Stratom запускает решение по автономной заправке транспортных средств

Американская робототехническая компания Stratom запустила RAPID, свою автономную систему заправки и подзарядки машин в суровых условий. Решение использует манипулятор промышленного робота для автономного поиска заправочного порта на транспортном средстве и последующей подачи топлива.

Система имеет повышенную прочность и предназначена для развертывания в полевых и неблагоприятных условиях. Программное обеспечение Stratom управляет всей системой для обеспечения автономности. Решение достаточно универсально, чтобы его можно было сконфигурировать для различных сценариев использования и типов топлива.

RAPID адаптируется к различным типам транспортных средств и может быть развернута в различных областях, например в горнодобывающей промышленности, авиации, логистике ит.д. Система может использоваться как в автономном режиме, так и с участием человека. Она может управляться дистанционно, а водителям транспортных средств не нужно выходить из своих автомобилей во время процесса заправки.

"Автономия меняет то, как мы живем, работаем, учимся и развлекаемся. Тенденции все больше показывают, что применение этой технологии сосредоточено вокруг автономных транспортных средств и развертывания автономных парков, - сказал Марк Гордон, президент и генеральный директор Stratom. - В Stratom мы автоматизируем монотонные, сложные или опасные задачи, чтобы помочь организациям и людям работать безопасно и с максимальной эффективностью".

Stratom развернула ряд автономных решений для заправки, включая станции для дозаправки вертолетов. Портативность решения является ключевым элементом конструкции, поскольку она позволяет перевозить и развертывать всю систему для поддержки мобильных операций в полевых условиях.

Stratom заявляет, что эксплуатационные преимущества RAPID включают:

- снижение воздействия опасных сред на человека;
- повышение производительности и эффективности системы доставки топлива;
- упрощенная конфигурируемость в качестве самодостаточной контейнерной системы;
- прочная конструкция для развертывания в самых суровых условиях;
- повышенная устойчивость операций.

https://www.youtube.com/watch?v=HoGZv1IDHi8

"Предоставление полностью адаптированного, революционного решения в соответствии с эволюцией автономных транспортных средств дает Stratom возможность сотрудничать с инновационными компаниями в различных отраслях промышленности, чтобы продолжать решать самые насущные реальные операционные проблемы, - сказал Райан ДельГицци, директор Stratom по инженерным вопросам. - С помощью RAPID лица, принимающие решения по транспортно-логистическим операциям с экипажем и без экипажа, могут значительно повысить гибкость и экономическую эффективность проекта, одновременно решая проблемы производительности и безопасности, связанные с заправкой или подзарядкой автономных систем, транспортных средств, самолетов и других платформ".

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/stratom-zapuskaet-reshenie-po-avtonomnoi-zapravke-transportnyh-sredstv

Embark продемонстрировала взаимодействия своих автономных грузовиков с полицией

Компания Embark Trucks, разработчик автономных технологий для грузоперевозок, завершила публичную демонстрацию взаимодействия автономных грузовиков с правоохранительными органами в штате Техас, США.

В сотрудничестве с Департаментом общественной безопасности штата Техас и Управлением шерифа округа Тревис компания Embark разработала возможность для грузовиков Embark идентифицировать машины правоохранительных органов и останавливаться по требованию, а также разработала протоколы связи и стандартные операционные процедуры между автономными грузовиками и сотрудниками органов.

Это первая публичная демонстрация того, как автономный грузовик был остановлен правоохранительными органами в обычной ситуации на дороге общего пользования.

Эмили Уоррен, руководитель отдела государственной политики компании Embark Trucks, говорит: "Способность безопасно взаимодействовать с автомобилями экстренных служб необходима для эксплуатации автономного транспортного средства на дорогах общего пользования. Правоохранительные органы всегда должны иметь возможность остановить коммерческий автомобиль, автономный он или нет, для обеспечения соблюдения закона. Эта возможность была разработана таким образом, чтобы она легко вписывалась в существующие рабочие процессы правоохранительных органов, не требуя от них дополнительного обучения или инвестиций в новые технологии".

Возможность взаимодействия Embark с аварийными автомобилями - это инженерный прорыв для автономного грузового транспорта, состоящий из двух ключевых компонентов:

- во-первых, команда инженеров Embark создала техническую функциональность для этой возможности. Это включало в себя обучение грузовиков распознавать полицейские автомобили по световым и другим сигналам, а затем реагировать соответствующим образом, безопасно съезжая на обочину.

- во-вторых, Embark разработала процедуру взаимодействия с правоохранительными органами, которая позволит любому сотруднику правоохранительных органов безопасно останавливать и приближаться к грузовику, а также интуитивно получать информацию от него. При коммерческом внедрении эта работа может включать оснащение грузовиков Embark четкими визуальными сигналами и информацией, сигнализирующими правоохранительным органам и другим службам быстрого реагирования о том, что грузовик Embark является автономным транспортным средством и остановился в безопасном месте без риска неожиданного запуска. Доступный извне сейф Embark, содержит регистрационные документы и накладные, а также на нем указан бесплатный номер для связи с техническим специалистом службы поддержки Embark Guardian.

Для разработки этой возможности был проведен комплексный сбор данных и закрытые испытания на треке RELLIS Campus Техасского университета с апреля по июнь.

Во время первой в отрасли демонстрации, которая состоялась в конце июня на шоссе 130 штата Техас недалеко от Остина, помощники шерифа проследовал за грузовиком Embark по установленному маршруту и успешно остановили его на дороге. Помощник шерифа смог убедиться в безопасности приближения к грузовику с помощью внешнего индикатора состояния на боковой части машины, а затем получил доступ к документации грузовика в сейфе, используя код, который был предоставлен специалистом службы техподдержки Embark.

https://www.youtube.com/watch?v=YoRBWB-2UG0

Компания Embark опубликовала документ, в котором подробно описана эта процедура и то, как ее можно повторить в других юрисдикциях.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/embark-prodemonstrovala-vzaimodeistviya-svoih-avtonomnyh-gruzovikov-s-politsiei

Sumitomo разрабатывает робота способного перемещаться по стальным поверхностям

Японский промышленный гигант Sumitomo Heavy Industries утверждает, что разработал "нового робота, способного перемещаться по изогнутым стальным стенам за счет магнитного сцепления".

Это достижение является частью проекта по разработке роботов в Технологическом исследовательском центре Sumitomo, направленного на автоматизацию различных производственных задач на промышленных объектах. Разработка была осуществлена в рамках программы Challenge Program, запущенной в 2018 году.

Колесные роботы с магнитным сцеплением хорошо известны в производстве и обслуживании крупных стальных конструкций, таких как корабли и промышленные объекты. Но большинство этих роботов разработаны для плоских поверхностей.

Чтобы приспособить таких роботов к изогнутым поверхностям, необходимо либо уменьшить размер самого робота, либо спроектировать робота под конкретную форму поверхности и направление движения. Это означает, что такие роботы ограничены в диапазоне поверхностей, по которым они могут перемещаться, задач, которые они могут выполнять, и типов инструментов, которые они могут использовать.

В своем проекте компания Sumitomo разработала новое сферическое колесо с магнитом, которое может вращаться вокруг двух осей. Используя эту конструкцию, компания утверждает, что разработала робота, который может адаптироваться и перемещаться по изогнутым поверхностям, что было невозможно при использовании обычных роботов.

