WeWalk привлекла финансирование на внедрение компьютерного зрения в умную трость для слабовидящих людей

WeWalk, стартап из Великобритании, разработавший "умную трость" для слабовидящих людей, объявил о привлечении венчурного финансирования в размере 2 млн фунтов стерлингов от нескольких инвесторов и бизнес-ангелов, включая Манчестер Сити и футболиста сборной Германии Илкая Гюндогана.

Компания WeWalk, основанная в Лондоне в 2019 году, разработала умную трость с GPS и приложение для смартфона, помогающее пользователям ориентироваться в окружающей обстановке. Журнал Time назвал умную трость WeWalk одним из "лучших изобретений" 2019 года.

Трость, стоимость которой составляет около $600, может обнаруживать физические препятствия на тротуаре и предупреждать пользователя с помощью вибрации и звуков, а интеграция с приложением позволяет осуществлять пошаговую навигацию. В прошлом году WeWalk объявила о партнерстве с компанией Moovit, принадлежащей Intel, чтобы добавить данные о местном транспорте.

WeWalk собирается использовать свежие денежные вливания, чтобы укрепить свой продукт интеллектуальным компьютерным зрением, разработанным в партнерстве с Имперским колледжем Лондона и Королевским национальным институтом слепых (RNIB).

Хотя пока неясно, что именно это будет означать, конечная цель - создать нечто, способное считывать дорожные знаки, сообщать пользователю, какой номер указан на передней панели автобуса, или даже распознавать конкретный объект на его пути.

"Мы стремимся максимизировать эффективность и рентабельность датчиков, используя при необходимости датчики смартфона, - объяснил руководитель отдела исследований и разработок WeWalk Жан Марк Фегали. - Мы также изучаем современное состояние дел, чтобы определить, что может быть возможно в различных форм-факторах".

По словам Фегали, эта инициатива также может выиграть от существующего партнерства WeWalk с Microsoft в рамках программы AI for Accessibility и может привести к более глубокой интеграции с приложением Microsoft Seeing AI или Azure ML.

Компания уже начала работу над проектом, набрав около 30 человек для помощи в создании и тестировании необходимого программного и аппаратного обеспечения.

"RNIB поддерживает тестирование пользователей и обеспечивает, чтобы наши разработки были ориентированы на человека, - сказал Фегали. - Имперский колледж поддерживает базовые алгоритмы зондирования. Мы представляем себе продукт, который можно было бы незаметно прикрепить, обеспечив датчикам широчайшее поле зрения, не препятствуя типичным движениям пользователя. Затем мы рассмотрим различные механизмы обратной связи, включая слуховые и тактильные, чтобы сообщать пользователю информацию, необходимую для его безопасного передвижения".

Хотя до этого еще далеко, WeWalk планирует выпустить что-то готовое на рынок к 2024 году, но компания заявила, что уже тестирует функциональность камеры и дистанционной помощи человека в мобильном приложении WeWalk.

Получив в банке 2 млн фунтов стерлингов, компания заявила, что она также планирует поддержать другие группы населения, создавая "адаптивные средства передвижения", такие как трости или рамы для пожилых людей.

https://www.youtube.com/watch?v=s9n_lOKNmQY

"Мы хотим расширить наш бизнес, чтобы охватить более широкую глобальную аудиторию и усовершенствовать наши технологии, чтобы предложить лучшую, более значимую информацию слабовидящим людям, пожилым людям и всем, кто сталкивается с проблемами мобильности", - сказал соучредитель и генеральный директор WeWalk Гёхан Меричлилер в своем заявлении.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/wewalk-privlekla-finansirovanie-na-vnedrenie-kompyuternogo-zreniya-v-umnuyu-trost-dlya-slabovidyaschih-lyudei

Одно колесо Cubli обеспечивает двухосевую балансировку

Восемь лет назад в ETH Zurich представили Cubli, роботизированный куб, который с помощью трех внутренних реактивных колес и сложной программы может балансировать на своих углах и ребрах. Это довольно зрелищная разработка, но в то же время довольно простая для понимания: вращение реактивных колес оказывает силу на куб в противоположном направлении, в результате чего достигается точный контроль над креном, тангажом и рысканьем, что позволяет Cubli балансировать, двигаться и даже прыгать.

