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
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
YouTube
Intrinsic - furniture assembly
Assembling a piece of furniture using perception, force control, and multi-robot planning – video sped up.
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
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
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
robogeek.ru
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.
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
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
YouTube
OSU Bipedal Robot First to Run 5K
Cassie the robot, invented at Oregon State University and produced by OSU spinout company Agility Robotics, has made history by traversing 5 kilometers, completing the route in just over 53 minutes.
Cassie was developed under the direction of robotics professor…
Cassie was developed under the direction of robotics professor…
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
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
robogeek.ru
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.
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
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
YouTube
World Record Domino Robot (100k dominoes in 24hrs)
Happy to finally release this one after 5 years of development :)
Here are more technical details on Dom- https://www.baucomrobotics.com/domino-robot
Here is Lily's video- https://www.youtube.com/watch?v=1smZYelKX18
Get your own precision-engineered toppling…
Here are more technical details on Dom- https://www.baucomrobotics.com/domino-robot
Here is Lily's video- https://www.youtube.com/watch?v=1smZYelKX18
Get your own precision-engineered toppling…
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
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
Science Robotics
When less is more: Robot swarms adapt better to changes with constrained communication
To effectively perform collective monitoring of dynamic environments, a robot swarm needs to adapt to changes by processing the latest information and discarding outdated beliefs. We show that in a swarm composed of robots relying on local sensing, adaptation…
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
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
robogeek.ru
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.
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
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
YouTube
Meet the BeBot, a beach cleaning robot!
We’re stoked to introduce the BeBot, a groundbreaking piece of clean ocean technology engineered by robotic experts and deployed by Poralu Marine 🌊
The BeBot, short for beach cleaning robot, is an eco-friendly device that’s specifically designed to clean…
The BeBot, short for beach cleaning robot, is an eco-friendly device that’s specifically designed to clean…
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
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
robogeek.ru
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…
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
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
ieeexplore.ieee.org
Measuring Human Perception to Improve Handwritten Document Trannoscription
In this paper, we consider how to incorporate psychophysical measurements of human visual perception into the loss function of a deep neural network being trained for a recognition task, under the assumption that such information can reduce errors. As a case…
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
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
robogeek.ru
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…
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
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
robogeek.ru
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.
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%).
- 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%).
Sarcos Robotics и T-Mobile объединились для интеграции 5G в робота Guardian XT
Робот Guardian XT - это дистанционно управляемая роботизированная система, разработанная для того, чтобы помочь человеку безопасно работать в опасных условиях, выполняя такие задачи, как подъем тяжелых материалов или использование электроинструментов на большой высоте.
Благодаря интеграции T-Mobile 5G компании стремятся повысить производительность и время отклика для удаленных операций, чтобы роботы могли выполнять задачи быстрее и в в строгом соответствии с движениями оператора.
Роботизированная система Guardian XT представляет собой верхнюю часть промышленного экзоскелета Sarcos Guardian XO с питанием от аккумулятора. Робот не привязан к какой-либо платформе и может быть установлен на различные мобильные базы для доступа к труднодоступным или возвышенным участкам. Он может применяться во многих отраслях промышленности, включая аэрокосмическую, автомобильную, авиационную, строительную, оборонную, морскую и нефтегазовую. Ожидается, что роботы Guardian XO и Guardian XT поступят в продажу к концу 2022 года.
Сотрудничество T-Mobile и Sarcos начинается с интеграции 5G для разработки системы удаленного просмотра, работающей на базе сети с высокой пропускной способностью и низкой задержкой. Это позволит работникам, руководителям, внешним экспертам и другим лицам, находящимся на месте или удаленно, наблюдать за выполнением задач роботом, управляемым оператором в полевых условиях. На втором этапе разработки ожидается полная интеграция беспроводной сети 5G в Guardian XT, предоставляя операторам большую гибкость.
«Мы гордимся сотрудничеством с T-Mobile и добились большого прогресса в использовании их сети 5G для обеспечения удаленного наблюдения, - сказал Скотт Хоппер, исполнительный вице-президент по корпоративному и деловому развитию Sarcos Robotics. - Это значительный шаг, и мы с нетерпением ждем продолжения развития в направлении беспроводной связи 5G, которая откроет множество новых возможностей, включая удаленное дистанционное управление, по мере подготовки к коммерческой доступности».
https://vimeo.com/566792422
«Робот Sarcos Guardian XT нуждается в высоконадежной сети 5G с низкой задержкой, на которую могут рассчитывать его операторы, - сказал Джон Со, исполнительный директор по перспективным и новым технологиям T-Mobile. - Сеть 5G была разработана с нуля для подобных промышленных приложений и нам не терпится продолжить сотрудничество с Sarcos в процессе разработки следующей большой вещи в промышленной робототехнике».
https://robogeek.ru/roboty-spasateli/sarcos-robotics-i-t-mobile-obedinilis-dlya-integratsii-5g-v-robota-guardian-xt
Робот Guardian XT - это дистанционно управляемая роботизированная система, разработанная для того, чтобы помочь человеку безопасно работать в опасных условиях, выполняя такие задачи, как подъем тяжелых материалов или использование электроинструментов на большой высоте.