Помимо перемещения по изогнутым стенам, новый робот может легко прикрепляться и отсоединяться от стен, меняя направление магнитной силы, и преодолевать углы без необходимости использования сложных органов управления.

При производстве крупных стальных конструкций такие задачи, как сварка на высоте и на изогнутых поверхностях, трудно поддаются автоматизации и требуют высокой квалификации. Новый робот может быть использован для выполнения таких задач и, как ожидается, снизит физическую нагрузку на рабочих, создавая тем самым более безопасные и умные производственные площадки нового поколения.

https://www.youtube.com/watch?v=W7Lxfj2jm0A&t=159s

Новая технология основана на механизме, представленном на IEEE ICRA 2020. С тех пор компания Sumitomo усовершенствовала конструкцию робота и улучшила его характеристики, например, силу магнитного сцепления. В настоящее время Sumitomo рассматривает возможности практического применения робота для инспекции, резки и дуговой сварки на производственных площадках.

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/sumitomo-razrabatyvaet-robota-sposobnogo-peremeschatsya-po-stalnym-poverhnostyam

Baidu получила разрешения на предоставление услуг роботакси в Китае

Baidu объявила о том, что компания получила первое в Китае разрешение на коммерческое предоставление услуг полностью автономных перевозок пассажиров без оператора за рулем на дорогах общего пользования. Apollo Go, автономный сервис Baidu по организации поездок, теперь имеет право взимать плату за проезд на роботакси в Чунцине и Ухане, двух крупнейших мегаполисах Китая.

"Это огромное качественное изменение, - сказал Вэй Донг, вице-президент и главный специалист по безопасности интеллектуального вождения компании Baidu. - Полностью беспилотные автомобили, предоставляющие платные поездки по открытым дорогам, означают, что мы наконец-то достигли момента, которого так долго ждала отрасль. Мы считаем, что эти разрешения являются ключевой вехой на пути к переломному моменту, когда отрасль наконец-то сможет развернуть масштабные услуги полностью автономного вождения".

Разрешения были выданы Baidu правительственными органами Уханя и района Юнчуань в Чунцине. Оба города в последние годы являются первопроходцами в области интеллектуального транспорта, начиная с развития инфраструктуры и заканчивая обновлением новых правил для автономных транспортных средств. Получив разрешения, Baidu начнет предоставлять услуги роботакси в обозначенных районах Уханя с 9.00 до 17.00, а Чунцина - с 9.30 до 16.30. В каждом городе будет работать по пять роботакси Apollo 5-го поколения. Территория обслуживания охватывает 13 кв. км в зоне экономического и технологического развития Уханя и 30 кв. км в Чунцине.

Чтобы получить разрешение, роботакси Baidu прошли несколько этапов тестирования и лицензирования, начиная с тестирования с оператором безопасности на водительском сидении, заканчивая тестированием с оператором безопасности на пассажирском сидении, и, наконец, получили разрешение на эксплуатацию без водителя или оператора в автомобиле.

https://www.youtube.com/watch?v=lsVfx-aV5L0

Будучи единственной компанией, получившей такие разрешения от двух китайских мегаполисов, роботакси Baidu оснащены многоуровневыми механизмами для обеспечения максимальной безопасности, включая систему автономного вождения, дублирование мониторинга и возможность удаленного управления. Все они подкреплены огромным количеством реальных данных, включая общий тестовый пробег более 32 млн км, пройденных на сегодняшний день на автомобилях Baidu.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/baidu-poluchila-razresheniya-na-predostavlenie-uslug-robotaksi-v-kitae

ИИ-пилот может ориентироваться в переполненном воздушном пространстве

Исследователи из Университета Карнеги-Меллона (CMU) разработали ИИ, который позволит автономным самолетам ориентироваться в переполненном воздушном пространстве.

По словам команды, искусственный интеллект может безопасно избегать столкновений, предсказывать намерения других самолетов, отслеживать самолеты и координировать свои действия с ними, а также общаться по радио с пилотами и авиадиспетчерами. Исследователи намерены разработать ИИ таким образом, чтобы поведение системы было неотличимо от поведения человека.

"Мы считаем, что в конечном итоге мы сможем пройти тест Тьюринга, - сказала Джейн О, доцент Института робототехники CMU (RI), имея в виду тест на способность ИИ демонстрировать разумное поведение, эквивалентное человеческому.

Для взаимодействия с другими самолетами, как это сделал бы человек, ИИ использует как зрение, так и естественный язык для передачи своих намерений. Такое поведение приводит к безопасной и социально совместимой навигации. По словам исследователей, они добились такой координации, обучая ИИ на данных, собранных в аэропорту округа Аллегени и аэропорту округа Батлер, которые включают схемы воздушного движения, изображения самолетов и радиопередачи.

ИИ использует шесть камер и систему компьютерного зрения для обнаружения близлежащих самолетов. Функция автоматического распознавания речи использует методы обработки естественного языка, чтобы понимать входящие радиосообщения и общаться с пилотами и авиадиспетчерами с помощью речи.

В то время как управление с помощью автопилота широко распространено среди коммерческих авиалайнеров и других воздушных судов, летающих на больших высотах, разработка искусственного интеллекта для работы с часто переполненным и управляемым пилотом движением на более низких высотах бросила вызов отрасли. Разработанный командой ИИ предназначен для беспрепятственного взаимодействия с самолетами в воздушном пространстве.

Исследователям еще предстоит испытать ИИ-пилот на реальных самолетах, но, как сообщается, он хорошо показал себя на летных симуляторах. В ходе тестов одним самолетом управлял ИИ, другим - человек. Оба летали в одном и том же воздушном пространстве и ИИ смог безопасно ориентироваться и взаимодействовать с пилотируемым самолета.

В коммерческом плане ИИ может помочь автономным самолетам доставлять посылки и перевозить пассажиров, помогая снизить вес и защитить беспилотники и воздушные такси от нехватки пилотов.

Исследование проводилось при поддержке Исследовательского управления армии США и Центра интеграции искусственного интеллекта (AI2C) Командования будущего армии.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-pilot-mozhet-orientirovatsya-v-perepolnennom-vozdushnom-prostranstve

Xiaomi представила гуманоидного робота CyberOne

На вчерашнем мероприятии по запуску новых продуктов в Пекине компания Xiaomi в продолжение своей новости о складном телефоне показала на сцене робота CyberOne. Двуногий человекоподобный робот присоединился к генеральному директору компании Лэй Цзюню и вручил ему герберу.

На первый взгляд, робот не совсем похож на Atlas или Digit в плане передвижения, но это все же многообещающая демонстрация, а не человек в костюме. Это последний признак растущих амбиций Xiaomi в области робототехники, которые начались с пылесосов и с тех пор расширились до робособаки CyberDog в прошлом году.

Гуманоид CyberOne ростом 177 см и весом 52 кг, имеет размах рук 168 см. По сравнению с четвероногими роботами, этот гуманоидный робот является более сложным с механической точки зрения, требующим более мощных двигателей, большего количества степеней свободы и сложных алгоритмов управления. Сообщается, что одной рукой он способен удерживать вес до 1,5 кг.

