Полиция Дубая будет использовать беспилотники для реагирования на преступления

Квадрокоптеры, поставляемые израильской компанией Airobotics, будут работать с базовых станций во время проведения выставки Expo 2020, которая стартует в октябре этого года и станет третьим по величине событием в мире после Олимпийских игр и Чемпионата мира по футболу.

Согласно твиту правителя Дубая шейха Мохаммеда бин Рашида Аль Мактума, беспилотники сократят время реагирования полиции с 4,4 минут до 1 минуты.

Каждая база имеет раздвижную крышу, через которую дроны взлетают и возвращаются. Беспилотники могут выполнять запрограммированное патрулирование или быть отправлены в определенное место для осмотра оператором места происшествия или слежки за подозрительным человеком или автомобилем с последующей передачей данных другим полицейским подразделениям.

Квадрокоптеры шириной 1,8 метра больше, чем потребительские беспилотники. Базовая станция обеспечивает связь и включает в себя роботизированный манипулятор для замены батарей дрона, что позволяет ему приземляться и взлетать без задержки на подзарядку.

Беспилотники от Airobotics уже используются на различных объектах в нескольких странах, но для охраны общественного порядка в масштабах города они применяются впервые. В некоторых местах они обеспечивают безопасность, в других дроны выполняют промышленные задачи, например, ежедневно мониторят запасы угля или фосфатов на шахтах.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/politsiya-dubaya-budet-ispolzovat-bespilotniki-dlya-reagirovaniya-na-prestupleniya

Ozon запускает собственную робототехническую лабораторию в Иннополисе

В городе высоких технологий в Республике Татарстан команда инженеров Ozon будет работать над созданием новых решений для роботизации фулфилмент-центров и всех звеньев логистической цепочки поставок.

Руководителем лаборатории назначен Салимжан Гафуров, ранее возглавлявший лабораторию автономных транспортных средств Центра технологий компонентов робототехники и мехатроники Университета Иннополис. Под его руководством команда из 40 инженеров будет работать над созданием решений для роботизации фулфилмент-центров и сортировочных хабов, робототехнических систем для эффективного хранения, обработки и доставки заказов, которые позволяют повысить продуктивность работы складов и снизить физическую нагрузку на персонал. Также решения коснутся и других этапов логистической цепи поставок, в том числе «последней мили».

«E-commerce невозможен без логистической инфраструктуры и технологических решений для ее эффективной работы. Сегодня у нас свыше 250 тыс. кв. м фулфилмент-площадей, более 50 сортировочных центров по всей стране, а число брендированных точек выдачи заказов превысило 12 тыс. В среднесрочной перспективе фулфилмент-площади Ozon вырастут до 1 млн кв. м, а мощности сортировочных хабов и последней мили увеличатся в разы. Собственные разработки в сфере роботизации логистики позволят в перспективе сделать работу цепи поставок гораздо эффективнее и задать стандарты для всего рынка e-commerce. Сейчас в нашей лаборатории уже почти 40 инженеров-робототехников, и по мере развития команда будет расширяться», — говорит Антон Степаненко, технический директор Ozon.

Лаборатория Ozon расположится на территории особой экономической зоны Иннополис и подала заявку на получение статуса партнера ОЭЗ. Помимо этого, совместно с Университетом Иннополис лаборатория робототехники Ozon планирует запускать инициативы для развития науки и высоких технологий.

«Татарстан является инвестиционно-привлекательным регионом для федеральных онлайн-игроков, которые развивают здесь свои логистические хабы. Мы приветствуем принятие компанией Ozon решения об открытии центра разработки в Иннополисе, где возможно не только прирасти командой крутых специалистов, в том числе выпускников Университета Иннополис, но и организовать тестирование своих технологических решений. Со своей стороны готовы оказать всестороннюю поддержку для эффективной работы нового центра», — отметил Роман Шайхутдинов, Заместитель Премьер-министра Республики Татарстан.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/ozon-zapuskaet-sobstvennuyu-robototehnicheskuyu-laboratoriyu-v-innopolise

ABB приобретает ASTI Mobile Robotics Group, производителя автономных мобильных роботов

Сегодня компания ABB объявила о приобретении ASTI Mobile Robotics Group (ASTI), ведущего мирового производителя автономных мобильных роботов (autonomous mobile robot, сокр. AMR). У ASTI широкий портфель решений во всех основных сферах применения, работающих на базе комплекса программного обеспечения компании. Это приобретение позволит расширить рыночное предложение ABB в области робототехники и автоматизации, которая станет единственной компанией с полной линейкой решений для следующего поколения гибкой автоматизации.

Приобретение ASTI – ключевой этап реализации стратегии по неорганическому росту бизнеса ABB. Соответствующие документы были подписаны 19 июля. Ожидается, что сделка завершится в середине лета 2021 года. Обе стороны согласились не разглашать ее финансовые детали.

Линейка автономных мобильных роботов ASTI включает автономные буксировщики, решения для доставки грузов оператору, перевозчики товаров и транспортеры коробок, а также комплексное программное обеспечение, в том числе решения по навигации и контролю транспортных средств, управлению автопарком и заказами, а также облачные системы отслеживания.

Они будут интегрированы с портфелем роботов, решениями по промышленной автоматизации, модульными решениями и пакетом программного обеспечения компании ABB, включая программу по моделированию и программированию RobotStudio, создав уникальный и всеобъемлющий портфель решений по автоматизации для заказчиков ABB.