Это очень здорово, но очевидно, что для управления Cubli по трем осям требуется три реактивных колеса. Если убрать одно колесо, то одна из осей Cubli будет делать все, что захочет, а если убрать два колеса, то он перевернется.

Решив, что количество степеней свободы для самобалансирующегося куба слишком просто, исследователи из ETH Zurich (Матиас Хофер, Майкл Мюлебах, Раффаэлло Д'Андреа) решили построить One-Wheel Cubli (OWC), который балансирует на точке точно так же, как и оригинальный Cubli, только с одним единственным реактивным колесом.

OWC использует свое единственное реактивное колесо для управления по тангажу и крену. Степень рысканья не контролируется, что означает, что OWC может вращаться вокруг своей точки вращения, хотя благодаря трению этого не происходит. Наличие большего количества степеней свободы, чем исполнительных механизмов (в данном случае реактивных колес), означает, что OWC является так называемым малоприводным (underactuated) устройством. Но очевидно, что для выполнения этого балансировочного акта требуется полный контроль над двумя совершенно разными осями.

Матиас Хофер объясняет, что балансировку One-Wheel Cubli можно представить себе как попытку сбалансировать на ладони швабру, при этом вам нужно беспокоиться о балансировке только по одной оси, т.е. она будет наклоняться к вам или от вас, и вы можете перемещать ладонь для компенсации. Что-то более короткое, будет труднее сбалансировать и потребует коротких и быстрых движений ладонью. Между тем, более длинную швабру гораздо легче уравновесить, и вы можете делать это более медленными движениями. По сути, это принцип работы OWC: у вас может быть только один управляющий вход для работы, но маленькие быстрые движения и большие медленные движения разделены настолько, что один актуатор может управлять ими обоими независимо, делая маленькие быстрые движения внутри больших медленных движений. И это причина наличия в конструкции длинной балки с грузами на конце, которая отличает OWC от оригинального Cubli: она нужна для того, чтобы максимизировать разницу в инерции между двумя осями, которыми вы пытаетесь независимо управлять.

"Увидеть баланс OWC впервые было неинтуитивно, поскольку принцип работы не очевиден, - сказал Хофер в интервью IEEE Spectrum. - Для нас это было очень приятно, поскольку это означало, что каждый кусочек головоломки проекта, в который внесли свой вклад Майкл Мюлебах, Раффаэлло Д'Андреа и я, а также наш технический персонал (Майкл Эгли и Маттиас Мюллер), наконец-то сработал - включая теоретический анализ, разработку прототипа, моделирование, оценку состояния и разработку системы управления".

https://www.youtube.com/watch?v=LM74EBbetGU

Все эти части головоломки требовали много времени, чтобы соединиться вместе, и потребовались годы работы, чтобы перейти от того, что теоретически работало на бумаге, к реально работающей системе. После неудачи нескольких итераций аппаратного обеспечения исследователи приложили дополнительные усилия для создания более детального подхода к моделированию, который они затем использовали в системе управления, которая в конечном итоге оказалась успешной. Одним из самых важных приемов, как оказалось, было тщательное моделирование того, как именно отклоняется балка с грузами на концах. Отклонение невелико, но его достаточно, чтобы все испортить.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/odno-koleso-cubli-obespechivaet-dvuhosevuyu-balansirovku

ИИ позволит повысить эффективность гуманитарных миссий

Исследователи из EPFL и ETH Zurich, работающие совместно с Международным комитетом Красного Креста (МККК) и Университетом Бин Халифа (Катар), разработали программу, которая может генерировать оценки плотности населения с высокой точностью.

В большинстве стран, где работает МККК нет свежих данных переписи населения. А там, где переписи проводятся, они часто быстро устаревают в результате роста населения и демографических сдвигов. Но когда гуманитарным работникам необходимо восстановить водоснабжение, распределить продовольствие или оценить целесообразность профилактической программы, они могут работать гораздо эффективнее, если будут знать, сколько людей проживает на данной территории.

Поэтому инженеры EPFL и ETH Zurich объединились с МККК для разработки программы на основе ИИ под названием Pomelo. Программа собирает большие наборы публичных данных из систем дистанционного зондирования, такие как данные о количестве зданий, средних размерах зданий, близости к дорогам, картах дорог и ночном освещении, и объединяет их на основе весовых коэффициентов, полученных с помощью нейронной сети. Pomelo был успешно протестирован в нескольких африканских странах и генерирует подробные результаты на площадях размером до гектара. Результаты исследований опубликованы в журнале Scientific Reports.