Благодаря интеграции T-Mobile 5G компании стремятся повысить производительность и время отклика для удаленных операций, чтобы роботы могли выполнять задачи быстрее и в в строгом соответствии с движениями оператора.
Роботизированная система Guardian XT представляет собой верхнюю часть промышленного экзоскелета Sarcos Guardian XO с питанием от аккумулятора. Робот не привязан к какой-либо платформе и может быть установлен на различные мобильные базы для доступа к труднодоступным или возвышенным участкам. Он может применяться во многих отраслях промышленности, включая аэрокосмическую, автомобильную, авиационную, строительную, оборонную, морскую и нефтегазовую. Ожидается, что роботы Guardian XO и Guardian XT поступят в продажу к концу 2022 года.
Сотрудничество T-Mobile и Sarcos начинается с интеграции 5G для разработки системы удаленного просмотра, работающей на базе сети с высокой пропускной способностью и низкой задержкой. Это позволит работникам, руководителям, внешним экспертам и другим лицам, находящимся на месте или удаленно, наблюдать за выполнением задач роботом, управляемым оператором в полевых условиях. На втором этапе разработки ожидается полная интеграция беспроводной сети 5G в Guardian XT, предоставляя операторам большую гибкость.
«Мы гордимся сотрудничеством с T-Mobile и добились большого прогресса в использовании их сети 5G для обеспечения удаленного наблюдения, - сказал Скотт Хоппер, исполнительный вице-президент по корпоративному и деловому развитию Sarcos Robotics. - Это значительный шаг, и мы с нетерпением ждем продолжения развития в направлении беспроводной связи 5G, которая откроет множество новых возможностей, включая удаленное дистанционное управление, по мере подготовки к коммерческой доступности».
https://vimeo.com/566792422
«Робот Sarcos Guardian XT нуждается в высоконадежной сети 5G с низкой задержкой, на которую могут рассчитывать его операторы, - сказал Джон Со, исполнительный директор по перспективным и новым технологиям T-Mobile. - Сеть 5G была разработана с нуля для подобных промышленных приложений и нам не терпится продолжить сотрудничество с Sarcos в процессе разработки следующей большой вещи в промышленной робототехнике».
https://robogeek.ru/roboty-spasateli/sarcos-robotics-i-t-mobile-obedinilis-dlya-integratsii-5g-v-robota-guardian-xt
Vimeo
Sarcos Robotics Guardian XT Teleoperated Dexterous Robot
Learn more about the Guardian XT at https://www.sarcos.com/guardian-xt The Guardian XT highly dexterous mobile robot performs intricate, and even dangerous, tasks…
Робот от General Electric самостоятельно перемещается по пересеченной местности
Исследовательская лаборатория General Electric представила автономного робота в лесной местности на севере штата Нью-Йорк в рамках демонстрации для армии США. Машина успешно проехала участок, обходя поваленные ветки, хрустя кучами листьев и допустив ошибку лишь однажды, когда застряла между двумя деревьями.
Развитие искусственного интеллекта и автономности в сфере беспилотных автомобилей проще в коммерческом мире, где имеется большое количество данных о картах, дорогах, инфраструктуре, которые можно подключить к системам. Но там, где действует армия, такой предсказуемости практически нет.
Программа SARA в рамках которой происходила демонстрация робота расшифровывается как Scalable Adaptive Resilient Autonomy, представляет собой попытку армии продемонстрировать «учитывающие риски» автономные наземные транспортные средства, способные безопасно перемещаться в сложных условиях на бездорожье. GE последний год занимается разработкой этой технологии в рамках программы, финансируемой армией.
GE стала одним из восьми проектов, финансируемых Исследовательской лабораторией Армии США, в рамках которых планируется заняться автономной навигацией транспортных средств на сложной местности. Извлеченные уроки и технологии могут повлиять на боевые машины следующего поколения - от боевой машины с опциональным управлением до семейства роботизированных боевых машин.
«В будущих сценариях автономные системы должны будут надежно планировать в присутствии сложных обстоятельств, с которыми они столкнутся при маневрировании на сложной местности, - сказал Эрик Сперо, руководитель армейской программы SARA. - Включение риска и неопределенности в процесс принятия автономных решений позволяет нашим тестовым платформам показать нам, как выглядит планирование прямого пути, а не длинного обходного».
Используя свою технологию «Humble AI», которая делает искусственный интеллект более человечным, программируя в роботе ощущения собственных возможностей и ограничений, GE смогла наделить машину способностью отступать назад и оценивать неопределенные ситуации.
