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.

продолжение

"То, как измеряется эта ошибка, имеет ключевое значение, поскольку определяет поведение модели в контексте вероятностного моделирования, - говорит Де Санти. - Используя обучение с учетом издержек классификации мы обнаружили, что это может улучшить вероятностные прогнозы и надежность. Мы не знаем, чтобы это было сделано ранее в данном контексте".

Например, эта модель может сказать, что при определенных условиях на водопроводном кране с определенным количеством свободного остаточного хлора в воде, существует 90-процентная вероятность того, что остаточный хлор в хранящейся воде через 15 часов будет ниже безопасного уровня для питья.

"Именно такое вероятностное определение может дать нам это моделирование, - говорит Де Санти. - Как в прогнозах погоды, если вероятность дождя составляет 90 процентов, вам следует взять с собой зонтик. Вместо зонтика мы можем попросить операторов водоснабжения увеличить концентрацию хлора, чтобы больший процент людей имел безопасную питьевую воду".

"Наш инструмент оптимизации безопасной воды использует эту работу машинного обучения и делает ее доступной для работников, оказывающих помощь на местах. Единственное отличие для операторов водоснабжения заключается в том, что мы просим их взять пробу воды в емкости у крана и в той же емкости в доме через несколько часов, - говорит Али. - Эта работа, которую выполняет Майкл, продвигает уровень практического применения моделей машинного обучения. Это можно использовать не только для обеспечения безопасной питьевой воды в поселениях беженцев и ВПЛ, но и в других областях".

Например, эта модель может сказать, что при определенных условиях на водопроводном кране с определенным количеством свободного остаточного хлора в воде, существует 90-процентная вероятность того, что остаточный хлор в хранящейся воде через 15 часов будет ниже безопасного уровня для питья.

"Именно такое вероятностное определение может дать нам это моделирование, - говорит Де Санти. - Как в прогнозах погоды, если вероятность дождя составляет 90%, вам следует взять с собой зонтик. Вместо зонтика мы можем попросить операторов водоснабжения увеличить концентрацию хлора, чтобы больший процент людей имел безопасную питьевую воду".

"Наш инструмент оптимизации безопасной воды использует эту работу машинного обучения и делает ее доступной для работников, оказывающих помощь на местах. Единственное отличие для операторов водоснабжения заключается в том, что мы просим их взять пробу воды в емкости у крана и в той же емкости в доме через несколько часов, - говорит Али. - Эта работа, которую выполняет Майкл, продвигает уровень практического применения моделей машинного обучения. Это можно использовать не только для обеспечения безопасной питьевой воды в поселениях беженцев и ВПЛ, но и в других областях".

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-razrabotali-novuyu-metodiku-dlya-obespecheniya-bezopasnosti-pitevoi-vody-s-pomoschyu-mashinnogo-obucheniya

Magna и Cartken запускают производство автономных роботов-курьеров

Компания Magna, один из крупнейших мировых производителей автокомплектующих, и базирующаяся в Сан-Франциско компания Cartken, специализирующаяся на автономной робототехнике, объявили вчера о заключении соглашения о производстве на мощностях Magna парка автономных роботов-курьеров для удовлетворения растущего спроса по доставке грузов на "последней мили".

Производство Cartken Model C начнется на заводе Magna в Мичигане. Ожидается, что по мере наращивания производственных мощностей в течение следующих нескольких месяцев компании запустят производство дополнительных моделей роботов для автономной доставки на базе той же платформы. Произведенные роботы будут поставляться клиентам по модели RaaS (робот как услуга). По прогнозам Cartken, в течение срока действия соглашения будут произведены тысячи автономных роботов-курьеров.

"Мы ищем стратегических партнеров, которые могут ускорить траекторию роста Cartken. Это партнерство - значительный шаг на пути к расширению нашего бизнеса и появлению в мире большего количества Model C, - сказал Кристиан Берш, соучредитель и генеральный директор Cartken. - Для нас большая честь, что компания Magna, являющаяся мировым лидером с глубокими системными знаниями и производственным мастерством, признала потенциал наших роботов и качество нашей технологии. Нас вдохновляет стремление Magna к освоению новых пространств, и мы рады вместе двигаться вперед в наших усилиях по расширению дистрибуции".

