копию руки и поместили ее в компьютерную среду, работающую по принципу рандомизации. Инженеры задали определенный набор параметров для среды (например, размер кубика, гравитацию), а затем стали случайно менять эти переменные. Для более быстрого обучения системы исследователи создали сразу несколько таких виртуальных рук. Научив Dactyl адаптироваться к большому разнообразию возможных сценариев внутри виртуальной среды, ученые наделили ИИ-систему опытом, необходимым для адаптации к тем или иным сценариям задачи в реальном мире.

Спустя 50 часов тренировок внутри виртуальной среди ИИ-система научилась управлять реальной роботизированной рукой и выполнила 50 поставленных перед ней задач: провернуть кубик на ту или иную сторону, не уронив его и уложившись в 80 секунд для решения одного задания. Для того чтобы система могла «понять» в какую сторону поворачивать кубик, она использует набор камер.

На своем официальном сайте разработчики Dactyl поясняют, что в качестве основы для новой системы они применили алгоритм OpenAI Five, ранее разработанный для создания команды из 5-ти нейронных сетей, способных командно играть в DOTA 2. Эту цифровую братию мы с вами сможем увидеть на главном кибертурнире этого года — The International 2018, ежегодно проводимом компанией Valve.

Эффективность Dactyl доказывает возможность создания универсального алгоритма, способного обучать ИИ-систему на выполнение сразу нескольких задач. Главная польза от такой возможности заключается в том, что в будущем это упростит и ускорит сам процесс обучения систем искусственного интеллекта, поскольку разработчикам не придется с нуля создавать и обучать новые ИИ для решения тех или иных новых задач.

Когда сейчас речь заходит о роботах, уже кажется никто не представляет себе кадры из «Терминатора». Люди научились использовать роботов на благо общества, и сейчас под этим определением скрываются не только человекоподобные машины, но и также те, которые просто способны автоматизировать тот или иной процесс. Огромные промышленные роботы используются на добывающих предприятиях, заводах по сборке автомобилей […]

Знаменитые роботы Boston Dynamics уже не первый год поражают всех своими возможностями и тем, как они справляются с бытовыми задачами. Порой кажется, что для них нет ничего невозможного. Они могут носить грузы, ходить, бегать, прыгать и даже заниматься паркуром. Но теперь в свете того, что творится в мире, для них нашлись новые задачи. Заключаются они […]

На днях Илон Маск раскрыл тайну тысячелетия камеры над зеркалом заднего вида автомобиля Tesla Model 3. И хотя главное предназначение любой камеры это снимать то, что происходит вокруг, выяснились некоторые подробности. Итак, камера будет следить за салоном автомобиля в том момент, когда он работает на автопилоте либо сдается в аренду, пока не нужен хозяину (Маск […]

Роботы с искусственным интеллектом

Контактная линза дополненной реальности Invisible Computing вскоре начнет производиться

Калифорнийский стартап Mojo Vision разрабатывает более изящную, менее дерзкую альтернативу в виде контактной AR линзы. В настоящее время, линза Mojo считается самым маленьким дисплеем Читать дальше

Сохранение тропических лесов посредством машинного обучения

Ученый по компьютерным технологиям Дэвид Дао разрабатывает интеллектуальные алгоритмы, которые используют спутниковые и беспилотные снимки тропических лесов Читать дальше

Новые схемы лечения туберкулеза может разработать INDIGO с ИИ

В связи с нехваткой новых противотуберкулезных препаратов в разработке, программный инструмент из Университета Мичигана может предсказать, каким образом современные лекарства Читать дальше

Принимает участие в иммунотерапии искусственный интеллект

Ученые из лаборатории цифровых изображений Case Western University University, уже впервые использовавшие искусственный интеллект для прогнозирования успешности химиотерапии Читать дальше

Исследователи NIH совместно с NIST используют искусственный интеллект для контроля качества тканей полученных из стволовых клеток

Исследователи использовали ИИ для оценки «пятен» пигментного эпителия сетчатки (RPE), полученных из стволовых клеток, для имплантации в глаза пациентов с возрастной дегенерацией желтого пятна Читать дальше