"ИИ и механические возможности CyberOne разработаны лабораторией Xiaomi Robotics Lab самостоятельно. Мы инвестировали значительные средства в исследования и разработки в различных областях, включая программное обеспечение, аппаратное обеспечение и инновационные алгоритмы, - говорит Лэй Цзюнь. - С ИИ в основе и полноразмерным гуманоидом в качестве его вместилища, это исследование возможностей будущей технологической экосистемы Xiaomi и новый прорыв для компании".

В пресс-релизе компании указывается, что CyberOne полагается на зрение для обработки окружающей обстановки и оснащен модулем глубинного зрения Mi-Sense в сочетании с алгоритмом ИИ. Он способен воспринимать трехмерное пространство, а также распознавать лица, жесты и выражения. Для общения CyberOne оснащен механизмом распознавания семантики и механизмом идентификации голосовых эмоций MiAI, что позволяет ему распознавать 85 типов звуков окружающей среды и 45 человеческих эмоций. CyberOne способен распознавать счастье и даже утешать пользователя во время грусти. Все эти функции интегрированы в вычислительные блоки CyberOne, которые в паре с изогнутым OLED-дисплеем отображают интерактивную информацию в режиме реального времени.

https://www.youtube.com/watch?v=yBmatGQ0giY

Также компания сообщает, что в процессе исследований и разработок CyberOne компания Xiaomi объединила передовые технологии из различных отраслей, включая бионическое восприятие, биомехатронику, искусственный интеллект, большие данные, облачные вычисления и визуальную навигацию. Ожидается, что развитие этих технологий приведет к появлению новых сценариев применения таких областях, как промышленные роботы с улучшенными механическими характеристиками, роботы-компаньоны с функцией распознавания эмоций и роботы для общественных служб, работающие на основе больших данных и облачных вычислений.

https://robogeek.ru/chelovekopodobnye-roboty/xiaomi-predstavila-gumanoidnogo-robota-cyberone

В NIST разрабатывают ИИ для помощи пожарным

В хаосе горящего здания трудно заметить признаки надвигающейся общей вспышки, момента когда все горючие предметы в помещении внезапно воспламеняются. Это одна из основных причин гибели пожарных, но новые исследования показывают, что ИИ может обеспечить необходимое предупреждение.

Исследователи из Национального института стандартов и технологий (NIST), Гонконгского политехнического университета и других учреждений разработали нейросетевую модель Flashover Prediction Neural Network (FlashNet) для прогнозирования смертельных событий за несколько секунд до их возникновения. В новом исследовании, опубликованном в журнале Engineering Applications of Artificial Intelligence, FlashNet продемонстрировала точность до 92,1% в более чем дюжине жилых домов распространенных в США и заняла первое место в сравнении с другими программами прогнозирования общих вспышек на основе ИИ.

Вспышки внезапно возникают при температуре около 600 градусов Цельсия и могут привести к дальнейшему росту температуры. Для прогнозирования таких событий существующие инструменты либо полагаются на постоянные потоки температурных данных из горящих зданий, либо используют машинное обучение для восполнения недостающих данных, когда тепловые датчики уже не выдерживают высоких температур.

До сих пор большинство инструментов прогнозирования на основе машинного обучения, включая один из разработанных авторами этого исследования, были обучены работать в одной, хорошо знакомой среде. В реальности пожарные не могут позволить себе такой роскоши. Вступая в горящее здание, они могут практически ничего не знать о планировке этажа, расположении очага возгорания или о том, открыты или закрыты двери и окна в комнатах.

"Наша предыдущая модель учитывала только четыре или пять комнат в одной планировке, но когда планировка меняется и у вас 13 или 14 комнат, это может стать кошмаром для модели, - сказал инженер-механик NIST Вай Чонг Там, один из первых авторов нового исследования. - Мы считаем, что для реального применения необходимо перейти к обобщенной модели, которая будет работать для разных зданий".

Чтобы справиться с изменчивостью реальных пожаров, исследователи усовершенствовали свой подход с помощью графовых нейронных сетей (GNN).

"GNN часто используются для оценки расчетного времени прибытия в дорожном движении, где вы можете анализировать от 10 до 50 различных дорог. Очень сложно правильно использовать такую информацию одновременно, поэтому у нас и возникла идея использовать GNN, - сказал Юджин Юджун Фу, доцент Гонконгского политехнического университета и соавтор исследования. - Только в нашем случае мы рассматриваем помещения, а не дороги, и прогнозируем вспышки, а не время прибытия транспорта".

Исследователи смоделировали в цифре более 41 000 пожаров в 17 типах зданий, представляющих большую часть жилого фонда США. Помимо планировки, варьировались такие факторы, как происхождение пожара, типы мебели и то, были ли открыты или закрыты двери и окна. Они предоставили модели GNN набор из почти 25 000 случаев пожара для использования в качестве учебного материала, а затем 16 000 для тонкой настройки и окончательного тестирования.

Точность новой модели по 17 типам домов зависела от количества данных, которые ей приходилось переваривать, и времени, которое она стремилась предоставить пожарным. Тем не менее, точность модели в лучшем из случаев составила 92,1% за 30 секунд до вспышки и превзошла пять других инструментов машинного обучения, включая предыдущую модель авторов. Отдельно отмечается, что этот FlashNet выдавал меньше всего ложноотрицательных результатов, т.е. случаев, когда модели не удавалось предсказать надвигающуюся вспышку.
https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-mozhet-priiti-na-pomosch-pozharnym

Система RDS2 позволит дронам перевозить различные виды посылок

В большинстве беспилотных систем доставки груз должен быть упакован в специальные контейнеры или помещаться в специально отведенный бортовой отсек. Новая система RDS2 может перевозить посылки практически любой формы и размера, весом до 10 кг.

RDS2, название которой является аббревиатурой от Rapid Delivery System 2, была создана стартапом A2Z Drone Delivery из Лос-Анджелеса.

Предыдущая версия RDS1 включает в себя моторизованную катушку с кевларовым шнуром, которая устанавливается на нижней части дистанционно управляемого беспилотного летательного аппарата стороннего производителя. На конце этого шнура находится эластичный тканевый чехол, в котором может находиться полезная нагрузка весом до 2 кг.

Когда дрон достигает места назначения, он зависает на высоте около 46 м. Затем он отпускает тормоз на тросовом барабане, позволяя пакету с полезным грузом свободно падать в воздухе. Однако незадолго до того, как пакет достигнет земли, тормоз катушки плавно включается, замедляя падение полезного груза до полной остановки. Эта функция стала возможной благодаря установленному на дроне лидару, который определяет, на каком расстоянии от земли находится летательный аппарат.

Система призвана не только избавить местное сообщество от шума и потенциальной опасности низко парящего беспилотника, но и избавить его от необходимости тратить время и заряд батареи на маневрирование вокруг препятствий, таких как ветки деревьев и линии электропередач. Компонент свободного падения также предназначен для экономии времени и энергии, по сравнению с системами, в которых двигатель барабана используется для медленного спуска полезного груза к получателю.

RDS2 работает аналогичным образом, но вместо чехла используется крюк на который цепляется груз. Он остается надежно закрытым, пока дрон находится в полете, но как только груз достигает земли, крюк автоматически освобождает посылку. Это означает, что грузы можно сбрасывать даже в том случае, если нет никого, кто мог бы их принять.