Хотя уже существует несколько методов картирования населения, ни один из них не может дать оценки с точностью, необходимой для гуманитарных операций, городского планирования и мониторинга окружающей среды. Эти методы обычно работают либо путем экстраполяции данных, полученных в ходе детальных, но локальных обследований, либо путем использования открытых геоданных (например, снимков, полученных с помощью дронов и спутников), полученных на больших территориях, и их дезагрегирования по различным критериям.

В настоящее время МККК использует ПО, которое опирается на фотографии зданий. "Но наше программное обеспечение не учитывает некоторые факторы, например, как используются здания, - говорит Тао Тон-Тхат Уилан, руководитель проекта МККК. - Это имеет значение, потому что вид помощи, необходимой в данном районе, зависит от того, является ли он, например, промышленным, административным или жилым районом".

Профессор Девис Туйя из EPFL: "Существует несколько других программ, основанных на ИИ, но всем им для начала обучения необходим точный подсчет численности населения, который они затем уточняют с помощью других данных. Нам же нужна только оценка численности населения на грубом региональном уровне".

Pomelo был разработан в рамках инициативы Engineering Humanitarian Action - партнерства между EPFL, ETH Zurich и МККК с целью использования новых технологий и инженерных ноу-хау для улучшения жизни людей. Целью проекта Pomelo было создание ИИ программы, способной создавать точные карты населения для отдельных участков земли размером один гектар. Программа может обеспечить такую точность благодаря богатому набору открытых данных.

Например, основываясь на открытых данных по конкретному зданию, Pomelo может логически оценить численность населения в зависимости от его использования. "Например, здания в городах обычно выше, чем в пригородах, и больше людей живет в районах, где больше ночного освещения, - говорит Туйя. - Вся эта информация помогает получить более точные оценки плотности населения. Сначала мы думали использовать данные из социальных сетей, но потом поняли, что эти приложения недостаточно широко используются в кризисных зонах, особенно в сельской местности".

Инженеры протестировали свою программу, используя данные из нескольких африканских стран, включая Танзанию, Замбию и Мозамбик. Они использовали Pomelo для создания серии цифровых карт с оценкой плотности населения по гектарам и сравнили результаты с оценками других программ. Pomelo оказалась точнее своих аналогов - не только на уровне гектара, но и на более крупных территориях, в том числе при низкой плотности населения (1 000-2 000 жителей).

Робот, сортирующий ископаемые, поможет исследователям изучать океаны и климат

Исследователи разработали и продемонстрировали робота, способного сортировать, манипулировать и идентифицировать микроскопические морские окаменелости. Новая технология автоматизирует утомительный процесс, который играет ключевую роль в углублении нашего понимания Мирового океана и климата.

"Прелесть этой технологии в том, что она сделана с использованием относительно недорогих готовых компонентов, и мы разработали дизайн и программное обеспечение с ИИ с открытым исходным кодом, - говорит Эдгар Лобатон, соавтор статьи о работе и доцент кафедры электротехники и вычислительной техники Университета штата Северная Каролина. - Наша цель - сделать этот инструмент широко доступным, чтобы его могли использовать как можно больше исследователей для углубления нашего понимания океанов, биоразнообразия и климата".

Технология, названная Forabot, использует робототехнику и ИИ для физического манипулирования останками организмов, называемых фораминиферы (от лат. Foraminifera), чтобы их можно было исследовать.

Фораминиферы - это клада раковинных одноклеточных животных из группы протистов и распространены в океанах уже более 100 миллионов лет. Когда они умирают, они оставляют после себя свои крошечные раковины, ширина которых в большинстве случаев не превышает миллиметра. Эти раковины дают ученым представление о характеристиках океанов того периода, когда фораминиферы были живы. Например, различные их виды обитали в различных океанических средах, а химические измерения раковин могут рассказать ученым о многом, от химического состава океана до его температуры в момент формирования раковины.

Однако оценка раковин и окаменелостей - дело утомительное и трудоемкое. Именно поэтому команда инженеров и специалистов по палеоокеанографии разработала Forabot, чтобы автоматизировать этот процесс.