Синтезирует данные пациентов как врачи новая модель искусственного интеллекта

Исследователи из Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории Министерства энергетики сделали большой шаг к тому дню, когда ИИ может помочь врачам прогнозировать медицинские события Читать дальше

Использование ИИ для исследования космоса

Кандидат докторских наук и военный ветеран работают над грантом НАСА, связанным с ИИ для миссий на Луну и Марс. Микрочипы и кофейные чашки NASA-все это разбросано по лабораториям компании Читать дальше

Чтобы больше узнать о вселенной исследователи PNNL используют ИИ

Ученые из PNNL в настоящее время привлекают технологию искусственного интеллекта к поиску, чтобы понять, могут ли компьютеры помочь людям просеять море экспериментальных данных по данной тематике Читать дальше

Преобразование науки улучшение жизни благодаря искусственному интеллекту

Приверженность развитию искусственного интеллекта (ИИ) в качестве национальной исследовательской стратегии в Соединенных Штатах, возможно, однозначно определила 2019 год как Год ИИ Читать дальше

Fujitsu разрабатывает технологию Content-Aware Computing для ускорения обработки ИИ

Fujitsu Laboratories, Ltd. объявила о разработке новой технологии контентно-зависимых вычислений, которая может контролировать точность при одновременном повышении скорости вычислений Читать дальше

Технологии искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) является, пожалуй, самым захватывающим полем в робототехнике. Это, безусловно, самый спорный: все согласны с тем, что робот может работать на сборочной линии, но нет единого мнения о том, сможет ли робот быть умным.

Читать еще:  Компанией hyundai создана музыкальная система, учитывающая индивидуальные предпочтения

Как и термин «робот», искусственный интеллект трудно определить. Конечный ИИ будет воссоздать процесс мышления человека – искусственную машину с нашими интеллектуальными способностями. Это будет включать в себя способность изучать все, что угодно, умение рассуждать, умение использовать язык и способность формулировать оригинальные идеи. Роботисты нигде не достигают такого уровня искусственного интеллекта, но они добились большого прогресса с более ограниченными ИИ. Сегодняшние машины ИИ могут копировать некоторые специфические элементы интеллектуальных способностей.

Компьютеры уже могут решать проблемы в ограниченных сферах. Основная идея решения проблем ИИ очень проста, хотя ее выполнение сложнее.

  • Во-первых, робот или компьютер AI собирает факты о ситуации с помощью датчиков или людей. Компьютер сравнивает эту информацию с сохраненными данными и решает, что означает информация.
  • Во-вторых, компьютер выполняет различные возможные действия и предсказывает, какие действия будут наиболее успешными на основе собранной информации. Конечно, компьютер может только решить проблемы, которые он запрограммировал для решения – он не имеет обобщенных аналитических возможностей. Шахматные компьютеры – один из примеров такого рода машин.

Применение искусственного интеллекта в медицине, экономике, промышленности, энергетики, строительстве, в сельском хозяйстве

Некоторые современные роботы также имеют возможность учиться в ограниченной емкости. Обучающие роботы признают, что определенное действие (например, перемещение его ног определенным образом) достигло желаемого результата (перемещение препятствия). Робот хранит эту информацию и пытается выполнить успешное действие в следующий раз, когда столкнется с такой же ситуацией. Опять же, современные компьютеры могут делать это только в очень ограниченных ситуациях. Они не могут поглощать какую-либо информацию, такую как человек. Некоторые роботы могут научиться, подражая действиям человека. В Японии роботисты научили робота танцевать, демонстрируя сами шаги.

Некоторые роботы могут взаимодействовать в социальном плане. Kismet, робот лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института , признает язык человеческого тела и голос, и отвечает соответствующим образом. Создатели Kismet заинтересованы в том, как люди и дети взаимодействуют, основываясь только на тоне речи и визуальной манере. Это низкоуровневое взаимодействие может быть основой человеческой системы обучения.