Как и в случае с RDS1, 1,5-килограммовая система RDS2 может быть установлена на шасси тяжелых дронов сторонних производителей, таких как DJI Matrice 600. Для покупателей, желающих получить полный пакет, она также встроена в новый октокоптер RDST компании A2Z Drone Delivery.

https://www.youtube.com/watch?v=VXKJB6nsR5Y&t=36s

Этот летательный аппарат может летать автономно или дистанционно управляться по радио на расстоянии до 30 км, но дальность связи не ограничена, если используется дополнительное сотовое соединение 4G LTE. Одного заряда литиевого аккумулятора хватает на 36 минут полета. Следует отметить, что, хотя система RDS2 поддерживает более тяжелые грузы, максимальная грузоподъемность самого беспилотника RDST составляет 5 кг.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/sistema-rds2-pozvolit-dronam-perevozit-razlichnye-vidy-posylok

Hyundai открывает Boston Dynamics AI Institute для продвижения достижений в области ИИ и робототехники

Hyundai Motor Group приобрела контрольный пакет акций Boston Dynamics за $800 млн еще в 2020 году. Теперь компания снова инвестирует половину этой суммы в развитие искусственного интеллекта.

Hyundai открывает Boston Dynamics AI Institute со штаб-квартирой в районе Кендалл-сквер в Кембридже, штат Массачусетс. Новое учреждение будет представлять собой организацию, ориентированную на проведение исследований и занимающуюся "решением наиболее важных и сложных задач, стоящих на пути создания передовых роботов", используя подход, основанный на взаимодействии академических и коммерческих лабораторий.

Основными направлениями исследований института будут спортивный ИИ, когнитивный ИИ и органический дизайн аппаратного обеспечения. Также будут проводиться исследования в менее технических, но важных областях этики и политики.

"Наша миссия заключается в создании будущих поколений передовых роботов и интеллектуальных машин, которые будут умнее, проворнее, проницательнее и безопаснее, чем все, что существует сегодня, - сказал Марк Райберт, который основал Boston Dynamics в 1992 году в качестве филиала Массачусетского технологического института и будет исполнять обязанности исполнительного директора нового института. - Уникальная структура Института, лучшие специалисты, сосредоточенные на фундаментальных решениях, постоянное финансирование и отличная техническая поддержка поможет нам создать роботов, более простых в использовании, более производительных, способных выполнять более широкий спектр задач и более безопасных в работе с людьми".

Хотя роботы могут выглядеть совершенно по-разному, самодвижущиеся автомобили также можно рассматривать как автономных роботов, и Hyundai также инвестирует в отдельный Глобальный центр программного обеспечения, ориентированный на автономное вождение и мобильные платформы. Вполне возможно, что эти два новых подразделения будут пересекаться.

Тем временем компания Boston Dynamics продолжает работать над коммерческим применением своего универсального робота Spot, а также своего недавнего робота Stretch - мобильной платформы, созданной для работы на складах.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/hyundai-otkryvaet-boston-dynamics-ai-institute-dlya-prodvizheniya-dostizhenii-v-oblasti-ii-i-robototehniki

GITAI завершает проверку концепции своего космического манипулятора

Японская компания GITAI, специализирующаяся на космической робототехнике, завершила демонстрацию доказательной базы для своего роботизированного манипулятора IN1.

IN1 от GITAI - это роботизированный манипулятор с захватными устройствами на обоих его концах. Это запатентованная технология, которая позволяет подключать к роботу различные инструменты для выполнения различных задач и позволяет манипулятору перемещаться автономно.

Компания GITAI завершила испытания ровера GITAI R1 и манипулятора GITAI IN1 в различных сценариях, соответствующие уровню 3 технологической готовности НАСА (TRL 3). Испытания проводились в имитированной лунной среде в JAXA Sagamihara Campus.

Во время демонстрации роботы GITAI имитировали задачи, которые могут потребоваться для исследования Луны и строительства лунной базы. Роботы прошли испытания на мобильность и проверку возможностей.

Для проверки мобильности роботизированная рука IN1 автономно перемещалась от лунного корабля к роверу R1. Затем ровер перемещал манипулятор на рабочую площадку для выполнения различные задачи. Для завершения испытания IN1 вернулся на лунный корабль.

Во время второго испытания IN1, проверки работоспособности, робот выполнял задачи, связанные с добычей ресурсов на Луне. С помощью режущих инструментов манипулятор дробил породу и извлекал образцы ресурсов с помощью ковша, далее транспортировал образцы ресурсов с помощью прицепа. Для выполнения всех этих задач IN1 переключался между несколькими инструментами.

https://www.youtube.com/watch?v=D7B3HUiEkjg&t=9s

Компания GITAI была основана в 2016 году и базируется в Токио. В 2019 году компания привлекла $4,1 млн, а в начале 2021 года еще $17,1 млн. В октябре 2021 года компания провела демонстрацию манипулятора S1 на МКС.

https://robogeek.ru/kosmicheskie-roboty/gitai-zavershaet-proverku-kontseptsii-svoego-kosmicheskogo-manipulyatora

Беспилотники Percepto будут инспектировать плавучую солнечную ферму в Таиланде

Компания Percepto объявила о том, что совместно с Электрогенерирующей компанией Таиланда (EGAT) завершила тестовый проект по мониторингу плавучей солнечной фермы площадью 250 акров с помощью дрона. Ферма расположена в 350 м от береговой линии.

Программное обеспечение AIM компании Percepto и решение drone-in-a-box будут автономно проводить плановые проверки панелей и другого оборудования, чтобы выявить аномалии и убедиться, что все работает правильно. Дроны будут предоставлять регулярные отчеты об эксплуатации и техническом обслуживании фермы, составлять карты расположения панелей, а также проводить инспекции подстанций, трансформаторов, плавучих ограждений и буев, которые удерживают солнечные панели на плаву.

Когда беспилотники обнаруживают аномалию, работники получают уведомление. Дрон сообщает работникам точную проблему, которую необходимо устранить, и ее местонахождение. Для реализации этого проекта компания Percepto сотрудничала с тайской компанией Top Engineering Corporation.

"Мы очень рады партнерству с EGAT и Top Engineering Corporation в этом уникальном и экологически устойчивом проекте по производству электроэнергии, - сказал соучредитель и генеральный директор Percepto Дор Абухасира. - Автономные беспилотники укрепляют устойчивое позиционирование объектов возобновляемой энергетики для достижения глобальных климатических целей. С помощью беспилотников Percepto солнечные фермы EGAT можно контролировать и инспектировать независимо от их размера и местоположения, чтобы еще больше раскрыть потенциал возобновляемых источников энергии".

До внедрения беспилотников Percepto, для проведения инспекции и обслуживании солнечных панелей персоналу приходилось садиться в лодку и тратить довольно много времени на визуальный осмотр оборудования фермы.

"Беспилотники Percepto значительно улучшат последовательность, с которой панели обеспечивают клиентов электроэнергией, скорость проведения ремонтных работ и уровень безопасности наших сотрудников, - сказал начальник отдела развития топливного бизнеса EGAT Чанапан Конгнам. - Вместо того чтобы посылать персонал для проверки панелей, мы будем проводить инспекции гораздо чаще, чем это можно было бы сделать вручную. Сотрудники высылаются только в случае необходимости проведения ремонта, и они будут знать характер проблемы и место ее расположения, чтобы проводить как можно меньше времени на воде".