Согласно внутреннему анализу ABB, к 2025 году глобальные продажи направления AMR достигнут примерно 14 млрд долларов при среднегодовом темпе роста около 20%. ABB планирует расширить продажи и сервисную поддержку AMR во всем мире до 53 стран.

https://robogeek.ru/novosti-kompanii/abb-priobretaet-asti-mobile-robotics-group-veduschego-proizvoditelya-avtonomnyh-mobilnyh-robotov

Беспилотные автомобили будут доступны на платформе Lyft в Майами и Остине

К концу года клиенты Lyft в Майами смогут вызвать роботакси от стартапа Argo AI, поддерживаемого компаниями Ford и Volkswagen. А в следующем году это смогут сделать пользователи из Остина, штат Техас.

В течение нескольких лет Ford обещал, что к 2021 году запустит полномасштабный бизнес по производству автономных транспортных средств. Позже этот срок был перенесен на 2022 год из-за пандемии коронавируса. Компания также заявила, что для реализации своих коммерческих амбиций будет использовать специально созданный автономный автомобиль без руля и педалей.

Представитель Argo AI сообщил, что изначально размер автопарка будет «скромным»: к следующему году в обоих городах в совокупности будет «менее 100 автомобилей». Но компания заявляет, что «закладывает основу» для развертывания 1000 автономных транспортных средств в течение следующих пяти лет.

К концу года автономные автомобили Argo будут доступны на платформе Lyft в Майами, где Argo тестирует свои технологии в течение последних нескольких лет. Если клиенты Lyft находятся в определенной географической зоне, им будет предложено поехать на автономном транспортном средстве до места назначения. В этих автомобилях будут находиться два оператора безопасности на передних сидениях.

Это объявление также свидетельствует о том, что, несмотря на продажу своего бизнеса по производству беспилотных автомобилей компании Toyota в начале этого года, Lyft все еще заинтересована в том, чтобы остаться в индустрии. Компания уже занимается организацией поездок на беспилотных автомобилях в Лас-Вегасе совместно с Aptiv и в Фениксе совместно с Waymo.

Lyft не просто пассивный игрок в этой сделке. Компании подписали «соглашение о доступе к сети», в соответствии с которым Lyft получит 2,5% акций Argo в обмен на данные компании о поездках на беспилотных автомобилях. Ford, Argo и Lyft заявляют, что они будут использовать данные чтобы выяснить, как развивать полномасштабный бизнес роботакси.

Это может оказаться довольно прибыльным для Lyft, если Argo выполнит свои планы по выпуску акций на сумму 7 миллиардов долларов. Согласно Bloomberg, стартап может пойти по традиционному пути первичного публичного размещения акций или попытаться осуществить слияние со SPAC. В 2017 году Ford инвестировал в Argo 1 миллиард долларов, а в VW прошлом году вложил 2,6 миллиарда долларов.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/bespilotnye-avtomobili-ford-budut-dostupny-na-platforme-lyft-v-maiami-i-ostine

Королевская морская пехота Великобритании провела учения с различными типами беспилотников

Беспилотные системы были развернуты в рамках учений в Камбрии и Дорсете, и им были поручены различные задачи, начиная от разведывательных операций и доставки припасов солдатам до выявления и отслеживания целей.

Рой беспилотников управлялся как единое автономно управляемое устройство с одной наземной станции. Системы работали вместе, обмениваясь данными со своих датчиков по единой сети связи. Например, дроны могли обмениваться информацией друг с другом и использовать сложные алгоритмы для точного обнаружения, идентификации и отслеживания целей. Испытание под названием Autonomous Advance Force 4.0 было объявлено первым шагом на пути к интеграции передовых технологий в вооруженные силы.

«Только продолжая экспериментировать с новейшими технологиями и инновациями, мы можем должным образом подготовить наших людей к вызовам будущего, - сказал старший офицер Королевского флота Тони Радакин. - Autonomous Advance Force 4.0 проверяет, как гибридные силы могут действовать на поле боя, а элитные королевские морские коммандос расширяют свои возможности с помощью роя дронов».

В ходе эксперимента ударные группы Королевской морской пехоты на земле смогли использовать беспилотники Malloy, способные поднимать до 68 килограммов, для доставки различных грузов, от боеприпасов до крови для боевых медиков. Другой беспилотник под названием Ghost, сверхтихий мини-вертолет, использовался для получения тепловых изображений и видеозаписей, а также выполнял задачу по поиску целей.

Аналогичным образом были развернуты подводные системы для обнаружения мин и препятствий. Автономное морское судно под названием Madfox проводило разведывательные операции и патрулирование, чтобы подготовить почву для выхода солдат на берег.

В состав роя также входили беспилотники Cobra - летающая система с трехметровым размахом крыльев, используемая для идентификации и отслеживания целей. Завершающим звеном была система Tactical Precision Strike, которая способна подлетать к цели и ждать, пока человек-оператор не укажет ее для атаки барражирующим боеприпасом.

Недавно были обнародованы новые планы модернизации вооруженных сил Великобритании на ближайшее десятилетие, а также бюджет в размере 24 млрд фунтов стерлингов (33 млрд долларов США) на следующие четыре года. Искусственный интеллект и автономные возможности с поддержкой ИИ были представлены как важнейшее условие модернизации.

Не менее 2 миллиардов фунтов стерлингов (2,7 миллиарда долларов) было выделено на расширение возможностей беспилотников, причем системы без экипажа рассматриваются как ключевой инструмент для проникновения на опасные вражеские территории, обеспечивая безопасность людей, а также играя важную роль в пополнении запасов и оказании помощи войскам даже в сложных условиях.