По словам разработчиков робот способен расшифровывать известные и неизвестные пути при навигации, собирать информацию, используя данные с камер, возможности LIDAR, одометрию и другие измерения, чтобы принимать решения о том, в каком направлении двигаться.
https://www.youtube.com/watch?v=37OpI8dHTGU
Humble AI уже был протестирован ранее, в частности в контексте безопасной оптимизации выработки энергии ветряными турбинами. ИИ может распознавать определенные модели ветра, но если он сталкивается с новыми силами ветра или погодой, он переходит в безопасный режим, решая, как реагировать на новую ситуацию.
https://robogeek.ru/voennaya-robototehnika/robot-general-electric-samostoyatelno-peremeschaetsya-po-peresechennoi-mestnosti
Исследовательская лаборатория General Electric представила автономного робота в лесной местности на севере штата Нью-Йорк в рамках демонстрации для армии США. Машина успешно проехала участок, обходя поваленные ветки, хрустя кучами листьев и допустив ошибку лишь однажды, когда застряла между двумя деревьями.
Развитие искусственного интеллекта и автономности в сфере беспилотных автомобилей проще в коммерческом мире, где имеется большое количество данных о картах, дорогах, инфраструктуре, которые можно подключить к системам. Но там, где действует армия, такой предсказуемости практически нет.
Программа SARA в рамках которой происходила демонстрация робота расшифровывается как Scalable Adaptive Resilient Autonomy, представляет собой попытку армии продемонстрировать «учитывающие риски» автономные наземные транспортные средства, способные безопасно перемещаться в сложных условиях на бездорожье. GE последний год занимается разработкой этой технологии в рамках программы, финансируемой армией.
GE стала одним из восьми проектов, финансируемых Исследовательской лабораторией Армии США, в рамках которых планируется заняться автономной навигацией транспортных средств на сложной местности. Извлеченные уроки и технологии могут повлиять на боевые машины следующего поколения - от боевой машины с опциональным управлением до семейства роботизированных боевых машин.
«В будущих сценариях автономные системы должны будут надежно планировать в присутствии сложных обстоятельств, с которыми они столкнутся при маневрировании на сложной местности, - сказал Эрик Сперо, руководитель армейской программы SARA. - Включение риска и неопределенности в процесс принятия автономных решений позволяет нашим тестовым платформам показать нам, как выглядит планирование прямого пути, а не длинного обходного».
Используя свою технологию «Humble AI», которая делает искусственный интеллект более человечным, программируя в роботе ощущения собственных возможностей и ограничений, GE смогла наделить машину способностью отступать назад и оценивать неопределенные ситуации.
По словам разработчиков робот способен расшифровывать известные и неизвестные пути при навигации, собирать информацию, используя данные с камер, возможности LIDAR, одометрию и другие измерения, чтобы принимать решения о том, в каком направлении двигаться.
https://www.youtube.com/watch?v=37OpI8dHTGU
Humble AI уже был протестирован ранее, в частности в контексте безопасной оптимизации выработки энергии ветряными турбинами. ИИ может распознавать определенные модели ветра, но если он сталкивается с новыми силами ветра или погодой, он переходит в безопасный режим, решая, как реагировать на новую ситуацию.
https://robogeek.ru/voennaya-robototehnika/robot-general-electric-samostoyatelno-peremeschaetsya-po-peresechennoi-mestnosti
YouTube
GE's Autonomous Robot ATVer
GE Research's Robotics and Autonomy team, led by Senior Robotics Scientist, Shiraj Sen, successfully completed Year 1 of a project with the US Army through its Scalable Adaptive Resilient Autonomy Program (SARA) to develop and demonstrate a risk-aware autonomous…
Гибридный дрон HAMR может летать более трех часов
Хотя электрические дроны имеют множество потенциальных применений, их 30-минутное время автономной работы ограничивает их фактическое использование. Гибридный беспилотник HAMR разработан с учетом этого ограничения, предлагая время полета до 3,5 часов.
HAMR (Hybrid Advanced Multi-Rotor) производится компанией Advanced Aircraft Company из Вирджинии.
Дрон оснащен однопоршневым бензиновым двигателем объемом 35 куб. см с электронным впрыском топлива и компьютерным управлением, который приводит в действие бортовой генератор. Этот генератор питает шесть независимых электродвигателей, а также заряжает встроенный резервный аккумулятор. В случае отказа двигателя батарея обеспечит достаточную мощность для безопасной аварийной посадки.
HAMR может летать до 3,5 часов на одной заправке трехлитрового топливного бака, но этот показатель уменьшается по мере увеличения грузоподъемности беспилотника. HAMR может перевозить до 2,7 кг груза, который можно распределить между двумя грузовыми отсеками. Если пользователи захотят увеличить время полета, в один из этих отсеков можно установить дополнительный топливный бак.