Ранее в этом году Percepto получил разрешение на полеты за пределами визуальной линии видимости (BVLOS) от Федерального управления гражданской авиации США (FAA) для нефтеперерабатывающих заводов в Тайлере, штат Техас, и Эль-Дорадо, штат Арканзас.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/bespilotniki-percepto-budut-inspektirovat-plavuchuyu-solnechnuyu-fermu-v-tailande

Mobot привлекла $12,5 млн и запустила платформу для роботизированного тестирования мобильных приложений

Компания Mobot объявила о привлечении $12,5 млн в рамках финансирования серии А и о запуске своей платформы для тестирования приложений в формате обеспечение качества как услуга (QA-as-a-service). Компания использует механических роботов для автоматизации тестирования приложений.

Чтобы воспользоваться платформой Mobot, разработчикам необходимо записать видеоролик с тестом, который необходимо провести. Этот шаг не требует составления планов тестирования или написания кода. Далее разработчики загружают видео с помощью инструмента самостоятельного составления плана тестирования компании и сообщают в Mobot, на какой платформе они хотят провести тест - на iOS, Android или иной.

Затем команда Mobot преобразует видео в автоматизированное тестирование с помощью платформы Mobot и механические роботы приступают к тестированию мобильного приложения. Во время тестирования роботы записывают все результаты, данные и отчеты в платформу, где разработчикам будут доступны все результаты, которые можно сравнивать с результатами базовых тестов.

Платформа Mobot позволяет автоматизировать тесты для ряда сложных случаев, включая сложное взаимодействие аппаратного и программного обеспечения, стабильность потоковых данных и тестирование обратной совместимости. В настоящее время платформу используют такие компании, как Citizen, Sandboxx, Persona, Branch, Mapbox и Radar.

"Mobot помог нам повысить рейтинг App Store с 4,2 до 4,8 и достичь показателя безотказной работы 99,9%, - сказал Свами Рамасвами, технический директор и операционный директор Sandboxx. - Наше приложение помогает военнослужащим отправлять и получать письма, поэтому стабильность имеет решающее значение. Mobot является важной частью нашего рабочего процесса QA и регулярно обнаруживает проблемы, которые не были выявлены в процессе внутреннего тестирования программного обеспечения".

Платформа устранила тысячи часов ручного тестирования, повысила эффективность тестирования и выявила больше ошибок в приложении до запуска в магазине приложений, чем программное обеспечение может сделать самостоятельно. Раунд финансирования Mobot был проведен под руководством Cota Capital, при участии Heavybit, Uncorrelated Ventures и других.

https://www.youtube.com/watch?v=2w0DsMnLZpI&t=60s

"Ограничения программного обеспечения QA означают, что слишком много времени люди тратят на тестирование мобильных приложений, чтобы убедиться, что они работают правильно. Неочевидная идея Mobot использовать физических роботов для ручного тестирования - это гениальное решение, - сказал Адит Сингх, партнер из Cota Capital. - Их парк роботов более надежен и выполняет работу с высокой точностью и последовательностью. Mobot помогает устранить утомительное ручное тестирование".

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/mobot-privlekla-12-mln-i-zapustila-platformu-dlya-robotizirovannogo-testirovaniya-mobilnyh-prilozhenii

Модель ИИ может определить болезнь Паркинсона по дыханию

Новое исследование показывает, что болезнь Паркинсона (БП) может быть диагностирована путем дистанционного отслеживания дыхания человека. В исследовании, проведенном под руководством ученых из Массачусетского технологического института, представлена система искусственного интеллекта, которая использует радиоволны для отслеживания дыхания человека во время сна.

Дина Катаби, профессор кафедры электротехники и вычислительной техники MIT, сказала, что на проведение исследования ее вдохновили наблюдения 200-летней давности, проведенные Джеймсом Паркинсоном, первым врачом который клинически зафиксировал признаки нейродегенеративного неврологического заболевания.

"Связь между БП и дыханием была отмечена еще в 1817 году в работе доктора Джеймса Паркинсона, - пояснил Катаби. - Это побудило нас рассмотреть возможность выявления болезни по дыханию, не глядя на моторику. Некоторые медицинские исследования показали, что респираторные симптомы проявляются за годы до двигательных, а это значит, что признаки дыхания могут быть перспективными для оценки риска до постановки диагноза болезни Паркинсона".

Первым шагом было обучение нейронной сети на огромном наборе данных. Было проанализировано почти 12 000 ночных паттернов дыхания у 757 пациентов с болезнью Паркинсона и у около 7000 здоровых людей.

При тестировании модели ИИ на независимом наборе данных она смогла поставить диагноз пациентам с БП с точностью 86% всего после анализа данных одной ночи. В среднем, по результатам исследования, 12 ночей последовательного отслеживания данных позволили повысить точность модели до 95% .

Еще более интересным является потенциал системы для диагностики БП до появления каких-либо двигательных симптомов. Исследуемый набор данных включал данные испытуемых до и после постановки диагноза болезни. Разница между двумя анализами составляла около шести лет, и модель ИИ смогла предсказать БП у недиагностированных пациентов с 75% точностью на основе первого набора данных, до того, как у пациента была диагностирована БП.

"В настоящее время диагностика БП основывается на наличии клинических двигательных симптомов, которые, по оценкам, развиваются после того, как 50-80% дофаминергических нейронов уже дегенерировали, - пишет команда в своем исследовании. - Наша система демонстрирует первые доказательства того, что она потенциально может обеспечить оценку риска до появления клинических двигательных симптомов".

Конечно, необходимо провести дополнительную работу, чтобы проверить систему в качестве инструмента ранней диагностики, но применение может найтись в отслеживании прогрессирования заболевания. Другие данные, проанализированные в исследовании, показали, что модель ИИ может отслеживать пациента с БП в течение 12 месяцев и соотносить изменения в паттернах дыхания с увеличением тяжести заболевания.
"С точки зрения разработки лекарств, полученные результаты могут позволить проводить клинические испытания со значительно меньшей продолжительностью и меньшим количеством участников, что в конечном итоге ускорит разработку новых методов лечения, - сказала Катаби. - С точки зрения клинического лечения, этот подход может помочь в оценке состояния пациентов с БП в недостаточно обслуживаемых сообществах, включая тех, кто живет в сельской местности, и тех, кому трудно выйти из дома из-за ограниченной подвижности или когнитивных нарушений".

На текущий момент исследователи разработали настенное устройство, которое можно использовать для наблюдения за пациентами на дому. В конечном итоге такое устройство может стать системой раннего предупреждения для людей с риском развития БП выше среднего или для пациентов на ранних стадиях, которым необходим тщательный контроль за развитием болезни.

Работа была опубликована в журнале Nature Medicine.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/model-ii-mozhet-opredelit-bolezn-parkinsona-po-dyhaniyu

Inworld AI привлекает $50 млн для своей студии разработки виртуальных персонажей с ИИ

Компания Inworld AI объявила о закрытии раунда финансирования в размере $50 млн на ранней стадии. Она стремится к росту своей уникальной платформы для разработки виртуальных персонажей на основе искусственного интеллекта.

Inworld AI является создателем уникальной платформы, позволяющей разработчикам, писателям и другим людям создавать виртуальных персонажей, управляемых ИИ, с их собственными личностями, мыслями, воспоминаниями и поведением. Таким образом, персонажи могут интегрироваться в игры, метавселенные и бизнес-приложения и вступать в реалистичное взаимодействие с людьми, утверждает компания.