"Мы продолжаем выявлять возможности в новой экосистеме мобильности, где мы используем наши возможности для раскрытия новых областей роста и новых бизнес-моделей. Сотрудничество с Cartken является отличным примером такого подхода, - сказал Маттео Дель Сорбо, исполнительный вице-президент Magna International и глобальный лидер Magna New Mobility. - Наша способность проектировать, конструировать и производить автокомплектующие делает Magna идеальным партнером для компаний, стремящихся решить проблемы доставки на последней миле с помощью устойчивых, автономных и экономически эффективных решений".

Полностью автономные роботы-доставщики Cartken могут работать на открытом воздухе и в помещении, они оснащены системой удаленного мониторинга и телеоперации, которая позволяет при необходимости мгновенно передать управление человеку, что помогает обеспечить высокий уровень обслуживания. Автономные роботы Cartken оснащены несколькими камерами и реагируют на ситуации в режиме реального времени, используя комбинацию машинного обучения и алгоритма одновременной локализации и построения карты (SLAM). К настоящему времени автономные роботы Cartken находятся в коммерческой эксплуатации и были задействованы для решения различных задач автономной доставки в торговых центрах, гостиницах, университетах, розничной торговле, подсобных помещениях и складах.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/magna-i-cartken-zapuskayut-proizvodstvo-avtonomnyh-robotov-kurerov

Ученые NTU представили робота для обнаружения и предотвращения падений пожилых людей

По оценкам итальянских экспертов из Careggi University Hospital 33% лиц 65 лет и старше имеют анамнез падений, при этом примерно половина из них падают более одного раза в год. В Сингапуре 40% смертей пожилых людей связано с травмами полученными в результате падений. Новый робот-помощник может обнаруживать и предотвращать потерю равновесия, снижая риск получения пользователем травм.

Разработанный учеными из Наньянского технологического университета (NTU) и больницы Tan Tock Seng, прототип устройства назван Mobile Robotic Balance Assistant или MRBA (произносится как Mister Bah). Он состоит из колесной аккумуляторной базы, которая соединена с мягким ремнем безопасности, надеваемым на бедра пользователя.

Пока человек ходит, MRBA следует за ним. Используя камеру с датчиком глубины и другие сенсоры, он способен распознавать контрольные движения, которые указывают на внезапную потерю равновесия пользователем. Когда это происходит, робот останавливается и фиксирует ремни, не давая пользователю упасть.

Робот также может идентифицировать преднамеренные движения, например, связанные с сидением, вставанием и стоянием на месте. Во всех случаях он оказывает соответствующую помощь. Помимо помощи в повседневной жизни, робот может быть использован в реабилитационной медицине, поддерживая пользователя, когда он вновь учится ходить.

В ходе трехдневных испытаний MRBA использовали 29 добровольцев, перенесших инсульт, повреждения головного мозга и повреждения спинного мозга. Устройство оказалось полезным в повседневной деятельности, и за весь период тестирования ни у одного из участников не было зафиксировано ни одного случая падения.

В настоящее время планируется проведение более масштабного исследования с привлечением еще 71 участника из лечебно-реабилитационных центров. Сообщается, что в ближайшее будущее MRBA будет усовершенствован до промышленного прототипа и может быть коммерциализирован в течение следующего года. Успех MRBA в клинических условиях вызвал интерес со стороны Ninkatec и Home Instead, двух сингапурских поставщиков услуг по уходу за больными на дому.

"MRBA может оказаться бесценным ресурсом для пожилых людей и способствовать независимой жизни и старению", - сказал руководитель проекта, доцент Анг Вей Тек.

https://www.youtube.com/watch?v=Xoskg9UoJBw

Разработка робота MRBA была стимулирована Национальной программой робототехники - межведомственной национальной программой, которая направлена на сквозную разработку различных робототехнических средств и решений в Сингапуре.

https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/uchenye-ntu-predstavili-robota-dlya-obnaruzheniya-i-predotvrascheniya-padenii-pozhilyh-lyudei

Шагающие роботы могут помочь в исследованиях других планет

Ученые из Texas A&M University присоединились к финансируемому НАСА исследовательскому проекту стоимостью $3 млн. по тестированию и улучшению возможностей роботов для помощи в исследовании других планет.