Ожидается, что после экспериментов в Великобритании Autonomous Advance Force 4.0 продолжится в США в конце этого года в калифорнийской пустыне, чтобы опробовать все более сложные среды и сценарии.

https://robogeek.ru/voennaya-robototehnika/korolevskaya-morskaya-pehota-velikobritanii-provela-ucheniya-s-razlichnymi-tipami-bespilotnikov

По данным Technavio мировой рынок коллаборативных роботов вырастет на $1,09 млрд к 2025 году . Это значительное замедление темпов роста рынка по сравнению с оценками роста в 2020 году из-за влияния пандемии COVID-19. Тем не менее здоровый рост продолжится в течение всего прогнозного периода 2020-2025 г.г., и ожидается, что рынок будет расти с CAGR 16,08%.

Monarch Tractor развернет свой электрический автономный трактор на фермах в Орегоне

Трактор будет использоваться для автоматизации конкретных задач по уходу за черничными полями, что позволит сократить использование дизельного топлива и повысить производительность труда. Кроме того, в сотрудничестве с Государственным университетом штата Орегон компании Hopville Farms и Monarch Tractor будут работать над созданием платформы для сбора данных с полей, которая, как ожидается, позволит улучшить агрономические практики.

«Monarch Tractor продолжает ускорять внедрение устойчивых методов ведения сельского хозяйства, помогая фермерам достигать экологических и экономических целей, - сказал Правин Пенметса, соучредитель и генеральный директор Monarch Tractor. - При поддержке Министерства сельского хозяйства США мы рады объединиться с компанией Hopville Farms и продолжить наше стремление к инновациям в сельскохозяйственном секторе».

Стратегический альянс Monarch Tractor и Hopville Farms стал возможен благодаря Службе охраны природных ресурсов Министерства сельского хозяйства США. Организация выбрала Hopville Farms для финансирования по программе Conservation Innovation Grant для интеграции и тестирования автономного электрического трактора.

«Monarch Tractor - идеальный партнер благодаря общему подходу к решению проблем, с которыми сегодня сталкиваются фермеры, - сказал Джим Хоффманн, владелец Hopville Farms. - Мы стремимся внедрить технологию Monarch в нашу деятельность, поскольку ее автономные возможности помогут повысить производительность труда, а электрификация уменьшит наш углеродный след».

Как заявляет разработчик, Monarch Tractor - это первый трактор, предлагающий комплексную электрификацию, автоматизацию и анализ данных, и который способствует устойчивому ведению сельского хозяйства, повышает эффективность и безопасность, а также максимизирует прибыльность для фермеров

https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/monarch-tractor-razvernet-svoi-elektricheskii-avtonomnyi-traktor-na-fermah-v-oregone

Компания Intrinsic стремится упростить использование промышленных роботов

Более пяти лет команда разрабатывала и тестировала управляющее программное обеспечение в рамках проекта X moonshot компании Alphabet, цель которого сделать промышленных роботов умнее и проще в использовании. Теперь проект перерос в новую компанию под названием Intrinsic.

Intrinsic держится подальше от дорогостоящей сферы создания собственного оборудования и концентрируется на разработке ПО и инструментов ИИ, которые используют данные датчиков промышленных роботов, чтобы позволить им «чувствовать, учиться и быстро адаптироваться к реальному миру».

Согласно сообщению в блоге нового генерального директора компании Венди Тан Уайт, идея заключается в том, чтобы использовать ноу-хау Alphabet в области разработки программного обеспечения для упрощения использования, повышения гибкости и снижения стоимости промышленных роботов.

В течение последних пяти лет команда Intrinsic изучала способы наделить ботов, которые собирают автомобили или потребительские технологические товары на современных производственных линиях, способностью «чувствовать, обучаться и автоматически вносить коррективы по мере выполнения задач, чтобы они могли работать в более широком диапазоне условий и приложений».

Разработчики работали с внешними партнерами, а также с широким сообществом Alphabet для тестирования программных продуктов команды, которые предназначены для обучения промышленных роботов с использованием таких инструментов, как глубокое обучение, планирование движения, управление силой, автоматизированное восприятие, обучение с подкреплением и моделирование.

https://www.youtube.com/watch?v=j9mN0ek9GlA&t=58s

Например, эта методика помогла команде научить роботизированную руку вставлять три типа разъемов питания в нужные порты на плате всего за два часа, в то время как у опытных программистов могли уйти сотни часов на создание кода, необходимого для обучения робота выполнению этой задачи. В другой разработке команда роботов работала вместе, чтобы собрать предмет мебели. А в другом испытании четыре бота использовали программное обеспечение Intrinsic для создания деревянных элементов архитектурного проекта.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/kompaniya-intrinsic-stremitsya-uprostit-ispolzovanie-promyshlennyh-robotov

Исследование NCOA и Volkswagen: 70% пожилых водителей положительно относятся к беспилотному транспорту

Национальный совет по проблемам старения (NCOA) и Volkswagen Group of America опубликовали результаты онлайн-опроса пожилых людей, призванного понять отношение и восприятие автономного транспорта и услуг по вызову (SDRH), а также их представления об альтернативных видах транспорта.

Около 70% респондентов заявили, что доверяют услугам SDRH, и уверены в том, что они могут повысить их безопасность, и считают, что такие услуги могут помочь им выполнять задачи вне дома и заниматься тем, чего они хотят.