Разработка персонажей очень важна, считают в Inworld, поскольку, хотя виртуальные миры сегодня кажутся невероятно реалистичными и захватывающими, взаимодействие пользователей с виртуальными персонажами все еще остается статичным, полагаясь в основном на заскриптованные диалоги и поведение.

Сообщается, что no-code платформа от Inworld AI разработана таким образом, чтобы быть доступной для всех и позволяет любому человеку легко создавать персонажей на основе ИИ. Пользователи просто объясняют, каким они хотят видеть своего персонажа на естественном языке, а движок Inworld AI сделает все остальное.

Студия позволяет настраивать многие элементы поведения персонажа, включая его цели и мотивы, манеру речи, воспоминания, знания и голос. ИИ персонажи созданные с помощью Inworld AI, имеют возможность учиться на основе предыдущих взаимодействиях, поэтому они становятся более осведомленными и развиваются со временем. Несмотря на это, Inworld AI проявляет осторожность, полагаясь на Moderation Endpoint от OpenAI Inc. для обеспечения того, чтобы персонажи придерживались сценария и не говорили ничего оскорбительного или неприличного.

Когда персонаж готов, Inworld AI обеспечивает интеграцию с популярными движками для разработки игр, такими как Unreal и Unity, предоставляя разработчикам возможность внедрить их в игровые среды. Однако подобные ИИ персонажи подходят не только для игр, Inworld AI утверждает, что их можно использовать в сфере развлечений, продаж и маркетинга, обучения и образования.

Генеральный директор Inworld AI Илья Гельфенбейн заявил, что платформа позволяет создавать неигровых персонажей для игр, местное население для виртуальных миров, представителей брендов, гидов в мире и цифровых людей, которые могут налаживать отношения с пользователями. "Это будущее развлечений - истории, которые рассказываются через персонажей с богатой внутренней жизнью, в которых аудитория приглашается принять участие, и выводят погружение на новый уровень", - говорит он.

Inworld AI была выбрана в качестве одного из шести перспективных стартапов для участия в 2022 Disney Accelerator.

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

Раунд серии А возглавили Section 32 и Intel Capital, при участии Founders Fund, Accelerator Investments LLC, First Spark Ventures, Kleiner Perkins, BITKRAFT Ventures, CRV, M12 Microsoft, Micron Ventures, LG Technology Ventures, SK Telecom Venture Capital, NTT Docomo Ventures и The Venture Reality Fund. Этот раунд дополняет крупный раунд посевного финансирования в размере $20 млн, объявленный в марте, в результате чего общая сумма, привлеченная Inworld AI, достигла $70 млн.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/inworld-ai-privlekaet-50-mln-dlya-svoei-studii-razrabotki-virtualnyh-personazhei-s-ii

Неожиданное завершение рекордного 64-дневного полета беспилотника Zephyr 8

Демонстрация сверхдальнего беспилотного летательного аппарата Zephyr 8 армии США завершилась 18 августа в 21:00 по тихоокеанскому времени после рекордных 64 дней полета, прервавшегося в результате "неожиданного события", в результате которого беспилотник прервал полет над испытательным полигоном Юмы (Yuma Proving Ground, YPG) в Аризоне.

Первоначально спроектированные и построенные британским оборонным подрядчиком QinetiQ в 2003 году и в настоящее время эксплуатируемые Airbus Defence and Space, парящие беспилотники семейства Zephyr работают на солнечных батареях. Беспилотники демонстрируют высокие показатели времени полета с 2008 года, когда Zephyr совершил 54-часовой полет, что на тот момент почти вдвое превысило официальный мировой рекорд по продолжительности самого длительного беспилотного полета.

Zephyr 8, последняя версия, была создана для армейской группы Assured Positioning, Navigation and Timing/Space (APNT/Space) в рамках проекта по разработке платформы, которая может быть использована для долгосрочных разведывательных миссий и действовать как высотный псевдоспутник, способный обеспечить узел связи, эквивалентный 25 вышкам сотовой связи.

Поднявшись в воздух 15 июня с YPG, Zephyr 8 находился в стратосфере на высоте 18 000 м, пролетев над югом США, Мексиканским заливом и Южной Америкой, покрыв расстояние в 56 000 км. 64-дневный полет побил все известные рекорды выносливости беспилотных аппаратов.

Во время полета был установлен не только новый рекорд выносливости, но и первый полет над водой, полет в международном воздушном пространстве, первый сбор данных и прямая передача данных в международном воздушном пространстве, самый длительный непрерывный полет в течение семи дней с использованием спутниковой связи, а также продемонстрировано устойчивое спутниковое управление из трех различных мест: Хантсвилл, штат Алабама, Юма, штат Аризона, и Фарнборо, Великобритания.

Zephyr весит менее 75 кг и имеет размах крыльев 25 м. Его электрическая силовая установка питается от литий-ионных батарей весом 24 кг, которые заряжаются от солнечных батарей на основе арсенида галлия (GaAs), установленных на верхних поверхностях крыльев.

По данным армии, в результате инцидента, завершившего полет, никто не пострадал, и другие самолеты не подверглись опасности. В настоящее время проводится расследование случившегося, и по мере поступления информации будут опубликованы дополнительные сведения. Дальнейшие полеты отложены по крайней мере до 2023 года.

"Наша команда усердно работает над сбором и анализом важных данных после неожиданного прекращения полета, - сказал Майкл Монтелеоне, директор APNT/Space CFT. - Несмотря на это событие, армия и ее партнеры собрали бесценные данные и расширили знания о выносливости, эффективности и способности высотных платформ UAS удерживать станцию. Эти знания позволят нам продолжать продвигать требования к надежным, модернизированным стратосферным возможностям".

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/neozhidannoe-zavershenie-rekordnogo-64-dnevnogo-poleta-bespilotnika-zephyr-8

Технология Micro-AUV разработана для обеспечения секретности подводных миссий

Автономные подводные аппараты (AUV) часто используются для научных исследований, но также их применяют и в целях наблюдения и разведки. Новая система помогает скрыть их местоположение и передавать данные миссии на берег с помощью Micro-AUV.

Несмотря на то, что некоторые AUV способны находиться глубоко под водой несколько дней подряд, им все равно приходится всплывать, когда нужно передать собранные данные. Пока аппарат плавает на поверхности, есть вероятность, что его может обнаружить объект наблюдения.

Тут и приходит на помощь Micro-AUV. Он был разработан британской компанией ecoSUB Robotics и экспериментально установлен на существующую модель Solus-LR AUV, работающую на водородных топливных элементах, производства канадской компании Cellula Robotics. Последний аппарат может опускаться на глубину до 3 000 м, двигаться с максимальной скоростью 2 метра в секунду и преодолевать расстояние до 2 000 км без дозаправки. Размеры Solus-LR составляют 8,5 м в длину и 1 м в ширину.

Micro-AUV позволяет Solus-LR передавать данные без всплытия. Вместо того чтобы просто всплыть на поверхность, как буй, Micro-AUV самостоятельно перемещается под водой на расстояние до нескольких километров от Solus-LR, прежде чем всплыть на поверхность. Поскольку он намного меньше своего носителя, вероятность того, что его заметят, значительно ниже. Однако даже если он будет замечен, его местоположение на поверхности не выдаст текущего подводного положения Solus-LR.

Кроме того, Micro-AUV после передачи данных не возвращается к Solus-LR, а просто опускается на морское дно, тем самым делая невозможным отследить местоположение головного аппарата.