Kismet и другие гуманоидные роботы в лаборатории MIT AI работают с использованием нетрадиционной структуры управления. Вместо того, чтобы направлять каждое действие с помощью центрального компьютера, роботы управляют действиями более низкого уровня с компьютерами более низкого уровня. Директор программы Родни Брукс считает, что это более точная модель человеческого интеллекта. Мы делаем большинство вещей автоматически; мы не решаем делать их на самом высоком уровне сознания.

Развитие искусственного интеллекта

Настоящая задача ИИ – понять, как работает естественный интеллект. Разработка ИИ не похожа на создание искусственного сердца – у ученых нет простой, конкретной модели для работы. Мы знаем, что мозг содержит миллиарды и миллиарды нейронов, и мы думаем и учимся, устанавливая электрические связи между различными нейронами. Но мы точно не знаем, как все эти соединения сводятся к более высоким рассуждениям или даже к низкоуровневым операциям. Сложная схема кажется непонятной.

Из-за этого исследования ИИ в значительной степени теоретические. Ученые выдвигают гипотезу о том, как и почему мы учимся и думаем, и они экспериментируют с их идеями с помощью роботов. Брукс и его команда сосредотачиваются на человекоподобных роботах, потому что они чувствуют, что возможность испытать мир, как человек, имеет важное значение для развития человекоподобного интеллекта. Это также облегчает людям взаимодействие с роботами, что потенциально облегчает обучение роботу.

Подобно тому, как физический роботизированный дизайн является удобным инструментом для понимания анатомии животных и человека, исследование ИИ полезно для понимания того, как работает естественный интеллект. Для некоторых роботистов это понимание является конечной целью разработки роботов. Другие предполагают Мир, в котором мы живем бок о бок с интеллектуальными машинами и используем множество меньших роботов для ручного труда, здравоохранения и общения. Ряд экспертов по робототехнике предсказывают, что роботизированная эволюция в конечном итоге превратит нас в киборгов – людей, объединенных с машинами. Понятно, что люди в будущем могли бы загружать свой ум в прочный робот и жить тысячи лет!

В любом случае роботы, безусловно, будут играть большую роль в нашей повседневной жизни в будущем. В ближайшие десятилетия роботы постепенно выйдут из индустриального и научного миров и в повседневную жизнь, точно так же, как компьютеры распространились на дом в 1980-х годах.

Лучший способ понять роботов – посмотреть на конкретные проекты на нашем сайте.

Робототехнические системы с элементами искусственного интеллекта

Область робототехники

Робототехника , очувствление, искусственный интеллект , робот-станок , механизм параллельной структуры, электродвигатели безредукторные, высокомоментные, обобщенные координаты .

Область робототехники охватывает достаточно широкий класс машин, начиная от простейших игрушек до полностью автоматизированных производств (Автоматически управляемая электростанция, беспилотные космические корабли, автоматические подводные аппараты, ЭВМ, играющая в шахматы — все эти системы можно считать роботами). Поэтому, что называть роботом, к сожалению, не определено окончательно. В представленных лекциях уделим основное внимание промышленным роботам, в которых присутствуют элементы интеллектуальной деятельности.

Создание “разумных” роботов связано, как правило, с приданием им человеческих качеств. Это способность распознавать образы, участвовать в игровых операциях, ставить задачи и принимать решения. Поэтому в дальнейших лекциях остановимся более подробно на детальном рассмотрении подсистем низшего уровня, выполняющих технологические операции обработки деталей, и связь данных подсистем с подсистемами высшего уровня.

Применение вычислительной техники в системах управления и программного обеспечения позволяет реализовать интеллектуальные способности человека и заменить его в сфере оценки ситуации и принятия решений . Совокупность интеллектуальных и механических способностей робототехнической системы позволяет заменить человека в сфере его производственной деятельности.

Искусственный интеллект промышленных ИРС, рассмотренных в лекции 1, заключается в возможности распознавать детали и их поверхности с точки зрения качества и соответствия заданным геометрическим размерам по чертежу, управлять технологическим процессом и принимать решения по его изменению. В свою очередь принятие решения включает формирование промежуточных целей для выполнения поставленной задачи.