«Технологии будут играть ключевую роль в решении проблем, с которыми сталкиваются пожилые люди, уже не способные водить машину, - сказала старший директор NCOA Кэтлин Камерон. - Пять наиболее важных аспектов услуг SDRH для пожилых людей - это безопасность, качество обслуживания, удобство, трафик и общий комфорт при поездке в транспортном средстве».

Три четверти респондентов заявили, что рассчитывают использовать технологии SDHR в будущем, а 71% согласились с тем, что это поможет им сохранить свою независимость.

Пожилые люди часто переживают свое решение прекратить вождение, которое обычно связано с ухудшением зрения, физических и когнитивных способностей или с приемом лекарств. Пожилые люди, которые не водят машину, нуждаются в альтернативном транспорте, чтобы ходить на прием к врачу, за покупками и заниматься деятельностью, которая поддерживает их социальную связь, например, посещать религиозные службы, навещать друзей и родственников. В некоторых регионах пожилые люди могут пользоваться общественным транспортом и такси. Однако во многих сельских районах эти альтернативы недоступны.

Технологии могут сыграть важную роль в решении этих проблем. Сегодня многие автомобильные технологии помогают водителю, выполняя часть задачи по управлению автомобилем, а вскоре автомобили станут настолько совершенными, что смогут полностью выполнять задачу по управлению автомобилем. Решением для пожилых людей также могут стать роботакси от Ubers или Lyfts, или беспилотные шаттлы в качестве общественного транспорта.

Почти 2 500 человек старше 55 лет приняли участие в опросе NCOA. Средний возраст респондентов составил 60 лет, 64% - мужчины. 75,6% респондентов были белыми, 14,9% - чернокожими или афроамериканцами, и 4,3% были американскими индейцами/коренными жителями Аляски. Большинство респондентов проживали в городских районах (88%), 8% - в пригородах и 4% - в сельской местности.

С полными результатами исследования можно ознакомиться по ссылке.

https://robogeek.ru/analitika/70-pozhilyh-voditelei-polozhitelno-otnosyatsya-k-bespilotnomu-transportu

Онлайн-проект дает возможность управлять ТНПА из любой точки мира

Большой Барьерный риф очень привлекательное для туристов направление, но он остается труднодоступным местом для большей части населения планеты. Именно здесь на помощь приходит проект Teleportal.Fish, который позволит любому человеку с компьютером виртуально посетить риф через прямую связь с телеуправляемым необитаемым подводным аппаратом (ТНПА).

Созданная австралийским режиссером-документалистом Адамом Кроппом, система в настоящее время включает два дистанционно управляемых аппарата Osibot Heavy ROV. Тем не менее, планируется, что в конечном итоге пользователям будет доступен целый флот.

Оба ТНПА привязаны к базовой станции в 30 км от берега на рифе Арлингтон у Арлингтонского рифа на севере Квинсленда, Австралия. Эта станция использует солнечные батареи для зарядки аккумуляторов транспортных средств, а также поддерживает подключение к интернету через 4G.

Используя онлайн-портал, пользователи в любой точке мира могут взять под контроль одного из роботов - днем или ночью, просматривая на экране своего компьютера видео в 1080p. Управление осуществляется с помощью тех же клавиш, которые обычно используются в компьютерных играх. Максимальное расстояние удаления от базовой станции 100 метров (максимальная длина троса) в любом направлении.

Наряду с HD-камерой, ТНПА оснащены светодиодными прожекторами, излучающими в общей сложности 4 000 люмен для использования в ночное время, а также системой обхода препятствий на основе гидролокатора, чтобы не повредить кораллы. Роботы развивают скорость до 3 узлов (5,6 км/ч) и отвечают на команды оператора с задержкой менее 200 миллисекунд.

Пользователям необходимо завести аккаунт и предварительно приобрести кредиты, которыми будет оплачиваться погружение. Стоимость часового погружения составляет от 30 до 50 австралийских долларов (около 1630-2716 рублей). На портале также имеется менее дорогой симулятор, где новые пользователи могут освоить управление ТНПА, прежде чем испытать его в реальном океане.

https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/onlain-proekt-daet-vozmozhnost-upravlyat-tnpa-iz-lyuboi-tochki-mira

Двуногий робот Cassie использует машинное обучение для 5-километровой пробежки

Задуманная как маневренная машина для доставки посылок от грузовых автомобилей до порога клиента, робот Cassie недавно обрел способность бегать. Его разработчики продемонстрировали это, заставив его совершить, по их словам, первую пробежку двуногого робота на дистанцию 5 км.

Впервые мы познакомились с двуногим роботом Cassie в 2017 году, когда исследователи OSU представили похожую на страуса машину, способную двигаться вперед уверенным шагом. Он был создан на основе ранее разработанного командой двуногого робота Atrias, но был оснащен управляемыми ногами и герметичной электроникой, чтобы работать под дождем и снегом и ориентироваться на открытой местности.

С тех пор команда использовала машинное обучение, чтобы наделить Cassie новым навыком - способностью бегать. Для этого использовался алгоритм глубокого обучения с подкреплением, который Cassie в сочетании со своей уникальной биомеханикой и коленями, которые сгибаются подобно страусиным, позволяя роботу оставаться в вертикальном положении во время движения.

«Глубокое обучение с подкреплением - это мощный метод в искусственном интеллекте, который открывает такие навыки, как бег, прыжки и ходьба по лестнице», - говорит член команды Йеш Годзе.