"На данный момент Forabot способен идентифицировать шесть различных типов фораминифер и обрабатывать 27 раковин в час, - говорит Лобатон. - Это опытный прототип, поэтому мы будем расширять количество видов фораминифер, которые он способен идентифицировать. И мы надеемся, что нам удастся увеличить количество раковин, которые он может обрабатывать в час. Кроме того, на данный момент точность распознавания у Forabot составляет 79%, что лучше, чем у большинства обученных людей".

"После того, как Forabot будет оптимизирован, он станет ценным исследовательским оборудованием, позволяющим студентам эффективнее тратить свое время на изучение более сложных навыков, - говорит Том Марчитто, соавтор статьи и профессор геологических наук в Университете Колорадо. - Используя таксономические знания сообщества для обучения робота, мы также можем улучшить единообразие идентификации фораминифер в разных исследовательских группах".

Вот как работает Forabot. Сначала пользователи должны промыть и просеять образец из сотен видов фораминифер. В результате у пользователей остается куча того, что похоже на песок. Затем образец помещается в контейнер, называемый изоляционной камерой. После чего игла в нижней части этой камеры поднимает одну раковину вверх, которая он удаляется с помощью всасывающего механизма в отдельный контейнер, называемый камерой визуализации, которая оснащена автоматизированной камерой высокого разрешения, делающей несколько снимков образца. После получения снимков раковина снова поднимается иглой и с помощью всасывающего механизма перемещается в соответствующий контейнер на станции сортировки.

https://www.youtube.com/watch?v=nLkLIghc4Jg

Статья "Forabot: Automated Planktic Foraminifera Isolation and Imaging" опубликована в журнале Geochemistry, Geophysics, Geosystems.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/robot-sortiruyuschii-iskopaemye-pomozhet-issledovatelyam-izuchat-okeany-i-klimat

Cake разрабатывает полуавтономный электрический квадроцикл для устойчивого земледелия

Шведский производитель электромототехники Cake намерен помочь крупным фермерским хозяйствам, разрабатывая электрический квадроцикл Kibb, который можно использовать как вездеход или в качестве автономного перевозчика грузов.

"Устойчивое и ответственное сельское хозяйство жизненно важно для здоровых экосистем, и мы стремимся сделать Kibb инструментом номер один для всех фермеров", - заявил генеральный директор компании Стефан Иттерборн.

Концепция Kibb вдохновлена магистерской диссертацией дизайнера Фанни Йонссон, которая стажировалась в Cake в начале этого года, а затем была привлечена к работе, чтобы помочь довести проект до производства. Название происходит от слова "бык" на древнегутнийском языке (был распространен на острове Готланд в Швеции), "представляющем силу в сочетании с мягкостью и положительным влиянием на биоразнообразие".

Когда работнику нужно проехать по ферме, короткое сиденье пристегивается к верхней перекладине и регулируется, а спереди устанавливается руль, похожий на мотоциклетный. Ноги работника упираются в опорные пластины с каждой стороны шасси.

Реальные технические характеристики пока не обнародованы, но похоже, что заднеприводный Kibb может вмещать до трех съемных батарейных блоков, есть встроенное освещение для круглосуточной работы, а также пружинная подвеска для плавности хода и дисковые тормоза на каждом колесе. Компания Cake пока не рассказала о бортовых датчиках, но сообщила, что будет доступен автономный режим для помощи рабочим в поле, перевозки оборудования и грузов из пункта А в пункт Б или буксировки оборудования, такого как сеялка, работающая от аккумуляторной батареи Kibb.

Модульный кузов оснащен различными точками крепления для установки аксессуаров, включая плоскую платформу для укладки оборудования, ящиков с продуктами и так далее. Кроме того, Kibb может служить мобильной электростанцией для электрических инструментов по всей ферме благодаря скрытым портам в задней части машины.

Cake планирует запустить полуавтономный электрический квадроцикл Kibb в производство к 2025 году.

https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/cake-razrabatyvaet-poluavtonomnyi-elektricheskii-kvadrotsikl-dlya-ustoichivogo-zemledeliya

Arcimoto, Faction и GoCar Tours разрабатывают автономные электромобили для туристических поездок

Компания Arcimoto, производитель электромобилей, заключила партнерство с компаниями Faction Technology и GoCar Tours для разработки до 310 автономных электромобилей, оснащенных технологиями DriveLink и TeleAssist компании Faction и запатентованной технологией GoCar Network компании GoCar, которая позволяет пользователям исследовать новые города по собственному маршруту в желаемом темпе.