На текущий момент НАСА использует колесные роверы для перемещения по поверхности Марса и проведения планетарных исследований, но недавно профинансированное исследование с участием ученых Texas A&M проверит возможность применения шагающих роботов для исследования поверхности далеких планет.

Райан Юинг, профессор кафедры геологии и геофизики имени Роберта Р. Берга в Texas A&M, и Марион Начон, младший научный сотрудник по геологии и геофизике, являются соисследователями трехлетнего проекта стоимостью $3 млн, финансируемого НАСА и возглавляемого Фейфей Цянь, доцентом кафедры WiSE Gabilan в Инженерной школе Витерби Университета Южной Калифорнии. Цель исследования - создать и испытать шагающих роботов, которые смогут эффективно перемещаться по труднопроходимым средам, что значительно расширит возможности ученых по сбору информации с других планет.

Хотя марсоходы и другие колесные роботы уже были успешно отправлены в космос, они обычно работают по заранее запрограммированным маршрутам, которые требуют от ученых и инженеров составления подробных инструкций относительно того, куда отправиться и что делать роботам по прибытию на планету. В результате, когда он сталкивается с неожиданными сценариями, он имеет ограниченные возможности для корректировки своего плана. Это может помешать роботам ориентироваться в новых условиях или привести к тому, что они упустят некоторые научные возможности.

Юинг говорит, что более глубокое понимание того, как интегрировать робототехнические технологии с планетарной и когнитивной наукой, позволит улучшить роботизированное исследование планетарной среды. Этот проект направлен на испытание высокомобильных роботов нового поколения, которые смогут проворно перемещаться по планетарной поверхности и гибко поддерживать научные цели исследования.

"Мы проведем это исследование на двух ключевых аналогах, где представлены четко определенные градиенты типов почвы - от песка в районе Уайт-Сэндс, штат Нью-Мексико, до смеси ледяных пород на горе Худ, штат Орегон, - пояснил Юинг. - Наша цель - интегрировать высокомобильных роботов со встроенными технологиями зондирования местности и когнитивными моделями принятия решений для изучения свойств этих почв".

В проекте используются "биоинспирированные" роботы с ногами, то есть их форма смоделирована на основе уникальных способностей животных, чтобы эффективно передвигаться по сложным поверхностям, таким как мягкий песок. Используя новейшую технологию "прямого привода", эти роботы могут "чувствовать" местность (например, мягкость песка и форму скал) с помощью своих ног. Эта способность позволяет роботам взаимодействовать с окружающей средой так же, как и животным, корректируя свое движение по мере необходимости.

Способность "чувствовать" местность с помощью ног также позволяет этим роботам легко собирать информацию об окружающей среде по мере их передвижения и корректировать стратегии исследования на основе этой информации.

"Мы будем работать над тем, чтобы определить, как на трение и эродируемость различных почв влияют поверхностные корки, каменистость и содержание льда, - пояснил Юинг. - Мы запустим роботов с прямым приводом ног, чтобы составить карту прочности почвы на двух участках, которые похожи на ландшафты Луны, Марса и др. Мы будем одновременно измерять параметры окружающей среды, которые контролируют прочность почвы, включая размер и форму частиц, влажность почвы, химический состав и содержание льда".

Поскольку ученые продолжают стремиться к исследованию планетарной среды, Цянь отмечает, что преимущества отправки роботов и роверов в первые миссии для сбора информации перед отправкой людей весьма значительны.

https://robogeek.ru/kosmicheskie-roboty/shagayuschie-roboty-mogut-pomoch-v-issledovaniyah-drugih-planet

Cruise запустит услуги автономных такси в Остине и Фениксе до конца этого года

Компания Cruise, занимающееся разработкой технологий автономного вождения, запустит коммерческие услуги роботакси в Остине, штат Техас, и Фениксе "в ближайшие 90 дней и до конца 2022 года", сказал в понедельник генеральный директор и соучредитель Cruise Кайл Вогт на конференции Goldman Sachs.