Бегающие роботы, конечно, не являются чем-то новым. Робот ASIMO компании Honda бегает со скоростью до 6 км/ч с 2004 года, а в 2016 году мы про Mabel с пиковой скоростью 10,9 км/ч, который называли самым быстрым в мире двуногим роботом. Совсем недавно человекоподобный робот Atlas от Boston Dynamics поразил всех не только бегом по лесу, но и выполнением сальто назад и паркура.

Команда OSU хотела продемонстрировать выносливость Cassie, заставив ее использовать алгоритмы машинного обучения для поддержания равновесия на 5-километровой дистанции вокруг университетского кампуса без привязи и на одном заряде батареи. Стоит отметить, что ее все прошло не так гладко. Cassie дважды падал из-за перегрева компьютера и неудачного поворота на высокой скорости. Но после пары перезагрузок заезд был завершен за 53 минуты и 3 секунды.

«Кэсси - очень эффективный робот благодаря тому, как он был спроектирован и построен, и мы действительно смогли достичь пределов аппаратного обеспечения и показать, на что он способен», - сказал Джереми Дао, аспирант лаборатории динамической робототехники.

https://www.youtube.com/watch?v=a_YGPbWJO5g

По словам исследователей, это первый случай, когда двуногий робот завершил 5-километровый забег, хотя он проходил со скоростью пешехода и нуждался в небольшой помощи по пути. Скорее всего другие двуногие роботы способны преодолевать такие расстояния, просто никто и не думал попробовать. В любом случае, этот пробег является впечатляющей демонстрацией прогресса, достигнутого командой.

https://robogeek.ru/interesnoe-o-robotah/dvunogii-robot-cassie-ispolzuet-mashinnoe-obuchenie-dlya-5-kilometrovoi-probezhki

Новый робот призван сделать обслуживание окон и фасадов высотных зданий более быстрым и безопасным

Новый роботизированный мойщик окон и фасадов зданий, разрабатываемый в настоящее время, может быть в три раза быстрее, безопаснее и эффективнее, чем существующие методы, утверждают его разработчики.

Постдок Хоссейн Камали из Simon Fraser University (SFU) и соучредитель Autonopia Мохаммад Дабири надеются, что их робот повысит эффективность и устранит риски травм и смертельных случаев, которые возникают при традиционном мытье окон высотных зданий, которое проводится одним и тем же способом на протяжении десятилетий.

Идея возникла после того, как Дабири стал свидетелем трагического случая, когда мойщик окон упал с 10-го этажа в Малайзии.

«В тот момент человек потерял свою жизнь только для того, чтобы окна стали чище на несколько недель, что является очень нечестной сделкой, - говорит Дабири. - Я подумал, что нет никаких веских причин, почему мы не можем использовать вместо этого роботов».

В 2021 году Камали получил награду Mitacs Entrepreneur Award за выдающуюся предпринимательскую деятельность.

По словам Камали, мытье окон может быть опасным, неэффективным и неустойчивым. «Многие подрядчики по мытью окон говорили нам, что они не могут найти необходимую рабочую силу для своего здания - работа очень физически трудная и не так много людей хотят этим заниматься», - говорит он.

«Наше роботизированное решение имитирует поведение человека, - говорит Камали. - Нашим клиентам нужно что-то, что охватывает более 90% различных высотных зданий. Если решение может охватить только простые здания, оно не будет всесторонним и хорошим решением. Поэтому мы спроектировали нашего робота так, чтобы он мог охватить любой тип зданий».

Запатентованная машина разработана таким образом, чтобы выдерживать ветер и низкие температуры, с целью сделать ее более самодостаточной и менее зависимой от оператора. Камали надеется, что первое пилотное испытание состоится в начале 2022 года. Дебют робота состоится в Ванкувере и Торонто, а затем, если все пойдет хорошо, Autonopia планирует продолжить расширение.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/novyi-robot-prizvan-sdelat-obsluzhivanie-okon-i-fasadov-vysotnyh-zdanii-bolee-bystrym-i-bezopasnym

Робот за сутки укладывает 100 000 костяшек домино в фреску Super Mario Bros.

Инженер и блогер Марк Робер продемонстрировал робота, который может создавать фрески из домино. Робот за 24 часа складывает 100 000 костяшек в тематическую фреску Super Mario Bros. Робер говорит, что команде из семи человек понадобилась бы неделя, чтобы сделать то же самое.

Робот, названный Dominator, достигает такого результата, укладывая одновременно 300 костяшек, которые загружаются в него другим роботом. Робер говорит в видео, что текущая версия Dominator - это кульминация многолетней работы его и его команды, и он подробно рассказывает о том, как устройство работает на самом деле, а также показывает некоторые неудачные проекты, которые привели к созданию конечного продукта.

В видео вкратце рассказывается о конструкции робота, но в блоге команды есть ряд статей, в которых подробно рассказывается о том, как проект прошел путь от идеи до прототипа и робота, как работает программное и аппаратное обеспечение и многое другое. Один из наиболее интересных разделов посвящен навигации робота - в основном он использует GPS, но оказалось, что для того, чтобы робот правильно выровнял домино, не сбив ни одной, потребовалось много проб и ошибок. В итоге команда решила проблему, которую она назвала «проблемой последнего сантиметра», с помощью камеры и системы маркеров.

https://www.youtube.com/watch?v=8HEfIJlcFbs&t=1s

Одна из самых приятных частей видео - увидеть, как сбиваются 100 000 костяшек домино - задача, которая также потребовала определенной инженерной работы, и в которой используется реквизит на тему Марио.

https://robogeek.ru/interesnoe-o-robotah/robot-za-sutki-ukladyvaet-100-000-kostyashek-domino-v-fresku-super-mario-bros

Рои роботов лучше адаптируются к изменениям при ограниченном общении

Новое исследование, которое может помочь использовать рой роботов для борьбы с лесными пожарами, проведения поисково-спасательных операций на море и диагностики внутри человеческого тела, было опубликовано инженерами из University of Sheffield.