Партнерство предусматривает первоначальную пилотную программу на 20 автомобилей, которая начнется с GoCar Tours Las Vegas в 2023 году. После успешного завершения пилота GoCar начнет поэтапное развертывание остальных автомобилей в регионах присутствия GoCar в Лас-Вегасе, Сан-Франциско и Сан-Диего, Калифорния, а затем в Барселоне, Испания, и Лиссабоне, Португалия.

Джесси Фиттипальди, временный генеральный директор Arcimoto, говорит: "Это захватывающее слияние трех передовых технологий, которое напрямую соответствует нашему видению будущего экологичного транспорта. Объединив платформу электромобилей Arcimoto с технологией автономного вождения Faction и GPS-туры GoCar, мы сможем автономно доставлять электромобили клиентам, после чего они смогут взять управление в свои руки. Это потрясающая идея для сегодняшнего туристического рынка, и она станет следующим ключевым шагом в наших будущих планах по внедрению беспилотных электромобилей для повседневной езды".

Запатентованная технология GoCar Network позволяет пользователям исследовать город. Мобильный гид от GoCar - это "первый в мире GPS-навигатор" который подскажет направление, пошутит, порекомендует рестораны и расскажет местные истории, которые оживляют каждый город.

Натан Витрингтон, основатель GoCar Tours, говорит: "Это невероятная инновация на многих уровнях, которая значительно улучшает опыт аренды для наших клиентов и одновременно снижает стоимость эксплуатации автопарка. Мне нравится, что клиент сможет забронировать автомобиль, который автономно прибудет на место, после чего он сядет в машину и возьмет управление в свои руки, получая отмеченный наградами опыт GoCar, останавливаясь где угодно и когда угодно. А затем, когда они вернутся в свой отель, Arcimoto без водителя вернется в наш автопарк".

Технологии DriveLink и TeleAssist компании Faction позволят электромобилям GoCar сочетать автономность с дистанционным управлением человеком. Технологическая архитектура Faction разработана с учетом особенностей систем без водителя, что позволяет ей внедрять новые технологии радикально быстрее, чем устаревшие автомобильные платформы.

Faction сотрудничает с инновационными компаниями для разработки сложных возможностей телеоперации, точного позиционирования транспортного средства, распознавания опасностей и дизайна транспортных средств, чтобы удовлетворить 90% городских поездок для одного пассажира.

Айн МакКендрик, генеральный директор компании Faction, говорит: "Это захватывающий случай использования технологии Faction без водителя, позволяющий клиентам получить туристический и водительский опыт мирового класса прямо у их порога. Исследование нового города в своем собственном темпе гораздо более заманчиво, чем любой негабаритный туристический автобус, работающий на бензине, с дополнительным удобством в том, что клиентам не придется стоять в очередях, чтобы забрать или вернуть автомобиль".

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/arcimoto-faction-i-gocar-tours-razrabatyvayuv-razrabotke-bespilotnyh-elektromobilei-dlya-turisticheskoi-arendy

Outrider добавляет роботизированные манипуляторы к автономным грузовикам

Компания Outrider Technologies Inc. объявила о выпуске TrailerConnect. Запатентованная технология позволяет роботизированно присоединять тормозные и электрические системы грузовых автомобилей к различным видам прицепов.

"Outrider заново изобретает современный распределительный склад, чтобы сделать его более эффективным, безопасным и устойчивым, и мы предоставляем для этого такую прорывную технологию, как TrailerConnect, - заявил Эндрю Смит, основатель и генеральный директор компании. - TrailerConnect автоматизирует опасную задачу, которая традиционно выполняется более 6 миллиардов раз в год по всему миру. Четыре года разработок и тесного партнерства с нашими приоритетными клиентами привели к созданию технологии, которая станет неотъемлемой частью автономного перемещения грузов".

На распределительных складах по всему миру грузовики перемещают прицепы от дверей доков до парковочных мест и дорог общего пользования, отметили в Outrider. Чтобы переместить эти прицепы, водители грузовиков подключают к прицепам тормозные системы, чтобы отпустить стояночный тормоз и переместить прицепы по двору. Это ручная, часто опасная задача. TrailerConnect использует глубокое обучение и теперь доступен как часть системы Outrider, которая автоматизирует распределительные центры крупных предприятий.