Но все вышесказанное не означает, что роль человека будет состоять только в том, чтобы наслаждаться работой робототехнических систем, пребывая в полной бездеятельности. Напротив его ответственность возрастает и потребуется колоcсальная нагрузка на человека, чтобы управлять сложными системами, создавать новые механизмы и обезопасить себя от любых техногенных катастроф.

Современная быстродействующая вычислительная техника позволила качественно изменить структуру технологического оборудования. Во-первых, благодаря высокому быстродействию вычислений появилась возможность осуществлять управление механизмами, в которых перемещения не совпадают с координатами обрабатываемой детали. Например, высоко скоростные прямолинейные перемещения можно выполнять с помощью вращательных пар. Во-вторых, быстродействующие средства контроля дали возможность построить системы оперативной настройки режимов обработки, получая информацию об обрабатываемой поверхности.

В робототехнике системы очувствления и искусственного интеллекта нашли достаточно широкое применение [ 8.5 ] . Следует выделить следующие направления развития интеллектуальных роботов:

  1. Промышленные роботы, работающие в производственной сфере и заменяющие человека при выполнении технологических операций. Интеллект указанных роботов заключается в их способности автоматически распознавать качество обработанной поверхности, контролировать режимы обработки и корректировать их в зависимости от поставленной цели, например, минимизировать погрешности, уменьшать энергозатраты, выбирать технологию обработки в зависимости от типа детали и требований к ее выходным характеристикам. В настоящее время это, пожалуй, основной класс роботов, которому должно быть уделено особое внимание, так как замена человека в сфере производства качественно изменит его жизнедеятельность
  2. Безусловно к сугубо интеллектуальным роботам следует отнести робото-тележки, перемещающиеся по космическим планетам в условиях непредсказуемой обстановки и выполняющие операции сбора информации о местности, на основе которой они определяют направление своего движения.
  3. Игровые роботы, предназначенные для тренировки спортсменов. Роботы, играющие в гольф, теннис, шахматы, соревнующиеся друг с другом, на первый взгляд указанные роботы не предназначены для замены человека на производстве. Однако, как и в человеческой деятельности, при выполнении игровых задач отрабатывается структура искусственных машин, их силовые возможности, быстродействие и интеллектуальные способности.
  4. Специальные роботы, способные работать в военной обстановке, а также в условиях особо опасных для жизнедеятельности человека.
Читать еще:  Какой марки и фирмы водонагреватель лучше купить

ИРС для выполнения производственных задач, так называемые роботы-станки , являются устройствами, которые полностью автоматизируют производство по выпуску определенного вида продукции. Данное оборудование оснащается системами контроля технологических и выходных параметров обрабатываемого изделия.

В станочном оборудовании предъявляются достаточно высокое требования к точности, надежности и ответственности выполняемой операции . При выполнении операций обработки и сборки сложных деталей невозможно требовать вероятностного результата. Как правило, такие операции строго детерминированы. Поэтому вероятностные поисковые методы возможны только на стадии обработки результатов. Принятие окончательного решения должно обеспечивать детерминированный результат, обеспечивающий поставленную цель.

Особенно высокие требования предъявляются при обработке поверхностей сложной формы. В этом случае необходимо более точное выполнение режимов обработки, контроль износа инструмента в процессе обработки и обеспечение одновременно нескольких параметров детали. В частности, для каждой точки поверхности нужно одновременно обеспечивать до шести геометрических параметров, не считая качества поверхности. Для сложных поверхностей, кроме требований к самим координатам, накладываются условия и на их производные .

Для соблюдения высоких требований к точности изготовления деталей необходимо осуществлять постоянный контроль геометрических параметров станка, размеров звеньев, температурных изменений и других параметров. Применение механизмов параллельной структуры также качественно меняет подход к проектированию станочного робототехнического оборудования.

