Rinat Ismagilov, [6 окт. 2024 в 23:24]
https://youtu.be/raYWbqbZbmc?si=cxXZ01DJQ2LGIDxQ

На канале Комитета по обустройству ИНТИ в рубрике Мастерская инжиниринга опубликован анонс эфира по демонстрации iFDP.

https://news.1rj.ru/str/fielddev/371

Присоединяйтесь по ссылке! Это тот самый цифровой продукт-победитель 😀

Продолжение публикации актуальных материалов по роботам-гуманоидам.

Друзья, добрый день!

В продолжение подготовки к интервью с сотрудником Тесла, публикую для вас знаковые передовые статьи по гуманоидным роботам, по состоянию отрасли, компаний, продвигающих данный продукт…

https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/the-global-market-for-robots-could-reach-38-billion-by-2035.html#:~:text=The%20total%20addressable%20market%20for,research%2C%20writes%20in%20the%20report.

Статьи на английском. Можно использовать онлайн-переводчик 😀

Дорогие подписчики!

Для того, чтобы вам не осложнять жизнь чтением статей на английском языке (я вижу, что количество просмотров этих публикаций мало), я сделал для вас перевод на русский, а так же краткую выжимку-резюме статьи для тех, кто хочет быстро ознакомится с основным смыслом публикации.

Краткое содержание.

В статье обсуждается использование роботов в домашних условиях для помощи людям с ограниченными возможностями, такими как Генри Эванс, который страдает от квадриплегии после инсульта. Приведены примеры различных роботов, включая PR2 и Stretch, которые помогли Генри выполнять ежедневные задачи, такие как бритье и питание. Также обсуждаются проблемы и вызовы, связанные с разработкой полезных домашних роботов, включая необходимость адаптации к различным условиям и интеграцию искусственного интеллекта для улучшения автономности и способности к обучению.

Какие вызовы стоят перед разработчиками домашних роботов?

1. Адаптация к различным условиям: Домашняя среда отличается от лабораторной или производственной среды, где роботы часто разрабатываются. Мебель, планировка помещений, присутствие детей и животных создают непредсказуемые условия, к которым роботы должны быть способны адаптироваться.
2. Интеграция искусственного интеллекта: Искусственный интеллект необходим для того, чтобы роботы могли учиться и адаптироваться к новым ситуациям. Однако разработка эффективных алгоритмов искусственного интеллекта для роботов остается вызовом.
3. Цена и доступность: Стоимость высокотехнологичных роботов, таких как PR2, может быть высокой, что ограничивает их доступность для широкого круга потребителей.
4. Практическая физика: Роботы часто испытывают трудности с пониманием практических физических принципов, таких как удержание объекта или движение в пространстве. Это требует дополнительных исследований и разработки новых технологий.
5. Внимание к безопасности: Важно, чтобы роботы были безопасными для использования в домашних условиях. Это включает защиту от падений, столкновений и других потенциальных опасностей.

Какую роль играет искусственный интеллект в разработке домашних роботов?

Искусственный интеллект играет ключевую роль в разработке домашних роботов, помогая им адаптироваться к различным условиям и улучшая их способность к обучению. Использование глубокого обучения и нейронных сетей позволяет роботам учиться на своем опыте и корректировать свое поведение в зависимости от окружающей среды. Генеративные модели искусственного интеллекта, такие как RFM-1 от компании Covariant, позволяют роботам лучше понимать инструкции и задачи, а также генерировать изображения или видео, связанные с этими задачами.

Краткое содержание Статья 2

Аналитики Goldman Sachs Research прогнозируют, что мировой рынок гуманоидных роботов достигнет $38 млрд к 2035 году, что более чем в шесть раз превышает их предыдущий прогноз. Прогресс в области искусственного интеллекта и снижение стоимости компонентов способствуют этому росту. Ожидается, что большинство роботов будет использоваться в промышленном производстве, хотя также существует потенциал для их использования в опасных и монотонных задачах.