Хотя прицепы могут выглядеть одинаково, сцепные устройства, используемые для подключения тормозных и электрических системы от грузовика к прицепу, могут быть совершенно разные, объясняет Outrider. Как следствие, существует множество конфигураций и вариантов размещения прицепов в различных парках трейлеров.

TrailerConnect использует запатентованное ПО с глубоким обучением, аппаратные средства и датчики, встроенные в манипуляторы от Yaskawa Motoman, чтобы находить, идентифицировать, сцеплять и расцеплять прицепы без их дополнительных модификаций.

"Компания Outrider понимала, что модификация всего парка трейлеров для решения проблемы многообразия соединений будет нецелесообразной, - сказал Мэтт Йоханнес, вице-президент по разработке аппаратного обеспечения и робототехнике компании Outrider. - Чтобы автоматизировать процесс, мы собрали исключительную команду с опытом в робототехнике, восприятии и глубоком обучении, чтобы обеспечить более безопасные и эффективные автономные операции в распределительных центрах".

Компания Outrider заявила, что ее запатентованная технология TrailerConnect является последней в ряду достижений в отрасли. Среди которых "первая на рынке" система, выполняющая полностью автономное перемещение прицепа с нулевым уровнем выбросов и высокоточный автономный шарнирно-сочлененный задний ход.

Outrider уже выполнила десятки тысяч полностью автономных перемещений трейлеров на объектах клиентов из списка Fortune 500 и на своем полномасштабном испытательном центре Advanced Testing в Брайтоне, штат Колорадо. Объект разработан таким образом, чтобы имитировать распределительные площадки клиентов из таких отраслей, как производство потребительских товаров, розничная торговля и электронная коммерция, доставка посылок и производство.

Outrider - это частная компания поддерживаемая NEA, 8VC, Koch Disruptive Technologies и другими инвесторами. По заявлению Outrider, на сегодняшний день компания привлекла финансирование в размере $118 млн и обладает обширной интеллектуальной собственностью.

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/outrider-dobavlyaet-robotizirovannye-manipulyatory-k-avtonomnym-gruzovikam

Baidu создает крупнейшую зону для коммерческих роботакси

Компания Baidu, специализирующаяся на искусственном интеллекте и часто называемая китайским аналогом Google, приступила к масштабному расширению своей коммерческой службы автономных роботакси в Ухане. Это расширение позволит втрое увеличить размер текущей операционной зоны, увеличить количество эксплуатируемых автономных машин и расширить время работы сервиса.

Этот шаг знаменует собой важную веху в амбициозной дорожной карте Baidu по развитию автономных поездок, поскольку компания планирует ввести в эксплуатацию еще 200 полностью беспилотных такси по всему Китаю в 2023 году, стремясь к концу года охватить "самую большую в мире зону обслуживания полностью беспилотных поездок".

Автономная платформа Baidu Apollo Go будет охватывать территорию в 130 квадратных километров в Ухане, обслуживая население в 1 млн человек. Сервис станет доступен жителям региона с 7 утра до 11 вечера. Baidu стала первым и на данный момент единственным поставщиком в Китае, предоставляющим коммерческие услуги полностью беспилотных роботакси в вечерние часы.

За последние несколько месяцев Apollo Go продемонстрировал рост в Ухане, начав работу в городе в мае 2022 года. Спустя три месяца Ухань стал первым городом в Китае, в котором началась коммерческая эксплуатация полностью автономного автомобиля, после того как в августе Apollo Go модернизировала свои услуги.

Будучи одним из ведущих центров инноваций в автомобильной промышленности в центральном Китае, Ухань активно проводит политику поддержки автономного вождения. В настоящее время в Ухане более 400 километров дорог полностью оснащены интеллектуальными сетями.

Baidu накопила более 40 млн км автономного пробега и 3 477 патентов на автономное вождение. Помимо Уханя, Apollo Go в настоящее время предоставляет коммерческие услуги автономных поездок в Пекине, Шэньчжэне и Чунцине. К концу третьего квартала этого года совокупный объем заказов Apollo Go превысил 1,4 млн.