Вес самолета составляет 14,5 кг, его длина - 1,7 м, ширина - 3,3 м, а максимальная скорость полета 46 км/ч. По словам компании, он может быть развернут и поднят в воздух в течение четырех минут, после чего полет осуществляется либо с помощью наземного дистанционного управления, либо с помощью системы автопилота.
В зависимости от выбора дополнительных устройств (например, HD-камеры), HAMR может быть использован для таких приложений, как геодезия/картография, военная разведка, научные исследования, инспекция инфраструктуры или доставка посылок в сельской местности.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/gibridnyi-dron-hamr-mozhet-letat-bolee-treh-chasov
Хотя электрические дроны имеют множество потенциальных применений, их 30-минутное время автономной работы ограничивает их фактическое использование. Гибридный беспилотник HAMR разработан с учетом этого ограничения, предлагая время полета до 3,5 часов.
HAMR (Hybrid Advanced Multi-Rotor) производится компанией Advanced Aircraft Company из Вирджинии.
Дрон оснащен однопоршневым бензиновым двигателем объемом 35 куб. см с электронным впрыском топлива и компьютерным управлением, который приводит в действие бортовой генератор. Этот генератор питает шесть независимых электродвигателей, а также заряжает встроенный резервный аккумулятор. В случае отказа двигателя батарея обеспечит достаточную мощность для безопасной аварийной посадки.
HAMR может летать до 3,5 часов на одной заправке трехлитрового топливного бака, но этот показатель уменьшается по мере увеличения грузоподъемности беспилотника. HAMR может перевозить до 2,7 кг груза, который можно распределить между двумя грузовыми отсеками. Если пользователи захотят увеличить время полета, в один из этих отсеков можно установить дополнительный топливный бак.
Вес самолета составляет 14,5 кг, его длина - 1,7 м, ширина - 3,3 м, а максимальная скорость полета 46 км/ч. По словам компании, он может быть развернут и поднят в воздух в течение четырех минут, после чего полет осуществляется либо с помощью наземного дистанционного управления, либо с помощью системы автопилота.
В зависимости от выбора дополнительных устройств (например, HD-камеры), HAMR может быть использован для таких приложений, как геодезия/картография, военная разведка, научные исследования, инспекция инфраструктуры или доставка посылок в сельской местности.
https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/gibridnyi-dron-hamr-mozhet-letat-bolee-treh-chasov
robogeek.ru
Гибридный дрон HAMR может летать более трех часов
Хотя электрические дроны имеют множество потенциальных применений, их 30-минутное время автономной работы ограничивает их фактическое использование. Гибридный беспилотник HAMR разработан с учетом этого ограничения, предлагая время полета до 3,5 часов.
Marine Advanced Robotics и Planck Aerosystems Announce объявили о стратегическом партнерстве
Компании Marine Advanced Robotics и Planck Aerosystems создали стратегический альянс для создания многопрофильной робототехнической платформы, включающей беспилотное надводное судно (unmanned surface vessel, USV), оснащенное малой беспилотной авиационной системой (small unmanned aerial systems, sUAS), которые работают вместе для выполнения передовых задач.
Первая система такого рода, комбинация UAS-USV может иметь широкое применение в морском секторе, например инспекция морской инфраструктуры, патрулирование охраняемых территорий и исключительных экономических зон, а также использование в сфере обороны и безопасности.
Управление sUAS может осуществляться дистанционно, что включает в себя автономный старт и возврат, а также автоматическую подзарядку. USV может перемещаться на большие расстояния без поддержки, даже в открытом море, и может размещать дополнительные датчики над и под водой. В настоящее время комбинированная система проходит испытания для первых клиентов. В четвертом квартале 2021 года она будет представлено более широкому кругу заказчиков.
«Сочетание беспилотной авиационной системы Planck с технологией Wave Adaptive Modular Vessel (WAM-V) позволит повысить уровень ситуационной осведомленности для различных приложений, - сказал Марк Гундерсен, генеральный директор Marine Advanced Robotics. - Благодаря ACE (Autonomous Control Engine) компании Planck и присущей WAM-V стабильности, мы можем предложить решение USV/UAS, которое может работать в условиях открытого океана. Вместе мы предоставляем решения для воздушных и надводных миссий для наших оборонных и коммерческих клиентов».
«Это стратегическое партнерство развивает наши отношения с компанией Marine Advanced Robotics, которые включают совместные многопрофильные развертывания для обеспечения безопасности баз ВМС, - сказал Дейв Твайнинг, главный операционный директор компании Planck Aerosystems. - WAM-V - идеальная беспилотная морская платформа для управления UAS, и мы с нетерпением ждем возможности увидеть, насколько далеко мы сможем продвинуться с комбинированной системой».
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/marine-advanced-robotics-i-planck-aerosystems-announce-obyavili-o-strategicheskom-partnerstve
Компании Marine Advanced Robotics и Planck Aerosystems создали стратегический альянс для создания многопрофильной робототехнической платформы, включающей беспилотное надводное судно (unmanned surface vessel, USV), оснащенное малой беспилотной авиационной системой (small unmanned aerial systems, sUAS), которые работают вместе для выполнения передовых задач.