В ходе испытаний системы, проведенных в прошлом месяце в заливе Индиан-Арм рядом с городом Ванкувером, специально оборудованный Solus-LR успешно развернул свой Micro-AUV на ходу находясь под водой, который проследовал в другое место, где всплыл и передал сообщение о состоянии судна в командный центр через спутниковую связь Iridium.

Технология была разработана компаниями Cellula и ecoSUB в рамках работы над проектом SeaWolf AUV, осуществляемым австралийской оборонной компанией Trusted Autonomous Systems.

Генеральный директор компании Trusted Autonomous Systems, профессор Джейсон Шольц сказал: "Мы были чрезвычайно впечатлены, увидев, как эти новые технологии, особенно водородный топливный элемент, успешно работают в условиях морских испытаний. Этот тип энергии обеспечивает дополнительный жизнеспособный вариант к дизельным, аккумуляторным и ядерным силовым установкам".

https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/tehnologiya-micro-auv-razrabotana-dlya-obespecheniya-sekretnosti-podvodnyh-missii

Робот Trajekt Arc тренирует отбивающих MLB имитируя реальных питчеров

Первая машина для подачи мяча появилась более 100 лет назад. С тех пор как в Принстонском университете дебютировала эта машина, работающая на пороховом топливе, многое изменилось, но большинство современных систем более или менее похожи друг на друга. Мяч вручную или механически подбрасывается на вращающееся колесо, которое с большой скоростью выстреливает мяч.

Но здесь есть много потенциального пространства для инноваций. Достижения в области искусственного интеллекта, отслеживания статистики, усовершенствованной метрики и робототехники могли бы отлично сочетаться друг с другом. Компания Trajekt Sports представила на рынке Trajekt Arc, робота для подачи мяча, разработанный для обучения и воссоздания реальных подач реальных питчеров. Так например, клуб Cubs использует этого робота на тренировках имитируя подачи Мэдисона Бамгарнера, четырёхкратного участника Матча всех звёзд лиги.

По данным компании Trajekt Sports, 7 из 30 команд MLB в настоящее время используют робота. Недавно компания компания объявила о партнерстве с Rapsodo, разработчиком решения для аналитики данных спортсменов, услугами которой пользуются все 30 команд лиги.

https://vimeo.com/533935376

Пользователи могут просто добавить характеристики подачи в Trajekt Arc, и машина воспроизведет подачу. Перед тренировкой Trajekt Arc выполнит серию пробных подач, а система Rapsodo PRO 3.0 измерит их и предоставит роботу обратную связь в режиме реального времени, чтобы сравнить желаемые показатели с измеренными. Некоторые из этих показателей включают скорость, вращение, движение и расположение зоны страйка. Как только данные будут получены, подача будет добавлена в систему устройств и станет доступной для использования командой в тренировках своих спортсменов.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/robot-trajekt-arc-treniruet-otbivayuschih-mlb-immitiruya-realnyh-pitcherov

Беспилотники помогают в выявлении новых ценных признаков с/х культур

Новое исследование по изучению с/х культур, проведенное организацией NIAB совместно с китайскими партнерами, позволило связать фенотипирование растений с помощью беспилотных летательных аппаратов с динамикой агрономических показателей, которые ассоциируются с надежными ДНК-маркерами. Это облегчит селекционерам и исследователям отбор растений или обнаружение генов на основе моделей маркеров (генотипов) и желаемых признаков (фенотипов).

Дроны имеют большой потенциал в селекции растений и исследованиях с/х культур, относительно легко и экономически эффективно собирая крупномасштабную 2D/3D визуальную информацию растений в полевых испытаниях. До сих пор было трудно использовать собранные данные для надежного анализа признаков и генетического картирования.

Новое исследование под руководством главы отдела наук о данных NIAB, профессора Цзи Чжоу и профессора Бин Хана, академика Китайской академии наук (CAS) привело к созданию платформы с открытым исходным кодом под названием AirMeasurer.

Профессор Чжоу сказал: "AirMeasurer демонстрирует шаг вперед в наших возможностях анализа статических и динамических признаков зерновых культур, таких как рис и пшеница. Она обеспечивает автоматизированный 2D/3D анализ признаков для воздушного фенотипирования, чего невозможно достичь с помощью традиционных подходов. Эта платформа с открытым исходным кодом является ценным ресурсом, который поможет исследователям растений получать высококачественные фенотипические данные в больших масштабах и разрабатывать новые маркеры для улучшения сельскохозяйственных культур".

В течение нескольких сезонов (2019-2021 гг.) команда из Великобритании и Китая использовала недорогие беспилотники и платформу AirMeasurer для получения высококачественных 2D/3D изображений риса и пшеницы в различных условиях. Они также использовали алгоритмы компьютерного зрения и ИИ для автоматического анализа ключевых агрономических признаков, таких как количество всходов, высота растений, вегетативные показатели, основные стадии роста и их динамика в различных полевых условиях. Затем данные были использованы для выявления ассоциаций между интересующими признаками и генетическими маркерами сотен сортов.

Платформа AirMeasurer рассматривается для потенциального применения в обязательном тестировании сортов сельскохозяйственных культур на отличимость, однородность и стабильность (Distinctness, Uniformity, and Stability , DUS), проводимом NIAB по поручению Агентства по охране здоровья животных и растений (APHA) правительства Великобритании. Она также используется в коммерческих испытаниях NIAB с ведущими селекционными компаниями Великобритании, сосредоточенных на сборе ключевых агрономических признаков.

"Селекционеры, растениеводы и исследователи могут воспользоваться преимуществами платформы AirMeasurer и потенциалом использования дронов для получения значимой информации о фенотипе своих культур. Это поможет стимулировать инновации в области определения характеристик растений и селекции сельскохозяйственных культур, что позволит фермерам выращивать более устойчивые культуры, решая глобальную климатическую проблему", - закончил профессор Чжоу.

Исследовательская статья о платформе опубликована в журнале New Phytologist.

https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/bespilotniki-pomogayut-v-vyyavlenii-novyh-tsennyh-priznakov-sh-kultur

Сельскохозяйственный робот Solix Sprayer автономно ищет и уничтожает сорняки

Гербициды не только дороги, но и могут нанести вред окружающей среде. Эффективней применять их точечно, на те участки где есть сорняки, а не опрыскивать весь урожай. Именно такая мысль лежит в основе робота Solix Sprayer, который автономно распознает и опрыскивает сорняки на фермерских полях.

Разработанный бразильско-американской компанией по сельскохозяйственным технологиям Solinftec, робот Solix Sprayer будет производиться корпорацией McKinney, расположенной в штате Индиана. Как и существующий робот Solinftec Solix Scout, который только осматривает посевы и собирает информацию о них, он питается от четырех встроенных солнечных батарей.

По мере того как Solix Sprayer автономно прокладывает свой путь по засеянным полям, он использует набор встроенных датчиков для сканирования каждого растения, над которым он проезжает, "от корня до листа". Если бортовая система искусственного интеллекта Alice определяет, является ли растение является сорняком и избирательно наносит гербицид.

Робот также создает цифровую карту поля, показывая, где были обнаружены и обработаны сорняки.