Понятие робот-станок было введено в 1992 году при описании станочного оборудования, построенного на механизмах параллельной структуры и позволяющего посредством одного и того же механизма выполнять транспортные операции и операции обработки. Данные механизмы позволяют расширить функциональные возможности станочного оборудования и при наличии системы управления, оснащенной элементами искусственного интеллекта , делает данное оборудование близким к интеллектуальным роботам.

Совмещение функций особенно актуально для сложных высокоточных операций, когда требуется обработка детали от одной базы. В данном случае получаем универсальное оборудование, позволяющее выполнять несколько различных технологических операций для широкой номенклатуры изделий.

Главной отличительной особенностью робота-станка от обрабатывающего центра является универсальность , точнее, более богатые кинематические возможности перемещения механизма. Безусловно, из набора роботов-станков можно построить распределенный обрабатывающий центр. Механизмы параллельной структуры расширили возможности исполнительных механизмов станков, сделали их более облегченными и универсальными. Наличие параллельных кинематических цепей позволяет управлять одним выходным звеном по нескольким параллельным каналам, обеспечивая одновременное управление по положению, скорости, более высоким производным, а также по силе. В работе приведены, хотя и не в полном объеме, механизмы параллельной структуры, которые с успехом можно применить в станочном оборудовании.

Последующие лекции ставят своей целью показать место интеллектуальных систем в сфере промышленной робототехники . При этом роботы представляются в виде технологических систем, непосредственно выполняющих операцию обработки. Мы их называем роботами-станками , так как их кинематическая схема позволяет выполнять транспортные операции и непосредственно обработку. Применение механизмов параллельной структуры уже на низшем уровне позволяет расширить интеллектуальные возможности технологических машин.

Инновации

Понятие искусственного интеллекта неразрывно связано с робототехникой. По сути, робот — машина, умеющая воспринимать окружающую действительность, ее интерпретировать и действовать соответствующим образом, то есть думать.

Появление терминов «робот» и «искусственный интеллект» сильно разнесено по времени (1921 и 1956 годы соответственно), а за последние полвека пути развития двух областей то сходились, то расходились. Но сейчас прогресс вычислительных мощностей, солидный объем практических наработок и доступность информации вынуждают эти дисциплины вновь объединиться, пишут аналитики Сбербанка в ежегодном обзоре рынка робототехники за 2019 год.

В определении авторов исследования ИИ — это способность программ и устройств интерпретировать данные, обучаться на них и использовать полученные знания для достижения целей, в том числе самостоятельно. В свою очередь ИИ делится на два типа:

  • сильный ИИ — интеллект в широком смысле, способный решать задачи наравне с человеческим разумом;
  • слабый ИИ занимается решением узкоспециальных задач, достигает конкретных поставленных целей.

Сегодня, пишут аналитики Сбербанка, сильного ИИ в природе пока не существует и вообще есть обоснованные сомнения в возможности его реализации. Поэтому искусственный интеллект сейчас и в ближайшем будущем — это слабый ИИ, занимающийся отдельными проблемами и задачами. Решить их помогает набор технологий, сгруппированный авторами доклада по пяти видам.

Технологии искусственного интеллекта

1. Компьютерное зрение

Это обработка визуальной информации для получения знаний. Базовая задача внутри этой технологии — детектирование объекта на изображениях и видео, то есть осознание того, что на одной фотографии в углу изображен автомобиль, а на другой — компьютер, клавиатура и телефон. В робототехнике результаты обнаружения объектов дают роботу понимание, что и как делать, а также способствуют его обучению.

Логическим продолжением детектирования является трекинг, то есть вначале объект обнаружен, затем начинается отслеживание его перемещений. Роботам это нужно, чтобы понимать визуальную сцену и учиться прогнозировать действия других объектов, что незаменимо, например, для беспилотных автомобилей.
Другие задачи компьютерного зрения — это сегментация изображения (понимание, где пол, где стена, а где дверь) и оценка глубины. Последнее подразумевает понимание расстояния до того или иного объекта и решается восстановлением трехмерной геометрии по серии двухмерных фотоснимков.