Во время выступления Вогт сказал, что услуги роботакси будут предоставляться без оператора безопасности за рулем. Он добавил, что масштабирование операций начнется в следующем году. Первые поездки могут быть бесплатными, а вскоре после этого планируется начать взимать плату.

"В Финиксе мы развиваем партнерство с компанией Walmart, которая является инвестором и партнером Cruise, - сказал Фогт, ссылаясь на пилотный проект Cruise по доставке товаров с гигантом розничной торговли в Аризоне. - И вот уже несколько недель назад, фактически несколько дней назад, мы получили все разрешения, необходимые для коммерческих перевозок и доставки в Финиксе. Так что этот бизнес действительно начинает развиваться".

Cruise делает ставку на то, что ее работа в Сан-Франциско, где у нее развернута служба автономных такси, которая работает в определенных районах города с 22:00 до 5:30 утра, позволит ей быстрее выйти на новые города.

Решение Cruise о запуске в Финиксе и Остине в этом году сдвигает график географического расширения компании на шесть месяцев вперед, сказал Вогт, отметив, что Cruise потребовалось всего три недели, чтобы получить все необходимые разрешения для следующих городов. Для сравнения, компании потребовалось 33 месяца, чтобы получить все необходимые разрешения для коммерческой деятельности в Калифорнии. "Я думаю, что на этом пути мы завоевали много доверия", - комментирует Вогт.

Компания Cruise заявила, что она будет быстро и агрессивно масштабироваться по всей стране, и это мнение подтвердил директор компании. Он также сказал, что Cruise и General Motors начнут наращивать производство автономных автомобилей Cruise Origin.

"Если смотреть на 2023 год, то в следующем году все становится действительно интересным с точки зрения роста, - сказал Вогт. - С завода General Motors будут сходить тысячи автомобилей, включая первые Origin".

К 2025 году Cruise рассчитывает достичь годового дохода в $1 млрд. Компания завершила второй квартал 2022 года с прибылью в $25 млн после запуска коммерческого сервиса в Сан-Франциско. Расходы компании выросли на $550 млн по сравнению с $332 млн в том же квартале прошлого года, а операционные расходы почти удвоились и составили $605 млн.

Помимо изложения планов компании Cruise по расширению сервиса роботакси, Вогт также указал на возможность производства потребительских автономных автомобилей к 2025 году. Он также намекнул, что мы начнем видеть технологии Cruise в "некоторых новых захватывающих формах".

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/cruise-zapustit-uslugi-avtonomnyh-taksi-v-ostine-i-fenikse-do-kontsa-etogo-goda

Выявление рака поджелудочной железы с помощью ИИ

В последние годы технологии проникают в медицинские учреждения по всему миру, будь то цифровые помощники для медсестер или роботы-операторы. Тайваньские ученые разработали новую систему ИИ, которая может обнаружить признаки рака поджелудочной железы.

Исследование опубликовано в журнале Radiology.

Эта новая технология, которая, вероятно, будет внедрена в Тайване в ближайшем будущем, дополняет аргументы в пользу того, что ИИ может помочь улучшить здравоохранение и дать врачам и специалистам больше времени на уход за пациентами.

"Я думаю, что ИИ может сделать две вещи: первая - помочь врачам делать то, что они могут, но с меньшими затратами времени и энергии, - говорит Вей-Чи Ляо, профессор внутренней медицины Национального тайваньского университета и один из ведущих авторов исследования. - А второе - помочь врачам сделать то, что они не всегда могут сделать; например, в нашем исследовании - обнаружить раковые опухоли, которые не очень заметны для человеческого глаза".

Рак поджелудочной железы является одним из самых смертоносных заболеваний (после рака легких и колоректального рака). По данным Американского онкологического общества, в 2022 году от него умрет более 49 000 человек, и только около 20% пациентов выживают через год после постановки диагноза.