Исследование, проведенное под руководством доктора Андреаджованни Рейна с факультета компьютерных наук университета, может улучшить методы совместной работы роев роботов, адаптацию к изменениям в окружающей среде и ускорит принятие сложных решений.

Работа опубликована в журнале Science Robotics. Она показала, что рои роботов способны более эффективно реагировать на изменения в окружающей их среде, когда связь между роботами снижается. Исследование опровергает широко распространенную теорию о том, что большее количество связей между роботами ведет к более эффективному обмену информацией.

Команда, в которую вошли исследователи из UCL и Institute for Interdisciplinary Studies on Artificial Intelligence (IRIDIA) в Universitе Libre de Bruxelles, Бельгия, сделала такие выводы изучая, как рой крошечных роботов перемещается и достигает консенсуса относительно наилучшей области в которой им следует собраться.

Каждый робот оценивал окружающую среду индивидуально, принимал собственное решение о наилучшей области и передавал свое мнение остальным членам роя. Затем каждый робот роя периодически выбирал случайную оценку, переданную другим роботом роя, и использовал ее для обновления своего мнения о лучшей области - протокол, известный как модель избирателя. После того как каждый робот прошел через этот процесс, рой пришел к консенсусу относительно лучшей области для сбора и исследования, основываясь на мнении каждого робота.

Однако команда обнаружила, что при использовании этого протокола рой роботов медленно адаптировался к изменениям в окружающей среде, когда появлялось лучшее место. Затем исследователи обнаружили, что когда роботы общались только с роботами в радиусе 10 см, а не передавали свое сообщение всей группе, рой мог гораздо быстрее адаптироваться к изменениям в окружающей среде и выбрать лучший участок.

Доктор Андреаджованни Рейна сказал: «Рои роботов имеют огромный потенциал, чтобы помочь нам получить доступ к местам, которые либо слишком опасны, либо просто недоступны для человека. Например, они могут летать над лесным пожаром, который слишком велик или опасен для человека, чтобы справиться с ним в одиночку, следить за распространением огня и решать, где помощь нужна больше всего.

Однако что произойдет, если пожар внезапно изменит направление и помощь срочно потребуется в другом месте - рой роботов должен быть способен быстро адаптироваться к этим изменениям и определить, где нужна срочная помощь. Именно этому и способствует наше исследование - наши результаты могут быть использованы для разработки роя роботов, которые будут более гибкими и смогут принимать правильные решения гораздо быстрее, чем это возможно в настоящее время».

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/roi-robotov-luchshe-adaptiruyutsya-k-izmeneniyam-pri-ogranichennom-obschenii

ИИ от IBM может предсказать, как будет прогрессировать болезнь Паркинсона

В прошлом году врачи использовали программное обеспечение ИИ для выявления опухолей мозга, заболеваний почек и различных видов рака. Теперь исследователи из IBM и Фонда Майкла Дж. Фокса (MJFF) заявляют, что они разработали программу, которая может предсказать, как будут прогрессировать симптомы у пациента с болезнью Паркинсона, как с точки зрения как времени, так и степени тяжести.

В журнале The Lancet Digital Health они утверждают, что это программное обеспечение может изменить методы, с помощью которых врачи помогают пациентам справиться с симптомами, позволяя им лучше прогнозировать развитие болезни.

«Наша цель - использовать ИИ для помощи в ведении пациентов и разработке клинических испытаний. Эти цели важны, поскольку, несмотря на распространенность болезни Паркинсона, пациенты испытывают уникальное разнообразие моторных и немоторных симптомов», - заявили в IBM.

Прорыв был бы невозможен без исследования «Parkinson’s Progression Markers Initiative», спонсором которого выступил Фонд Майкла Джей Фокса. IBM описывает этот набор данных, включающий информацию о более чем 1400 людях, как «самый большой и надежный объем продольных данных о пациентах с болезнью Паркинсона на сегодняшний день» и утверждает, что он позволил их модели ИИ составить карту сложных симптомов и закономерностей прогрессирования.

По оценкам, болезнью Паркинсона страдают более 6 миллионов человек во всем мире, и в настоящее время не существует лекарства от этой болезни. IBM Research и MJFF планируют продолжить работу над моделью ИИ. В будущем они надеются сделать ее более совершенной для получения более детальных характеристик различных стадий болезни.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-ot-ibm-mozhet-predskazat-kak-budet-progressirovat-bolezn-parkinsona

Робот BeBot просеивает песок, чтобы собрать мелкий мусор на пляже

Несмотря на усилия людей убирающих мусор на пляже, оставленного отдыхающими, масштабы проблемы загрязнения пластиком таковы, что собрать его весь порой невозможно. BeBot - это робот, созданный для решения этой проблемы, просеивающий песок, чтобы собрать отходы, оставляя при этом минимальный след в окружающей среде.