2. Обработка естественного языка

Коммуникация с человеком невозможна без понимания его языка. Специалисты в области ИИ разбирают по частям отдельные морфемы, даже эмоциональный окрас слов в тексте, зашивая это в программу. Роботы нуждаются в таких технологиях, для них это как диалоговое окно с человеком, причем речь идет не просто о понимании, но и об ответной реакции и обучении новым понятиям.

3. Речевая аналитика

Если обработка языка касается текстовой информации, то речевая аналитика — звуковой. В первую очередь это распознавание речи, которое к 2019 году уже прочно вошло в быт людей. Следующий шаг — синтез речи, совершенствование голосовых качеств самого робота и/или программы до уровней человеческого общения.

Читать еще:  Как выбрать пылесос с аквафильтром для сухой уборки?

4. Принятие решений

По-другому эту технологию можно назвать автоматизацией процессов, когда они проходят без участия человека. Поскольку опять же мы говорим о слабом ИИ, заточенном под решение отдельных задач, технологии принятия решений являются едва ли не самыми понятными по своему назначению. Авторы обзора выделяют несколько сфер применения таких технологий:

  • навигация, например обход препятствий, запоминание и учет пройденного пути, локализация себя в пространстве;
  • обучение путем демонстраций, когда робот заучивает показанные визуально или механически действия;
  • эмоциональное взаимодействие, для которого машине нужно понимать настроение стоящего перед тобой человека, накладывать его на свои особенности «характера» и выдавать результат в виде «мимики» или «эмоций»;
  • автоматизация машинного обучения, то есть снижение участия в нем человека, частичный перевод на самообучение.

Разумеется, такие технологии должны применяться совместно с другими: самостоятельная навигация вместе с компьютерным зрением, а эмоции — вместе с речевой аналитикой.

5. Рекомендательные системы

Отдаленно эта технология схожа с принятием решений, но аналитики Сбербанка выделили ее отдельным пунктом. Причина — потенциал широкого применения именно рекомендательных систем в сервисной робототехнике. Речь идет о предложении товаров и услуг, таргетированной рекламе, подборке кинофильмов и музыки. Применительно же к роботам технология может привести к распространению роботов-официантов или продавцов-консультантов.

Настоящее и будущее

Многие из указанных выше технологий уже применяются в робототехнике, причем не только в прототипах, но и в массовом производстве. Наибольший путь на данный момент пройден в областях компьютерного зрения и обработки естественного языка — другими словами, в распознавании визуальной и текстовой информации.

Уже сейчас существуют роботизированные системы, успешно применяющие те или иные наработки в области искусственного интеллекта. К самым известным аналитики Сбербанка относят три типа роботов:

  • самоуправляемые автомобили. Пока это именно самоуправляемые, а не беспилотные транспортные средства. По закону водитель все равно необходим, хотя значительную работу по восприятию и оценке окружающей действительности проводит именно машина;
  • промышленные роботы. На производстве они применяются уже достаточно долго (например, высокоточные станки или манипуляторы для сборки машин), но технологии ИИ начали проникать сюда недавно, например машинное обучение роботов, призванных корректировать работу сервомоторов, или же использование компьютерного зрения для оценки того, как лучше упаковать продукт;
  • кухонные роботы. Компьютерное зрение помогает им определить местонахождение ингредиентов и утвари и составить план приготовления блюда.

В будущем развитие робототехники будет происходить в первую очередь за счет более широкого и глубокого внедрения ИИ, а не совершенствования материально-технической базы, уверены авторы обзора. Перспективы развития рынка они разделяют на краткосрочные и долгосрочные, правда, конкретных дат не называют.

1. Краткосрочные инновации:

  • захват объектов и манипуляция ими будут доведены до уровня действий человека;
  • мобильность роботов, преодоление ими препятствий также сравняются по возможностям с человеческими умениями;
  • разговор с роботом будет неотличим от разговора с человеком;
  • затраты и время на программирование роботов будут сокращаться, что сделает их самих дешевле, а внедрение автоматизации — шире.