Какие факторы способствуют росту рынка гуманоидных роботов?
Рост рынка гуманоидных роботов способствует несколько факторов: прогресс в области искусственного интеллекта, снижение стоимости компонентов, увеличение инвестиций в этот сектор, улучшение возможностей роботов выполнять различные задачи и адаптироваться к различным ситуациям, а также наличие более дешевых компонентов и улучшенных конструкций и технологий производства.

Большинство гуманоидных роботов ожидается использовать в промышленном производстве, особенно в структурах, таких как производство автомобилей и сортировка компонентов. Также есть потенциал для их использования в опасных и монотонных задачах, таких как работа в горнодобывающей промышленности, спасательные службы, обслуживание ядерных реакторов и производство химических веществ.

Возможно, гуманоидные роботы станут "следующими смартфонами", так как они могут быть необходимыми устройствами для производства и опасной работы, а также помочь в уходе за пожилыми людьми и восполнить нехватку рабочей силы на заводах. Однако это остается гипотетическим сценарием и требует дальнейших технологических достижений и изменений в обществе.

Соображения по статьям. Часть 1.

Авторы статей единодушно сообщают нам, что первым драйвером бума гуманоидных роботов в мире является взрывное развитие искусственного интеллекта (а именно, машинного обучения, больших языковых моделей типа GPTchat). Они отвечают за «мозги» роботов, за их способность размышлять и обучаться. Более того, использование LM (языковых моделей) дало мощнейший эффект для управления механическими функциями «тела» гуманоида – плавности, оптимальности, биомеханичности движений.
Кроме того, играет роль рост инвестиций, удешевление компонент и новые характеристики ключевых агрегатов гуманоида. Например, успехи последних лет в электротехнике. Вспомните доступные, компактные, бесшумные и мощные двигатели самокатов, электрокаров – прорыв в сервоприводах «тела и конечностей» робота.

Соображения по статьям. Часть 2.

Способность гуманоидного робота имитировать человека интеллектуально и физически, правда, имитация надежнее, безопаснее, сильнее, быстрее и преданнее имитируемого объекта, и именно над этим работают компании, стремительно ведет нас к тому, что роботы сначала найдут себя в производственных задачах, там, где задействовать человека сложно – рутинные, опасные операции и платежоспособность клиента высока. По мере роста масштаба применения и снижения стоимости роботов, мне видится, дойдет очередь и до их бытового использования – мы сами не заметим, как у каждого их нас появится робот-спутник (аватар), разных цветов, как iPhone , который будет выполнять разные роли, в зависимости от потребностей хозяина – одному деловой, беспристрастный помощник, другому закадычный друг, кому-то подруга, которой можно излить душу и она поймет и поддержит словом, детям – отличная, надежная и стойкая няня…

Как вы видите, к чему может привести развитие гуманоидов?

Видео мероприятия Tesla от 10 октября

Мы, Робот: ПОЛНАЯ презентация РобоТакси и роботов Optimus от Tesla | 2024
https://www.youtube.com/watch?v=Q09I8QQ0mSw
Best YT Alternative Apps # Vanced Official

Ссылка любезно предоставлена подписчиком канала Дмитрием. Спасибо!

Соображения. Часть 3

Интересные размышления рождаются касательно нашей профессиональной области. Могут ли гуманоиды найти применение в нефтяной и газовой промышленности? Если да, то как и где? И какие принципы их задействования, «фундаментальные законы»?
Сразу расставим точки над и – когда мы говорим о гуманоидах, мы имеем ввиду экземпляры нового поколения, которым пара лет. Они во многом используют технологии искусственного интеллекта, а мы помним, что именно они стали главной причиной прорыва классических неуклюжих роботов в изящных гуманоидов. Роботы стали умнее, как интеллектуально, так и функционально, толерантнее к неопределенностям, способны принимать решения, действовать самостоятельно, не по программе. У нас на глазах произошел качественный скачок. И, кажется, роботы приблизились к человеку, это состояние естественнее, оптимальнее для них. Посудите сами. Много лет человечество, его научная мысль были направлены на описание физических и интеллектуальных процессов в природе и обществе через физические и логические законы, то бишь, математические модели. На каждый процесс у нас есть простая или сложная математическая модель. С развитием вычислительных мощностей, мы реализовали эти математические модели в соответствующие инструменты. Например, для процесса течения флюида в трубе у нас есть гидравлический симулятор, для движения флюида через пористую среду – гидродинамический симулятор, для подготовки газа – термодинамический симулятор и т.д. А ведь, например, когда годовалый ребенок учится ходить, или говорить, мы ему в голову не закладываем набор математических моделей, описывающих движение тела или языка. Его нейросеть учится, совсем не касаясь их, через опыт, наблюдение, осмысление, и снова опыт…
продолжение следует…