Первая система такого рода, комбинация UAS-USV может иметь широкое применение в морском секторе, например инспекция морской инфраструктуры, патрулирование охраняемых территорий и исключительных экономических зон, а также использование в сфере обороны и безопасности.
Управление sUAS может осуществляться дистанционно, что включает в себя автономный старт и возврат, а также автоматическую подзарядку. USV может перемещаться на большие расстояния без поддержки, даже в открытом море, и может размещать дополнительные датчики над и под водой. В настоящее время комбинированная система проходит испытания для первых клиентов. В четвертом квартале 2021 года она будет представлено более широкому кругу заказчиков.
«Сочетание беспилотной авиационной системы Planck с технологией Wave Adaptive Modular Vessel (WAM-V) позволит повысить уровень ситуационной осведомленности для различных приложений, - сказал Марк Гундерсен, генеральный директор Marine Advanced Robotics. - Благодаря ACE (Autonomous Control Engine) компании Planck и присущей WAM-V стабильности, мы можем предложить решение USV/UAS, которое может работать в условиях открытого океана. Вместе мы предоставляем решения для воздушных и надводных миссий для наших оборонных и коммерческих клиентов».
«Это стратегическое партнерство развивает наши отношения с компанией Marine Advanced Robotics, которые включают совместные многопрофильные развертывания для обеспечения безопасности баз ВМС, - сказал Дейв Твайнинг, главный операционный директор компании Planck Aerosystems. - WAM-V - идеальная беспилотная морская платформа для управления UAS, и мы с нетерпением ждем возможности увидеть, насколько далеко мы сможем продвинуться с комбинированной системой».
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/marine-advanced-robotics-i-planck-aerosystems-announce-obyavili-o-strategicheskom-partnerstve
robogeek.ru
Marine Advanced Robotics и Planck Aerosystems Announce объявили о стратегическом партнерстве
омпании Marine Advanced Robotics и Planck Aerosystems создали стратегический альянс для создания многопрофильной робототехнической команды, включающей беспилотное надводное судно (unmanned surface vessel, USV), оснащенное малой беспилотной авиационной системой…
Роботы-доставщики Starship Technologies появятся еще в четырех университетских кампусах
Компания Starship Technologies, предоставляющая услуги автономной доставки, объявила о том, что осенью этого года она начнет предоставлять свои услуги еще в четырех университетах, добавив их к 20 образовательным учреждениям с которыми уже сотрудничает.
Это объявление появилось на фоне новости, что Kiwibot, еще одна компания занимающаяся автономной доставкой роботами, заключила партнерство с гигантом индустрии гостеприимства Sodexo, чтобы обеспечить доставку еды в кампусы колледжей. В то время как Kiwibot сосредоточится на доставке еды из столовых и университетских магазинов, Starship, похоже, будет работать с торговыми предприятиями на территории кампуса, такими как Starbucks, Panda Express и Panera Bread. Несмотря на разные подходы, результат один - компании по доставке готовятся к более «нормальному» учебному году.
«Мы рассматриваем роботов Starship как важную составляющую безопасного возвращения студентов в кампус, - сказал в своем заявлении Дин Кеннеди, исполнительный директор по вопросам проживания, жилья и питания в UNR. - Все хотят возобновить очные занятия и вернуться в кампус, поэтому мы делаем все возможное, чтобы это было сделано ответственно. Роботы предлагают несколько преимуществ - они облегчают социальное дистанцирование, они удобны, студентам, с которыми мы разговаривали, нравится эта идея».
UIC получит 25 роботов Starship, UNR и Embry-Riddle - по 20 роботов. Все они пополнят парк Starship, насчитывающий уже более 1 000 роботов. Компания утверждает, что с момента своего основания в 2014 году она выполнила более 1,5 миллиона доставок. Компания привлекла в общей сложности $102 млн, включая недавний раунд финансирования в размере $17 млн.
Студенты и преподаватели смогут загрузить приложение Starship Food Delivery, чтобы выбрать блюда, а затем поставить метку в том месте куда будет осуществлена доставка. Они могут наблюдать за перемещением робот, по прибытию получат оповещение. Разблокировать робота необходимо будет через приложение. Компания Starship заявляет, что она намерена обучать и нанимать студентов, которые заинтересованы в том, чтобы присоединиться к команде и узнать больше об автономных технологиях.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/roboty-dostavschiki-starship-technologies-poyavyatsya-esche-v-chetyreh-universitetskih-kampusah
Компания Starship Technologies, предоставляющая услуги автономной доставки, объявила о том, что осенью этого года она начнет предоставлять свои услуги еще в четырех университетах, добавив их к 20 образовательным учреждениям с которыми уже сотрудничает.