BeBot был разработан производителем морской инфраструктуры Poralu Marine и компанией 4ocean как способ очистки береговых линий с минимальным воздействием на ценную экосистему. Хотя человек, конечно, может собрать значительное количество мусора, но это трудоемкая работа. Тракторы и другая техника покроют значительно большую территории, но они могут уничтожить флору и фауну или вызвать эрозию ландшафта.

BeBot разработан для более тактичного подхода. Электрический робот работает на солнечных батареях и аккумуляторах. Он управляется оператором дистанционно на расстоянии до 300 м. BeBot копает песок на глубину до 10 см и механически просеивает песчинки, чтобы собрать кусочки пластика и другой мусор размером до квадратного сантиметра, например, окурки, обертки от еды и крышки от бутылок.

https://www.youtube.com/watch?v=vPpuB9tnrf8

Робот на гусеничном ходу может очищать до 3 000 кв. м пляжа в час, в зависимости от рельефа. Его создатели предполагают, что он будет использоваться во многих локациях: гостиницы, пляжи, заповедники и даже поля для гольфа. На данный момент 4ocean тестирует его на пляжах Флориды, и в ближайшем будущем планирует отправить BeBots на Гавайи.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/robot-bebot-proseivaet-pesok-chtoby-sobrat-melkii-musor-na-plyazhe

Агенты ИИ способны быстро адаптироваться в постоянно меняющейся среде

Команда DeepMind под названием Open-Ended Learning Team разработала новый способ обучения систем ИИ для игр. Вместо того чтобы обучать систему на основе тысяч предыдущих игровых сессий, как это делается с другими игровыми системами ИИ, группа DeepMind дала агентам своей новой системы ИИ набор минимальных навыков, которые они используют для достижения простой цели (например, обнаружить другого игрока в виртуальном мире), а затем развивают их.

Исследователи создали красочный виртуальный мир под названием XLand. В нем игроки с искусственным интеллектом, которых исследователи называют агентами, отправляются на достижение общей цели, по мере достижения которой они приобретают навыки, которые могут использовать для достижения других целей. Затем исследователи меняют игру, ставя перед агентами новую цель, но позволяя им сохранять навыки, полученные в предыдущих играх.

Один из примеров включает в себя попытку агента добраться до самой высокой точки виртуальной локации, к которой нет прямого доступа. Пошарив вокруг, агент обнаруживает, что может передвинуть найденный плоский предмет и использовать его в качестве пандуса, и таким образом проложить себе путь наверх. Чтобы дать возможность агентам приобрести больше навыков, исследователи создали 700 000 сценариев, в которых перед агентами стояло около 3,4 млн уникальных задач.

Используя этот подход, агенты смогли научиться играть в различные игры, такие как салки, захват флага и прятки. Исследователи называют свой подход бесконечно сложным. Еще один интересный аспект XLand заключается в том, что существует некий надзиратель, который следит за агентами и отмечает, какие навыки они изучают, а затем создает новые игры для закрепления их навыков. При таком подходе агенты будут учиться до тех пор, пока им будут давать новые задания.

Управляя виртуальным миром, исследователи обнаружили, что агенты приобретали новые навыки, как правило случайно, а затем развивали их, что привело к появлению более продвинутых навыков, таких как экспериментирование при нехватке вариантов, сотрудничество с другими агентами и использование объектов в качестве инструментов. Они считают, что их подход - это шаг к созданию алгоритмов, которые могут самостоятельно учиться играть в новые игры. Эти навыки в один прекрасный день могут быть использованы автономными роботами.

Исследователи подробно описали свою работу в документе (PDF).

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/agenty-ii-sposobny-bystro-adaptirovatsya-v-postoyanno-menyayuscheisya-srede

Исследователи используют нейронные сети для расшифровки древних текстов

В библиотеке аббатства Санкт-Галл в Швейцарии хранится около 160 000 томов литературных и исторических рукописей, датируемых восьмым веком - все они написаны от руки на пергаменте на языках, которые редко услышишь в наше время.

Подобные исторические реликты надежно хранятся в библиотеках и монастырях по всему миру. Значительная часть этих коллекций доступна широкой публике благодаря оцифрованным изображениям, но эксперты утверждают, что существует огромное количество материалов, которые никогда не были прочитаны - сокровищница, скрывающая в себе понимание мировой истории.

Исследователи из Университета Нотр-Дам разрабатывают искусственную нейронную сеть для чтения сложного древнего почерка. «Мы имеем дело с историческими документами, написанными в стилях, которые давно вышли из моды, и на таких языках, как латынь, которые теперь редко используются, - говорит Уолтер Шейрер, доцент кафедры компьютерных наук и инженерии Университета Нотр-Дама. - Вы можете получить прекрасные фотографии этих материалов, но мы поставили перед собой задачу автоматизировать расшифровку таким образом, чтобы она имитировала восприятие страницы глазами читателя-эксперта и обеспечивала быстрое чтение текста с возможностью поиска».

В исследовании, опубликованном в журнале Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Шейрер описывает, как его команда объединила традиционные методы машинного обучения с психофизикой. Команда изучала оцифрованные латинские рукописи, которые были написаны писцами в монастыре Святого Галла в девятом веке. Исследователи вводили свои ручные расшифровки в специально разработанный программный интерфейс. Затем команда измерила время реакции во время перевода, чтобы понять, насколько слова, символы и отрывки были легкими или трудными. Шейрер объяснил, что включение таких данных позволило создать нейронную сеть, более соответствующую поведению человека, сократить количество ошибок и обеспечить более точное и реалистичное прочтение текста.