Ван Чонг, главный бренд-менеджер Baidu Intelligent Driving Group, говорит: "Опираясь на прочный фундамент компании в области ИИ, Baidu предлагает безопасную, интеллектуальную и эффективную систему технологий автономного вождения, начиная от полностью автономного управления и заканчивая крупномасштабной коммерческой эксплуатацией".

https://www.youtube.com/watch?v=h1qcPlHbFI4&feature=emb_noscript

Чонг утверждает, что технологии автономного вождения Baidu развиваются более быстрыми темпами, чем ожидалось. В настоящее время развертывание технологии автономного вождения в новом городе составляет 20 дней.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/baidu-sozdaet-krupneishuyu-zonu-dlya-kommercheskih-robotaksi

ВЦИОМ: уровень доверия технологиям ИИ составил 55%. Топ-3 мотивов доверия: возможность передать ИИ опасные для человека виды работ (35%), объективность искусственного интеллекта (34%), улучшение и упрощение жизни и работы человека (32%).

Не доверяют технологиям в области искусственного интеллекта 32%. По мнению 26% из их числа, в работе ИИ могут возникать ошибки и сбои, 23% доверяют только людям, примерно столько же убеждены, что развитие искусственного интеллекта приводит к деградации населения (22%).

Используя непосредственное окружение, простой захват может выполнять сложные задачи

Даже простые захваты могут выполнять сложные задачи - при условии, что они умело используют окружающую среду в качестве подручного инструмента. По крайней мере, таков вывод исследования Института робототехники Университета Карнеги-Меллона.

В робототехнике простым захватам обычно поручают простые задачи, такие как захват предметов и их помещение. Однако, используя окружающую среду, например, прижимая предмет к столу или стене, простые захваты могут выполнять более сложные манипуляции, которые обычно считаются достижимыми только для более сложных и дорогих захватов.

Однако в предыдущих исследованиях подобной стратегии, известной как "extrinsic dexterity" (несвойственная ловкость), часто делались предположения о том, каким образом захваты будут брать предметы. Это, в свою очередь, требовало особых конструкций захватов и/или движений робота.

В новом исследовании ученые использовали ИИ для преодоления этих ограничений, чтобы применить такую стратегию к более общим условиям и успешно захватывать предметы различных размеров, форм и веса.

"Это исследование может открыть новые возможности в манипулировании с помощью простого захвата, - говорит ведущий автор исследования Вэньсюань Чжоу из Университета Карнеги-Меллон. - Потенциальные приложения включают складских или бытовых роботов, которые помогают людям по хозяйству".

Исследователи использовали обучение с подкреплением для обучения нейронной сети. Они заставили систему ИИ совершать случайные действия для захвата объекта, поощряя те действий, которые приводили к успеху. В итоге система перенимала наиболее успешные модели поведения. Другими словами, она училась. После обучения системы на физическом симуляторе они протестировали ее на простом захвате.

Ученые заставили робота хватать предметы, находящиеся в открытом контейнере, которые изначально были ориентированы таким образом, что робот не мог их взять. Например, роботу могли дать предмет, который был слишком широк для его захвата. ИИ нужно было придумать способ прижать предмет к стенке контейнера, чтобы робот мог взять его сбоку.

"Изначально мы думали, что робот попытается сделать что-то вроде зачерпывания под предметом, как это делают люди, - говорит Чжоу. - Однако алгоритм дал нам неожиданный вариант. Подтолкнув предмет к стене, робот надавил верхним пальцем на бок предмета, чтобы поднять его вверх, а затем позволил предмету упасть на нижний палец, чтобы схватить его".

В ходе экспериментов Чжоу и ее коллеги проверили свою систему на таких предметах, как картонные коробки, пластиковые бутылки и игрушечный кошелек. Эти предметы различались по весу и форме. Они обнаружили, что их простые захваты могут успешно захватывать эти предметы в 78% случаев.

https://www.youtube.com/watch?v=6ZEPiwF18mA&t=12s

В будущем группа надеется распространить полученные результаты на более широкий спектр объектов и сценариев. Ученые подробно рассказали о своих результатах 18 декабря на Conference on Robot Learning (CoRL) 2022 в Окленде, Новая Зеландия.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/ispolzuya-neposredstvennoe-okruzhenie-prostoi-zahvat-mozhet-vypolnyat-slozhnye-zadachi

Waymo описала свой подход к безопасности автономных транспортных средств

Каждый водитель неизбежно сталкивается с неожиданными ситуациями на дороге, например, с другими участниками дорожного движения проезжающими на красный свет или резко меняющими полосу движения. Автономные транспортные средства тоже могут столкнуться с подобным поведением на дороге и разработчики должны найти способы подготовить свои системы к как можно большему числу неожиданных ситуаций.