Это объявление появилось на фоне новости, что Kiwibot, еще одна компания занимающаяся автономной доставкой роботами, заключила партнерство с гигантом индустрии гостеприимства Sodexo, чтобы обеспечить доставку еды в кампусы колледжей. В то время как Kiwibot сосредоточится на доставке еды из столовых и университетских магазинов, Starship, похоже, будет работать с торговыми предприятиями на территории кампуса, такими как Starbucks, Panda Express и Panera Bread. Несмотря на разные подходы, результат один - компании по доставке готовятся к более «нормальному» учебному году.
«Мы рассматриваем роботов Starship как важную составляющую безопасного возвращения студентов в кампус, - сказал в своем заявлении Дин Кеннеди, исполнительный директор по вопросам проживания, жилья и питания в UNR. - Все хотят возобновить очные занятия и вернуться в кампус, поэтому мы делаем все возможное, чтобы это было сделано ответственно. Роботы предлагают несколько преимуществ - они облегчают социальное дистанцирование, они удобны, студентам, с которыми мы разговаривали, нравится эта идея».
UIC получит 25 роботов Starship, UNR и Embry-Riddle - по 20 роботов. Все они пополнят парк Starship, насчитывающий уже более 1 000 роботов. Компания утверждает, что с момента своего основания в 2014 году она выполнила более 1,5 миллиона доставок. Компания привлекла в общей сложности $102 млн, включая недавний раунд финансирования в размере $17 млн.
Студенты и преподаватели смогут загрузить приложение Starship Food Delivery, чтобы выбрать блюда, а затем поставить метку в том месте куда будет осуществлена доставка. Они могут наблюдать за перемещением робот, по прибытию получат оповещение. Разблокировать робота необходимо будет через приложение. Компания Starship заявляет, что она намерена обучать и нанимать студентов, которые заинтересованы в том, чтобы присоединиться к команде и узнать больше об автономных технологиях.
https://robogeek.ru/servisnye-roboty/roboty-dostavschiki-starship-technologies-poyavyatsya-esche-v-chetyreh-universitetskih-kampusah
robogeek.ru
Роботы-доставщики Starship Technologies появятся еще в четырех университетских кампусах
Компания Starship Technologies, предоставляющая услуги автономной доставки, объявила о том, что осенью этого года она начнет предоставлять свои услуги еще в четырех университетах, добавив их к 20 образовательным учреждениям с которыми уже сотрудничает.
Микроботы MANiAC смогут доставлять лекарства в ЦНС
В настоящее время различные научные группы работают над созданием крошечных роботов, которые могли бы доставлять лекарства передвигаясь внутри организма больного. Один из последних таких проектов MANiAC, разработан специально для использования в деликатной и сложной центральной нервной системе.
Название MANiAC (аббревиатура от «магнитно ориентированных наностержней в альгинатных капсулах») в настоящее время разрабатывается консорциумом исследовательских институтов США и биотехнологических компаний.
Как и в случае с другими микроботами, доставляющими лекарства, идея заключается в том, чтобы загрузить его фармацевтической полезной нагрузкой и провести через тело пациента к месту, где необходимо применить лекарство. По сравнению с традиционными подходами, при которых лекарства воздействуют на весь организм после приема внутрь, потребуется меньшее количество лекарств, а побочные эффекты будут сведены к минимуму.
Каждый MANiAC «миллиметрового размера» состоит из группы выровненных магнитных никелевых наностержней, заключенных в мягкую сферическую альгинатную оболочку. При воздействии вращающегося магнитного поля, которое может генерироваться электромагнитом расположенным вне тела пациента, микроробот перемещается в направлении вращения. Таким образом, медленно перемещая электромагнит, можно направлять MANiAC в необходимом направлении.
В ходе лабораторных испытаний микророботы смогли подниматься на склоны 45 градусов и двигаться против течения жидкости. Они также могли перемещаться по ткани мозга крысы, а затем останавливаться в определенных местах и высвобождая зеленый краситель, который представлял собой лекарственный груз. Ученые надеются, что в будущем можно будет вводить MANiACs в спинной мозг, а затем направлять их через спинномозговую жидкость непосредственно в мозг, минуя гематоэнцефалический барьер.
«Эти результаты очень предварительные и сугубо экспериментальные, но мы считаем, что продемонстрировали убедительные доказательства того, что мягкие микророботы на основе капсул имеют потенциал для контролируемой локальной доставки при нейронных заболеваниях», - говорит член команды профессор Дэвид Каппеллери из Университета Пердью штата Индиана.
Исследование описано в статье в журнале Frontiers in Robotics and AI.
https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/mikroboty-maniac-smogut-dostavlyat-lekarstva-v-tsns
В настоящее время различные научные группы работают над созданием крошечных роботов, которые могли бы доставлять лекарства передвигаясь внутри организма больного. Один из последних таких проектов MANiAC, разработан специально для использования в деликатной и сложной центральной нервной системе.