Это связано с тем, что шансы на выздоровление резко падают, как только опухоль вырастает больше 2 см, после чего она быстро и агрессивно распространяется на другие органы. По словам Ляо, опухоль часто не имеет четких границ с окружающими тканями, а современные методы визуализации с помощью компьютерной томографии пропускают около 40% опухолей меньше этого размера.

Но все может измениться с новой технологией команды Национального университета Тайваня, которая в ходе испытаний превзошла опытных радиологов. По сути, это комбинация пяти моделей глубокого обучения. Сначала исследователи протестировали свою систему ИИ на снимках 1279 пациентов (546 с раком поджелудочной железы и 733 без), получив точность 90%. Она также показала эффективность в определении отсутствия рака 96%, что помогает системе избежать ложных срабатываний.

Для того, чтобы дать ей настоящий вызов, команда также опробовала систему на ретроактивных данных реальных пациентов. "Когда вы тестируете модель на сторонних данных, производительность, как правило, значительно ухудшается, и возникает значительная "проблема обобщаемости", - говорит Вейчунг Ванг, директор лаборатории MeDA Национального тайваньского университета и ведущий автор исследования.

На основе данных, полученных от 1 473 человек в больницах Тайваня, точность ИИ составила 90%. Когда речь шла об опухолях размером менее 2 сантиметров, система обнаруживала их в 75% случаев (рентгенологи находят опухоли меньшего размера только в 60% случаев).

В настоящее время система используется в больнице Национального тайваньского университета в исследовательских целях, поскольку она еще не получила разрешения регулирующих органов. Врачи и радиологи загружают систему на больничные планшеты, и после загрузки изображений компьютерной томографии на сервер ИИ аннотирует их.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/vyyavlenie-raka-podzheludochnoi-zhelezy-s-pomoschyu-ii

Модульный робот Yarbo косит траву, убирает снег и сдувает листья

В мире уже представлен ряд автономных роботов, которые косят траву, и несколько, которые убирают снег. Новый модульный робот Yarbo призван решить обе эти задачи, а также сдувать листья и другой мусор.

Это устройство было разработано теми же людьми, которые ранее представили робота-снегоуборщика Snowbot S1. Yarbo состоит из моторизованного базового блока на резиновых гусеницах, который может быть оснащен одним из трех специфических модулей.

Модуль газонокосилки оснащен двумя вращающимися ножами, расположенными рядом друг с другом, что позволяет регулировать ширину стрижки газона до 508 мм. Пользователи также могут регулировать высоту стрижки в диапазоне от 30 до 102 мм.

Модуль снегоуборщика оснащен шнеком с приводом, который всасывает сухой, мокрый или уплотненный снег глубиной до 305 мм, а также крыльчаткой, которая выбрасывает снег из желоба с регулируемым направлением сверху. Ширина захвата снега составляет 533 мм, и он может выбрасывать снег в любом направлении на расстояние от 1,8 до 12,2 м.

Наконец, модуль воздуходувки оснащен соплом вентилятора, расположенного под днищем, которое обеспечивает обдув листьев со скоростью ветра 192 км/ч. Объем и скорость воздуха можно регулировать с помощью сопутствующего приложения.

Все три модуля оснащены радаром миллиметрового диапазона и камерой, которые позволяют роботу обнаруживать и избегать препятствий. Yarbo ориентируется в пределах заранее определенной рабочей зоны с помощью GPS. Сообщается, что он самостоятельно определяет, по какому пути следовать, чтобы покрыть эту зону наиболее эффективно.

Yarbo может преодолевать склоны с уклоном до 68% и автоматически возвращается на док-станцию после завершения работы. Литий-ионный аккумулятор робота емкостью 36 В/38,4 Ач подзаряжается по беспроводной связи и работает при температуре до -30º C. Заявлено, что одного 2-часового заряда хватает на 2 часа кошения, 90 минут снегоуборки (при высоте снега 127 мм) или 50 минут уборки листьев.

https://www.youtube.com/watch?v=N9LsUCCfY2w

На Kickstarter стартовая стоимость Yarbo начинается от $2 599 за вариант с модулем газонокосилки (предполагаемая розничная цена $4 399). За модель со всеми тремя модулями - $3 699 (розничная цена $6 999). При условии, что робот будет запущен в производство, поставки должны начаться в декабре этого года.