2. Долгосрочные инновации:

  • по умолчанию каждый робот сможет решать любые задачи, присущие слабому (узкоспециальному) ИИ;
  • в рамках решения своих задач роботы станут полностью автономными, тогда как выход за их пределы потребует вмешательства человека;
  • непрерывный обмен информацией и какими-то удачными решениями между роботами ускорит процесс самообучения;
  • роботы начнут не просто общаться, как люди, они смогут планировать поведение с учетом возможного эффекта на окружающих, по сути выработают социальный интеллект;
  • благодаря технологиям ИИ роботы получат не просто базовые знания по определенному виду деятельности, но и станут считаться высококлассными специалистами, например в качестве продавцов или медсестер.

BionicSoftHand — безопасная и гибкая роботизированная рука с искусственным интеллектом от компании Festo

В данном решении нет скелетной структуры, рука выполнена из мягких и гибких материалов, фаланги пальцев выполнены из трехмерной текстильной ткани с тактильными сенсорами и гибкими проводниками, которые могут сгибаться помощью пневматических модулей. В запястье руки установлен узел с клапанами, которые приводят в движение элементы руки при необходимости мелко моторных движений.

Движениями BionicSoftHand управляет искусственный интеллект, способный обучаться методом проб и ошибок, а после адаптации к задаче быстро и автономно выполнять необходимые действия с предметами, по аналогии как это делает человек

Ссылка на описание от производителя решения BionicSoftHand тут.

Роботизированная рука BionicSoftHand оснащена:

— надувными сильфонами, вокруг которых располагается созданная с помощью технологии 3D-печати трехмерная ткань из эластичных волокон, которая изгибается вместе с движениями руки, когда в сильфоны подается воздух, по аналогии с работой мышц и сухожилий;

— пневматическими поворотными модулями;

— пневмоостровом на 24 пьезо клапана;

— бортовой материнской платой, в том числе для автономного управления движениями;

— датчиками инерции (движения) и силы (установлены в мягких пальцах), которые также созданные на базе гибких материалов и способны изгибаться в момент движения;

— самообучающимся модулем ИИ, способным самостоятельно просчитывать оптимальный способ взаимодействия руки с разными предметами и совершения разных действий, причем в кратчайшие сроки, получающим данные так же от 3D-камер с восприятием глубины для анализа предметов и движений.

Технические характеристики компонентов устройства:

Массив сенсорных датчиков на пальцах руки обеспечивает обратную связь с системами управления рукой (с компонентами ИИ), сообщая о совершаемых движениях самой руки и пальцев, а также о способах и движениях при контакте с разными объектами, так же ИИ анализирует информацию о том, правильно ли расположен объект в руке для его манипуляции, используя матрицу контактного восприятия, имитирующую чувство осязания человека. Далее ИИ просчитывает какие усилия нужно приложить для удержания предмета, какая должна быть выполнена двигательная последовательность для положений и перемещений пальцев, насколько широко нужно раскрыть ладонь и так далее.

Первоначально рука BionicSoftHand не запрограммирована на какие-то конкретные движения, а подключённый к ее плате управления ИИ обучается в процессе выполнения тестовых задач с помощью использования технологии параллельного обучения, создавая в виртуальной среде, со временем позволяя роботизированной руке становится только «умнее», а для решения новых задач использовать уже ранее изученные и верифицированные при реальных действиях комбинации движений, которые далее оптимизируются под новые задачи.

В демонстрационном видео ниже ИИ с роботизированной рукой дали задачу переместить помещенный в руку 12-гранный объект таким образом, чтобы определенная грань смотрела вверх, без объяснения действий по выполнения этой задачи.

Сперва, с помощью 3D-камеры с восприятием глубины, ИИ создает цифровую копию объекта, а затем помещает ее в виртуальную симуляцию со множеством виртуальных рук, которые манипулируют объектом до тех пор, пока не будет подобрана правильная комбинация.

Затем ИИ просчитывает варианты, чтобы найти и выполнить быстро оптимальные действия с предметом, а потом выполняет их в реальности, управляя элементами BionicSoftHand.

Компоненты для создания Электроника Евгения Велтистова все ближе и ближе к реальности.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector