19.01.2017 в 12:10

Дайджест новостей робототехники и автоматизации №4

Роботы учат роботов

Способность передать свой опыт решения той или иной технологической задачи по сети и сохранить эту информацию в общем (для робоконвейера) «облаке» может позволить манипуляторам гораздо быстрее реагировать на нестандартные ситуации или просто повысить скорость выработки продукции. Над разработкой этой технологии трудятся специалисты компании Google.

По сути эта технология — очередная итерация, столь популярных в последнее время «нейронных сетей» (компьютерные интеллектуальные сети). Роботам с системами управления на базе нейронных сетей можно поставить задачу и они сами найдут путь ее максимально эффективного решения, действуя путем проб и ошибок. Однако, пока что, такой процесс занимает очень много времени. Существуют варианты предиктивной передачи данных. Т.е. передачи данных о намерении произвести, то или иное действие, а потом короткий анализ результата — это повышает скорость обучения, но не слишком сильно.

Группа роботов, совместно обучающихся выполнению какой-либо задачи, может прийти к положительному результату гораздо быстрее робота-одиночки, пытающегося постигнуть все тоже самое своими силами. И такое ускорение процесса обучения позволит промышленным роботам следующих поколений приступать к выполнению сложных задач гораздо быстрее, нежели при традиционном подходе. Или роботы начнут учить друг друга плохому, станут курить за гаражами и прогуливать работу…

Intel Atom E3900 — процессор «Интернета вещей» и инновационной промышленности

Intel представила линейку новых процессров. Основное достижение новых Intel Atom — воксельная обработка графических изображений. Эра «Интернета вещей» ставит перед учеными сложнейшие задачи по максимально скоростной обработке графических данных в изменяющейся окружающей среде.

В первую очередь это касается автомобильного сегмента нового рынка. Но точно такая же проблема стоит и в промышленной робототехнике. Е3900 позволяют декодировать до 15 потоков 1080p30 одновременно, записывать видео 1080p60, выводить изображение одновременно на 3 монитора с разрешением 4k. Общая производительность, естественно, тоже выросла — в 1,7 раз по сравнению с предшественниками.

Т.к. в новой идеологии применения процессоры должны работать в самых разнообразных условиях, то инженерам удалось расширить диапазон рабочих температур от -40°C до 110°C. Появилась возможность синхронной работы устройств на этом процессоре в такт, как одна система на чипе, уменьшая задержки при передачи информации вплоть до 1 микросекунды.

Роботы научились расчищать себе путь

Если вы идеологический противник чаевых официантам — можете начинать радоваться. Йонатан Шольц (Jonathan Scholz) из Google DeepMind и его коллеги из Технологического университета Джорджии (Georgia Tech) представили робота, который при помощи своих манипуляторов сможет освободить от препятствий свой путь. Роботы заменяют людей теперь уже не только на производстве, но и в сфере услуг.

Ровер оснащён шестью камерами кругового обзора, работающими под управлением системы технического зрения Golem Krang. При реакции на внешние физические раздражители (столкновения или любое другое изменение обстановки) робот не имеет представления о физике взаимодействия с тем или иным объектом. Каждая новая ситуация описывается и заносится в память устройства. И последующее действие робот планирует уже при помощи новой уточненной модели.


Предыдущие выпуски:

Рассылка блога