ИТОГИ вебинара от мастерской инжиниринга

11.10.2024 г. проведен вебинар от мастерской инжиниринга по демонстрации IFDP

Благодарим за участие:
Бориса Белозерова, Директора программ ООО "Газпромнефть-Развитие"
Видеозапись семинара по ссылке .
Доступ ко всем выпускам по ссылке.

Оставляйте свои комментарии, отзывы под этим сообщением о прошедшем семинаре и предложения о темах будущих циклов.

Продолжение поста ...
В то же время, одной из актуальных задач отрасли, на которую брошены значительные ресурсы, является всеобщая цифровизация, и квинтэссенция ее – создание цифровых двойников процессов.

Первое, что вполне естественно, приходит цифровизаторам на ум – для «оцифровки» того или иного процесса, собрать существующие, а недостающие импортозаместить и создать, инструменты и научить их вместе работать (интегрировать), как единое целое. А существующие инструменты (программное обеспечение) построены по принципу обслуживания физических законов, или математических моделей процессов.

Понимаете да, что выходит? У нас на глазах происходит очередная промышленная революция, основанием для которой стал прорыв в искусственном интеллекте, и что привело к качественно другому свойству привычных нам вещей. А в это время почти вся индустрия
на полном ходу мчится к решениям, основанным на вчерашних принципах. Развитие гуманоидов, бездрайверных машин и др. на практике доказало работоспособность и предвосхищающую (выше ожиданий) эффективность ИИ, что, казалось бы, означает относительно него – хватай и делай.

Но мы похожи на состав, который разогнался и катится по инерции по рельсам, хотя уже есть подозрение, что рельсы ведут не туда.

Ладно, согласен, это эмоциональная точка зрения (хотя часто она оказывается очень даже адекватной). Скорее всего, оптимальным будет гибридная модель процесса.

Во-первых, у математических моделей перед ИИ есть преимущества – они почти не требуют подтверждения достоверности, прозрачны и такие модели предсказуемы.
В то время как ИИ модели, наоборот, как пишут, снимая с себя ответственность, авторы текстовых сервисов типа GPTchat, при хорошей правдоподобности текстов, нет никакой уверенности в достоверности приведенной в них информации, другими словами, ИИ, возможно, красиво, но врет.

Причина этому очень проста – ИИ (LLM) оперирует данными из интернета и не имеет возможности свериться с фактическими данными. Если создать ему такую возможность, например, при обучении модели использовать для калибровки реальные данные, то этот вопрос будет решен. К сожалению, это непростое и дорогое во всех отношениях мероприятие, поэтому, например, GPTchat опирается на доступные, но непроверенные данные, и обходится тем, что мирится с этим, указывая только disclaimer о необходимости с осторожностью обращаться с его результатами.

Однако, для промышленных систем, роботакси, гуманоидов такой подход не прокатывает, и компании-производители большой ценой обеспечивают при обучении моделей фактические данные, либо обучают их частично на математических моделях.

Видимо, и мы пойдем этим путем при создании цифровых двойников.
Т.е., логично в складывающихся реалиях делать упор на ИИ, но при этом не выбрасывать оголтело классическое ПО, а использовать его разумно в паре с ИИ.
⠀
Этот тезис предлагаю взять в работу в рамках Мастерской цифровизации.