Название MANiAC (аббревиатура от «магнитно ориентированных наностержней в альгинатных капсулах») в настоящее время разрабатывается консорциумом исследовательских институтов США и биотехнологических компаний.
Как и в случае с другими микроботами, доставляющими лекарства, идея заключается в том, чтобы загрузить его фармацевтической полезной нагрузкой и провести через тело пациента к месту, где необходимо применить лекарство. По сравнению с традиционными подходами, при которых лекарства воздействуют на весь организм после приема внутрь, потребуется меньшее количество лекарств, а побочные эффекты будут сведены к минимуму.
Каждый MANiAC «миллиметрового размера» состоит из группы выровненных магнитных никелевых наностержней, заключенных в мягкую сферическую альгинатную оболочку. При воздействии вращающегося магнитного поля, которое может генерироваться электромагнитом расположенным вне тела пациента, микроробот перемещается в направлении вращения. Таким образом, медленно перемещая электромагнит, можно направлять MANiAC в необходимом направлении.
В ходе лабораторных испытаний микророботы смогли подниматься на склоны 45 градусов и двигаться против течения жидкости. Они также могли перемещаться по ткани мозга крысы, а затем останавливаться в определенных местах и высвобождая зеленый краситель, который представлял собой лекарственный груз. Ученые надеются, что в будущем можно будет вводить MANiACs в спинной мозг, а затем направлять их через спинномозговую жидкость непосредственно в мозг, минуя гематоэнцефалический барьер.
«Эти результаты очень предварительные и сугубо экспериментальные, но мы считаем, что продемонстрировали убедительные доказательства того, что мягкие микророботы на основе капсул имеют потенциал для контролируемой локальной доставки при нейронных заболеваниях», - говорит член команды профессор Дэвид Каппеллери из Университета Пердью штата Индиана.
Исследование описано в статье в журнале Frontiers in Robotics and AI.
https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/mikroboty-maniac-smogut-dostavlyat-lekarstva-v-tsns
Frontiers
Soft Capsule Magnetic Millirobots for Region-Specific Drug Delivery in the Central Nervous System
Small soft robotic systems are being explored for myriad applications in medicine. Specifically, magnetically actuated microrobots capable of remote manipulation hold significant potential for the targeted delivery of therapeutics and biologicals. Much of…
Плавающий робот дает новое представление о локомоции и неврологии
Ученые Лаборатории биоробототехники (BioRob) Инженерной школы EPFL разрабатывают роботов для изучения локомоции животных и, в конечном счете, для лучшего понимания нейронауки, лежащей в основе генерации движений. Одним из таких роботов является AgnathaX, который был использован в международном исследовании с участием исследователей из EPFL, а также Tohoku University в Японии, Institut Mines-Telecom Atlantique в Нанте, Франция, и Universite de Sherbrooke в Канаде. Результаты исследования опубликованы в журнале Science Robotics.
«Нашей целью при создании этого робота было изучить, как нервная система обрабатывает сенсорную информацию, чтобы произвести определенный вид движения, - говорит профессор Ауке Иджсперт, руководитель BioRob. - Этот механизм трудно изучать в живых организмах, потому что различные компоненты центральной и периферической нервной системы сильно взаимосвязаны в спинном мозге. Это затрудняет понимание их динамики и влияния друг на друга».
AgnathaX - это длинный плавающий робот, созданный для имитации миноги, которая является примитивной рыбой, похожей на угря. Он имеет ряд двигателей, которые приводят в действие десять сегментов робота, повторяющих мышцы тела миноги. Робот также оснащен датчиками силы, расположенными по бокам вдоль сегментов, которые работают подобно чувствительным к давлению клеткам на коже миноги и определяют силу давления воды на животное.
«Мы заставили AgnathaX плавать в бассейне, оборудованном системой отслеживания движения, чтобы мы могли измерять движения робота, - говорит Лаура Паез, аспирант BioRob. - По мере плавания мы избирательно активировали и деактивировали центральные и периферийные входы и выходы нервной системы в каждом сегменте, чтобы проверить наши гипотезы о нейробиологии».
Ученые обнаружили, что в создании надежной локомоции участвуют как центральная, так и периферическая нервные системы. Преимущество работы этих двух систем в тандеме заключается в том, что они обеспечивают повышенную устойчивость к нейронным сбоям, таким как сбои в коммуникации между сегментами тела или отключение сенсорных механизмов. «Другими словами, используя комбинацию центральных и периферийных компонентов, робот может противостоять большему числу нейронных сбоев и продолжать плавать на высокой скорости, в отличие от роботов, использующих только один вид компонентов, - говорит Камило Мело, соавтор исследования. - Мы также обнаружили, что датчики силы в коже робота, наряду с физическим взаимодействием тела робота и воды, обеспечивают полезные сигналы для генерации и синхронизации ритмичной мышечной активности, необходимой для локомоции». В результате, когда ученые прервали связь между различными сегментами робота, чтобы имитировать поражение спинного мозга, сигналов от датчиков давления, измеряющих давление воды на тело робота, было достаточно для поддержания его дальнейшего передвижения.