По данным Solinftec, один робот способен обрабатывать до 40,5 га сельскохозяйственных угодий в день, в зависимости от формы и рельефа поля. Кроме того, благодаря системе освещения и аккумулятору, заряжаемому от солнечных батарей, робот Sprayer может работать 24 часа в сутки. А поскольку робот намного легче, чем трактор, буксирующий "умный" опрыскиватель для удаления сорняков, уплотнение почвы должно быть минимальным.

В своем нынешнем виде опрыскиватель Solix оптимизирован для использования на зерновых культурах, таких как пшеница, соя и кукуруза. Компания Solinftec утверждает, что в ходе проведенных в США испытаний технология позволила сократить использование гербицидов на 70%.

https://www.youtube.com/watch?v=fR8-rTylOC0

Планируется, что робот поступит в продажу в следующем году.

https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/selskohozyaistvennyi-robot-solix-sprayer-avtonomno-ischet-i-unichtozhaet-sornyaki

Рентген, ИИ и 3D-печать оживили утраченное произведение Ван Гога

Используя рентгеновские лучи, искусственный интеллект и 3D-печать, два исследователя из Калифорнийского университета воспроизвели "утерянное" произведение искусства голландского художника Винсента Ван Гога, закрашенное им более 100 лет назад.

Докторанты Энтони Бурачед (UCL Queen Square Institute of Neurology) и Джордж Канн (UCL Space and Climate Physics) в сотрудничестве с художником Джеспером Эрикссоном использовали передовые технологии для воссоздания скрытой картины Ван Гога. Это последняя работа в проекте NeoMasters над которым они трудятся с 2019 года, с целью вернуть к жизни утраченные произведения искусства.

Они разработали процесс воссоздания утраченных произведений, в котором используются рентгеновские лучи, позволяющее увидеть каждый слой краски, искусственный интеллект для экстраполяции стиля художника и 3D-печать для изготовления конечного произведения.

Эта работа художника получила название "Два борца". Как следует из названия на картине изображены два борца без рубашек на абстрактном фоне. Бурачед, который изучает машинное обучение и поведенческую нейронауку в UCL, говорит, что "насколько это похоже на оригинальную картину, сейчас сказать невозможно, потому что информации не существует. Я думаю, что это очень убедительно и это лучшее предположение, которое мы можем получить с помощью нынешних технологий".

Впервые изображение борцов было обнаружено в 2012 году, когда эксперты по искусству из Университета Антверпена выясняли, является ли работа "Натюрморт с луговыми цветами и розами" подлинной картиной Ван Гога. Исследователи, изучавшие произведение искусства, использовали рентгеновские лучи, чтобы просмотреть слои краски, и обнаружили две фигуры, которые были закрашены.

На закрашенных борцах были видны мазки кисти, которые соответствуют стилю Ван Гогу, а сюжет картины также был общей темой в Антверпенской художественной академии, где он учился в 1886 году, что подтверждает подлинность работы.

"На этой неделе я написал большую вещь с двумя обнаженными торсами - двумя борцами... и мне очень нравится это делать", - писал Ван Гог в письме своему брату Тео в январе 1886 года.

Бурачед и Канн разработали ряд алгоритмов, которые определили края и создали контур фигур на основе рентгеновских данных. Затем они использовали нейронную сеть, которая училась на сотнях других работ Ван Гога, чтобы предсказать стиль цветов, деталей и мазков кисти картины. Наконец, команда использовала 3D-принтер для создания окончательного произведения искусства.

Используя аналогичные методы анализа и изготовления изображений, команда смогла воскресить другие картины, которые считались утраченными в течение многих лет. Так в 2021 году команда воссоздала закрашенное изображение скрюченной обнаженной женщины под картиной Пабло Пикассо "Завтрак слепого".

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/rentgen-ii-i-3d-pechat-ozhivili-utrachennoe-proizvedenie-van-goga

Исследователи разработали новую методику для обеспечения безопасности питьевой воды с помощью машинного обучения

Заболевания, передающиеся через воду, являются одной из основных причин вспышек инфекционных заболеваний в поселениях беженцев и внутренне перемещенных лиц (ВПЛ). Группа специалистов под руководством Йоркского университета разработала новую методику обеспечения безопасности питьевой воды с помощью машинного обучения, что может изменить ситуацию.

Исследование опубликовано в журнале PLOS Water.

В большинстве поселений питьевая вода не подается напрямую в дома, беженцы и ВПЛ вынуждены набирать ее из общедоступных источников, используя различные емкости для хранения.

"Когда вода хранится в таре в жилище, она подвергается высокому риску воздействия загрязняющих веществ, поэтому необходимо, чтобы в ней было достаточно свободного остаточного хлора для уничтожения любых болезнетворных микроорганизмов", - говорит аспирант инженерной школы Лассонда Майкл Де Санти, сотрудник Йоркского института глобальных исследований в области здравоохранения, возглавлявший исследование.

Повторное загрязнение ранее безопасной питьевой воды во время ее сбора, транспортировки и хранения стало основным фактором вспышек холеры, гепатита Е и шигеллёза в поселениях беженцев и ВПЛ в Кении, Малави, Судане, Южном Судане и Уганде.

"На распад хлора в хранящейся воде может влиять множество факторов. Вы можете иметь безопасную воду в точке сбора, но как только вы приносите ее домой и храните, иногда до 24 часов, вы можете потерять остаточный хлор, патогены могут процветать и болезни могут распространяться, - говорит адъюнкт-профессор Лассонда Сайед Имран Али, научный сотрудник Йоркского института глобальных исследований в области здравоохранения, имеющий непосредственный опыт работы в поселении в Южном Судане.

Используя машинное обучение, исследовательская группа, в которую входит доцент Усман Хан, также из инженерной школы Лассонда, разработала новый способ прогнозирования вероятности того, что хлора останется достаточно до тех пор, пока не будет выпит последний стакан воды. Они использовали искусственную нейронную сеть (ИНС) вместе с системой ансамблевого прогнозирования (САП), что обычно не используется. САП - это вероятностная модель, обычно используемая для прогнозирования вероятности выпадения осадков в прогнозах погоды.

"ИНС-САП может генерировать прогнозы на момент потребления, которые учитывают множество факторов, влияющих на уровень остаточного хлора, в отличие от обычно используемых моделей. Это новое вероятностное моделирование заменяет используемые в настоящее время универсальные рекомендации по использованию хлора, которые, как было показано, неэффективны", - говорит Али.

Такие факторы, как местная температура, способ хранения и транспортировки воды из дома в дом, тип и качество водопроводных труб, качество воды и то, окунал ли ребенок руку в емкость с водой, могут играть роль в том, насколько безопасна она для питья.

"Однако очень важно, чтобы эти вероятностные модели были обучены на данных конкретного населенного пункта, поскольку каждый из них уникален, как снежинка, - говорит Де Санти. - Два человека могут набрать одну и ту же воду в один и тот же день, оба хранить ее в течение шести часов, и у одного в воде может остаться весь хлор, а у другого его почти не останется. У 10 человек содержание хлора может быть разным".

Исследователи использовали данные регулярного мониторинга качества воды в двух поселениях беженцев в Бангладеш и Танзании, собранные в рамках проекта "Safe Water Optimization Tool Project". В Бангладеш данные были получены из 2130 проб воды, собранных организацией "Врачи без границ" в период с июня по декабрь 2019 года, в этот период в нем проживало 83 000 беженцев рохинджа из Мьянмы.