https://robogeek.ru/bytovye-roboty/modulnyi-robot-yarbo-kosit-travu-ubiraet-sneg-i-sduvaet-listya

HP роботизирует процесс планировки строительных объектов с помощью SitePrint

Компания HP Inc. объявила о выпуске HP SitePrint - роботизированного решения, позволяющего печатать сложные макеты строительных площадок с высокой точностью и за меньшее время, чем при ручном нанесении, что потенциально может повысить производительность в 10 раз. HP SitePrint доступен клиентам в Северной Америке в рамках программы раннего доступа с этого месяца.

Строительный сектор, оцениваемый в $11,4 трлн, составляет 13% мирового ВВП и демонстрирует устойчивый рост на 3,5% в годовом исчислении. Несмотря на это, отрасль сталкивается с проблемами в области производительности труда и кадрового обеспечения. В то время как производительность труда в обрабатывающей промышленности за последние два десятилетия росла в среднем на 3,6% в год, в строительном секторе за тот же период времени, по данным McKinsey, она увеличилась всего на 1%.

"Внедрение технологий и повышение уровня оцифровки может помочь строительным компаниям добиться повышения производительности, - сказал Даниэль Мартинес, вице-президент и генеральный директор подразделения широкоформатной печати HP. - За последние тридцать лет компания HP сыграла ключевую роль в объединении цифрового и физического миров с помощью печатных решений для архитекторов и инженеров. С помощью HP SitePrint мы позволяем профессионалам в области строительства быстрее и проще, чем когда-либо, воплотить идею в жизнь на стройплощадке, обеспечивая при этом точность макета и сокращая расходы, связанные с переделками".

HP SitePrint - это комплексный, простой в использовании набор технологий, предназначенный для автоматизации процесса планировки строительной площадки, состоящий из:

- прочного и автономного роботизированного устройства, предназначенного для работы в условиях строительной площадки. Легкий и компактный робот транспортируется в жестком кейсе;
- облачных инструментов для подачи и подготовки заданий к печати, управления парком машин и отслеживания их использования;
- планшета с сенсорным экраном для дистанционного управления и настройки;
- ассортимента чернил для различных поверхностей, условий окружающей среды и требований к долговечности.

Устройство HP SitePrint, разработанное для автономной работы, в том числе для предотвращения столкновений с препятствиями, позволяет повысить производительность процесса планировки участка. Он может печатать линии и сложные объекты с высокой точностью и постоянной повторяемостью, а возможности печати текста переносят дополнительные данные из цифровой модели на строительную площадку, улучшая коммуникацию между специалистами по строительству.

Точное позиционирование и навигация HP SitePrint на стройплощадке достигаются с помощью роботизированного тахеометра, которым он оборудован. HP и Leica Geosystems сотрудничают для интеграции робота с тахеометрами Leica TS16 и Leica iCON iCR80, чтобы обеспечить высокую производительность и уникальный пользовательский опыт. Также HP сотрудничает с Topcon для интеграции Topcon Layout Navigator и GT.

https://www.youtube.com/watch?v=Kyc9vn7YwLE

В рамках более чем 80 пилотных проектов, реализованных на сегодняшний день по всему миру, HP SitePrint прошел тщательное тестирование на различных строительных площадках, включая жилые дома, парковки, аэропорты и медицинские объекты. В рамках программы раннего доступа HP SitePrint будет доступен клиентам в Северной Америке с сентября 2022 года. Окончательная версия продукта и более широкий коммерческий запуск запланированы на 2023 год.

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/hp-robotiziruet-protsess-planirovki-stroitelnyh-obektov-s-pomoschyu-siteprint

Neubility сотрудничает с Samsung для запуска роботов-курьеров на полях для гольфа

Роботы продолжают расширять сферы применения, помогая технологическому обновлению гольф-клубов. Стартап Neubility, специализирующийся на автономных роботах-курьеров, запустил, по его словам, "первую в мире" службу автономной доставки на поле для гольфа.