Эти результаты могут быть использованы для разработки более эффективных водных роботов для поисково-спасательных операций и мониторинга окружающей среды. Например, разработанные учеными контроллеры и датчики силы могут помочь таким роботам ориентироваться в возмущениях потока и лучше противостоять повреждениям технических компонентов. Исследование также имеет значение для неврологии. Оно подтверждает, что периферические механизмы обеспечивают важную функцию, которая, возможно, отодвигается на второй план хорошо известными центральными механизмами. «Эти периферические механизмы могут играть важную роль в восстановлении двигательных функций после травмы спинного мозга, поскольку в принципе для поддержания бегущей волны вдоль тела не требуется никаких связей между различными частями спинного мозга, - говорит Робин Тандиакал, соавтор исследования. - Это может объяснить, почему некоторые позвоночные способны сохранять свои двигательные способности после поражения спинного мозга».
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/plavayuschii-robot-daet-novoe-predstavlenie-o-lokomotsii-i-nevrologii
Ученые Лаборатории биоробототехники (BioRob) Инженерной школы EPFL разрабатывают роботов для изучения локомоции животных и, в конечном счете, для лучшего понимания нейронауки, лежащей в основе генерации движений. Одним из таких роботов является AgnathaX, который был использован в международном исследовании с участием исследователей из EPFL, а также Tohoku University в Японии, Institut Mines-Telecom Atlantique в Нанте, Франция, и Universite de Sherbrooke в Канаде. Результаты исследования опубликованы в журнале Science Robotics.
«Нашей целью при создании этого робота было изучить, как нервная система обрабатывает сенсорную информацию, чтобы произвести определенный вид движения, - говорит профессор Ауке Иджсперт, руководитель BioRob. - Этот механизм трудно изучать в живых организмах, потому что различные компоненты центральной и периферической нервной системы сильно взаимосвязаны в спинном мозге. Это затрудняет понимание их динамики и влияния друг на друга».
AgnathaX - это длинный плавающий робот, созданный для имитации миноги, которая является примитивной рыбой, похожей на угря. Он имеет ряд двигателей, которые приводят в действие десять сегментов робота, повторяющих мышцы тела миноги. Робот также оснащен датчиками силы, расположенными по бокам вдоль сегментов, которые работают подобно чувствительным к давлению клеткам на коже миноги и определяют силу давления воды на животное.
«Мы заставили AgnathaX плавать в бассейне, оборудованном системой отслеживания движения, чтобы мы могли измерять движения робота, - говорит Лаура Паез, аспирант BioRob. - По мере плавания мы избирательно активировали и деактивировали центральные и периферийные входы и выходы нервной системы в каждом сегменте, чтобы проверить наши гипотезы о нейробиологии».
Ученые обнаружили, что в создании надежной локомоции участвуют как центральная, так и периферическая нервные системы. Преимущество работы этих двух систем в тандеме заключается в том, что они обеспечивают повышенную устойчивость к нейронным сбоям, таким как сбои в коммуникации между сегментами тела или отключение сенсорных механизмов. «Другими словами, используя комбинацию центральных и периферийных компонентов, робот может противостоять большему числу нейронных сбоев и продолжать плавать на высокой скорости, в отличие от роботов, использующих только один вид компонентов, - говорит Камило Мело, соавтор исследования. - Мы также обнаружили, что датчики силы в коже робота, наряду с физическим взаимодействием тела робота и воды, обеспечивают полезные сигналы для генерации и синхронизации ритмичной мышечной активности, необходимой для локомоции». В результате, когда ученые прервали связь между различными сегментами робота, чтобы имитировать поражение спинного мозга, сигналов от датчиков давления, измеряющих давление воды на тело робота, было достаточно для поддержания его дальнейшего передвижения.
Эти результаты могут быть использованы для разработки более эффективных водных роботов для поисково-спасательных операций и мониторинга окружающей среды. Например, разработанные учеными контроллеры и датчики силы могут помочь таким роботам ориентироваться в возмущениях потока и лучше противостоять повреждениям технических компонентов. Исследование также имеет значение для неврологии. Оно подтверждает, что периферические механизмы обеспечивают важную функцию, которая, возможно, отодвигается на второй план хорошо известными центральными механизмами. «Эти периферические механизмы могут играть важную роль в восстановлении двигательных функций после травмы спинного мозга, поскольку в принципе для поддержания бегущей волны вдоль тела не требуется никаких связей между различными частями спинного мозга, - говорит Робин Тандиакал, соавтор исследования. - Это может объяснить, почему некоторые позвоночные способны сохранять свои двигательные способности после поражения спинного мозга».
https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/plavayuschii-robot-daet-novoe-predstavlenie-o-lokomotsii-i-nevrologii