«Это стратегия обычно не используется в машинном обучении, - сказал Шейрер. -Мы маркируем данные с помощью этих психофизических измерений, которые взяты непосредственно из психологических исследований восприятия путем проведения поведенческих измерений. Затем мы сообщаем сети об общих трудностях в восприятии этих символов и можем вносить коррективы на основе этих измерений».

Шейрер сказал, что проблемы остаются. Его команда работает над повышением точности расшифровки, особенно в случае поврежденных документов, а также над тем, как учитывать иллюстрации или другие аспекты страницы, которые могут запутать нейронную сеть. Однако команда смогла настроить программу для расшифровки эфиопских текстов, адаптировав ее к языку с совершенно другим наборам символов.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/issledovateli-ispolzuyut-neironnye-seti-dlya-rasshifrovki-drevnih-tekstov

Wingcopter сотрудничает с Air Methods для создания общенациональной службы доставки с помощью беспилотников

Еще в апреле компания Wingcopter запустила свой флагманский дрон с неподвижным крылом Wingcopter 198, а теперь немецкий производитель дронов заключил стратегическое партнерство с Air Methods для создания сети беспилотной доставки для здравоохранения по всей территории США.

Основанная в 1980 году, компания Air Methods в настоящее время располагает парком из 450 вертолетов и самолетов на более чем 300 базах в 48 штатах США, которые осуществляют почти 100 000 поставок медицинских товаров и оборудования в год в больницы и населению, в основном в сельской местности.

Флагманский восьмироторный беспилотник Wingcopter размером 65x198x152 см может подниматься вертикально, как вертолет, а затем, находясь в воздухе, переходить в горизонтальный полет. Он может перевозить до 6 кг груза и одновременно размещать до трех посылок, каждая из которых опускается с помощью собственной лебедки. Дальность полета на одной зарядке составляет 75 км при перевозке 5 кг груза, а максимальная крейсерская скорость 144 км/ч.

Новое предприятие Air Methods и Wingcopter по доставке называется Spright и первоначально будет опробовано в Канзасе осенью этого года совместно с партнерами проекта - компанией Hutchinson Regional Medical Systems. Если доказательство концепции окажется успешным, будет развернута общенациональная сеть быстрой доставки медицинских препаратов с помощью беспилотников, используя существующие базы Air Methods.

«Мы очень рады объединиться с Air Methods для создания сети доставки жизненно важных грузов с помощью беспилотников по всей территории США, - сказал генеральный директор и соучредитель компании Wingcopter Том Плюммер. - Наша технология используется во всем мире для эффективной доставки медицинских препаратов, например, инсулина в Ирландии, детских вакцин в Вануату, экстренных медикаментов в Малави, а совсем недавно - образцов крови в Германии. Наше видение «спасать и улучшать жизни» прекрасно перекликается с наследием Air Methods по предоставлению жизненно важной помощи, в сочетании с амбициями Spright по улучшению качества здравоохранения по всей территории США путем развертывания флота Wingcopter, и мы с нетерпением ждем совместного расширения этой деятельности».

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/wingcopter-sotrudnichaet-s-air-methods-dlya-sozdaniya-obschenatsionalnoi-sluzhby-dostavki-s-pomoschyu-bespilotnikov

Howe & Howe представила нового электрического робота-пожарного

Howe & Howe Inc., дочерняя компания Textron Systems Corporation представила свои последние инновации для пожарных - электрический пожарный робот нового поколения Thermite EV2, а также новый портативный контроллер.

Thermite EV2 - это полностью электрический робот-пожарный, управляемый программным контроллером для эффективной борьбы с пожарами благодаря модульной конструкции, включающей многопозиционное сопло и дополнительные насадки. Благодаря способности работать несколько часов на одном заряде батареи и возможности продвигаться дальше в высокотемпературных и опасных средах, он расширяет возможности пожарных, позволяя им сохранять более безопасное расстояние от очага возгарания.

Кроме того, Thermite EV2 - это первый робот в линейке компании, управляемый современным портативным контроллером. Он оснащен восьмидюймовым экраном и обеспечивает ситуационную осведомленность в реальном времени с возможностью записи происходящего. Сообщается, что контроллер будет регулярно получать обновления программного обеспечения, чтобы операторы имели под рукой самые свежие и надежные технологии.

«Очень важно, чтобы мы предоставляли нашим службам быстрого реагирования все самое лучшее, что мы можем предложить, чтобы они могли выполнить свои задачи и благополучно вернуться домой, - сказал Джефф Хау, старший вице-президент компании Howe & Howe. - Наш Thermite EV2 и новый портативный контроллер были разработаны на основе отзывов пользователей, чтобы предоставить пожарным самые мощные инструменты, которые мы можем предложить. В дальнейшем мы намерены использовать нашу полностью электрическую технологию и возможности портативного контроллера в будущих моделях Thermite».

https://robogeek.ru/roboty-spasateli/howe-howe-predstavila-novogo-elektricheskogo-robota-pozharnogo

ВЦИОМ: опрос об отношении к роботизации

- половина россиян считают роботизацию скорее отрицательной тенденцией (51%)
- больше всего опасаются роботизации люди 18-24 лет (59%)
- положительное мнение о роботизации преобладает над отрицательным среди респондентов возрастной группы 60 лет и старше (51% против 31%), а также среди граждан с высшим и неполным высшим образованием (48% против 38%).
- большинство россиян ответили, что робот не смог бы выполнять их рабочие обязанности сейчас или в обозримом будущем (70%).