В рамках этого первого запуска Neubility заключила соглашение с корейской компанией Samsung Welstory, специализирующейся на организации питания, о предоставлении автономных роботов и планирует коммерциализировать эту услугу доставки на полях для гольфа с октября этого года в Корее. Ожидается, что в течении года будет развернуто более 200 роботов.

Neubility обеспечила конкурентоспособность своего робота по цене, используя многокамерную систему V-SLAM вместо дорогостоящего LiDAR. На основе V-SLAM робот воспринимает окружающую среду для локализации и обнаруживает препятствия, чтобы уклоняться от всех объектов на пути. Огромные объемы данных оптимизируются с помощью технологий собственной разработки, что помогает Neubie поддерживать производительность с одним центральным процессором.

Компания Neubility проводит испытания роботов-доставщиков с марта прошлого года и успешно завершила предварительные тесты. В сложных горных условиях с узкими и извилистыми улочками роботы-доставщики успешно справились со своими обязанностями, что позволило начать полномасштабную коммерциализацию продукта.

Начиная с коммерческого запуска службы доставки в гольф-клубах, Neubility планирует к концу года развернуть роботов для доставки на последней миле. Компании в сфере дистрибуции, логистики, телекоммуникаций и платформенных услуг, включая Shinsegae, Lotte, SK-Telecom, Kakao Investment и другие, приняли участие в финансировании серии А на сумму $21 млн.

https://www.youtube.com/watch?v=QpnVyxfF6r4

Сангмин Ли, генеральный директор Neubility, говорит: "От демонстрационных испытаний до коммерциализации роботизированная система успешно прошла через ряд процессов проверки. Мы продолжим наши усилия по внедрению услуг роботизированной доставки в различных областях, включая университетские кампусы, парки и курорты, а также корпоративные объекты, где роботы-курьеры могут использоваться наиболее часто".

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/neubility-sotrudnichaet-s-samsung-dlya-zapuska-robotov-kurerov-na-polyah-dlya-golfa

Реконфигурируемые миниатюрные роботы для перемещения по изменяющимся пространствам

Робот, созданный из капель ферромагнитной жидкости, может распадаться на части и восстанавливаться при столкновении с препятствиями или узкими проходами. Исследователи говорят, что в будущем его можно будет использовать для адресной доставки лекарств.

Работа опубликована в Science Advances.

Синьцзянь Фань из Университета Сучоу в Тайване и его коллеги использовали капли феррожидкости, в данном случае магнитные наночастицы оксида железа, для создания мягкого робота размером около сантиметра. Набор управляемых магнитов, воздействуя на наночастицы, может управлять движением робота и изменять его форму.

Чтобы заставить его двигаться по узкому каналу, исследователи использовали магниты для сжатия робота в тонкую, вытянутую форму. Они также использовали магнитные поля, чтобы заставить робота размером в сантиметр разделиться на группу меньших роботов размером в миллиметр. Другая регулировка магнитного поля заставила части снова слиться в единое целое.

Пьетро Вальдастри из Университета Лидса в Великобритании говорит, что эта возможность может стать "переломным моментом", поскольку пациент может проглотить робота, несущего лекарство, который затем может разделиться внутри желудочно-кишечного тракта, чтобы каждая крошечная роботизированная капля могла доставить лекарство в нужное место. Брэдли Нельсон из Швейцарского федерального технологического института в Цюрихе говорит, что еще одно применение робота может быть связано с удалением сгустков крови в мозге, которые вызывают инсульт, но добавляет, что создание достаточно сильного магнитного поля для точного перемещения робота внутри мозга будет непростой задачей.

https://www.youtube.com/watch?v=GOZkcF6qTBI

Использование нового робота в медицине возможно, но, скорее всего, далеко в будущем, говорит Хамидреза Марви из Университета штата Аризона. По его словам, он может найти более непосредственное применение в устройствах типа "лаборатория-на-чипе", где химические процессы, такие как тестирование на вирусы, проводятся в очень маленьком пространстве. В этом сценарии роботы могли бы доставлять химические вещества, необходимые для проведения реакций.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/rekonfiguriruemye-miniatyurnye-roboty-dlya-peremescheniya-po-izmenyayuschimsya-prostranstvam