Компания Waymo, специализирующееся на автономном вождении, недавно дало некоторое представление о том, как оно обучает свои системы Waymo Driver избегать столкновений на дороге. Компания опубликовала документ с подробным описанием того, как она оценивает эффективность предотвращения столкновений, как она определяет правильный набор сценариев и инструментов для тестирования, которые она разработала для оценки работы своей системы автономного вождения.

В настоящее время Waymo предоставляет услуги роботакси в Чандлере, штат Аризона, центре Финикса и Сан-Франциско, но прежде чем запустить эти услуги, компания провела всестороннее тестирование своей системы Waymo Driver. Чтобы определить готовность, Waymo сравнивает ее производительность с производительностью эталонной модели водителя-человека NIEON (Non-Impaired with Eyes always On the conflict).

NIEON - это модель водителя, которая превосходит способности обычного водителя, поскольку она всегда способна оставаться сосредоточенной на происходящем на дороге. Это означает, что она задает очень высокий стандарт для Waymo Driver, с которой системе предстоит соревноваться, и компания обнаружила, что ее система превосходит NIEON или демонстрирует сравнимые показатели.

Waymo обнаружила, что модель NIEON может полностью предотвратить 62% аварий и снизить риск серьезных травм на 84%. В то время как Waymo Driver справился лучше, предотвратив 75% столкновений и снизив риск серьезных травм на 93%.

Компания тестирует Waymo Driver тремя различными методами: инсценировка на закрытых треках, использование реальных примеров, с которыми Waymo сталкивается во время дорожных испытаний, и полностью синтетическое моделирование. Реальные примеры Waymo постоянно пополняются новыми сценариями, с которыми компания сталкивается на дорогах. Компания использует синтетические симуляции для ситуаций, которые слишком опасны для инсценировки в реальности, например, для аварий на высоких скоростях, или для слишком сложных сценариев, например, для многополосных перекрестков.

Наряду с данными о миллионах километров пробега, которые Waymo собрала за годы испытаний, компания также использует данные о ДТП, в том числе из полицейских баз данных и аварий, зафиксированных камерами наблюдения, чтобы решить, какие сценарии являются наиболее важными для тестирования. Waymo собирает данные для своей базы сценариев с 2016 года и продолжает пополнять ее уникальными сценариями, с которыми сталкивается на дорогах. В ходе исследований Waymo выяснила, что наиболее распространенные типы аварий схожи в любом городе, поэтому ее база данных может помочь ей быстро масштабироваться в новых городах.

Waymo - не единственная компания, занимающаяся автономными транспортными средствами, которая дает представление о безопасности своих роботакси. Компания Cruise недавно опубликовала свой отчет о безопасности, чтобы дать общественности представление о том, что компания делает для обеспечения безопасности своих машин. В отчете подробно описаны подходы, принципы и процессы, которые помогают обеспечить безопасность автомобилей Cruise на дорогах.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/waymo-opisala-svoi-podhod-k-bezopasnosti-avtonomnyh-transportnyh-sredstv

GluxKind предлагает "умную" детскую коляску

Хотя толкать коляску с ребенком, конечно, легче, чем нести его на руках, некоторые усилия все же требуются. Коляска Ella призвана облегчить эту задачу: она оснащена электроприводом, режимом Hands-Free и другими "умными" функциями.

Коляска Ella, получившая награду за инновации на выставке CES 2023, разработана канадским стартапом Glüxkind - компания получила свое название от немецкого слова Glückskind, что означает "счастливый ребенок".

Прежде всего ноу-хау этой коляски заключается в электродвигателях на паре задних колес, которые обеспечивают вспомогательное усилие, когда родители толкают коляску в гору. Они также обеспечивают функцию торможения, не давая коляске скатиться вниз при спуске со склона.

Если у пользователя заняты руки, например, если он хочет взять на руки младенца на некоторое время, коляска может автономно двигаться по тротуару, не отставая от него. В этом режиме она использует набор встроенных датчиков, чтобы следовать по тротуару и избегать препятствий, оставаясь при этом на расстоянии вытянутой руки от пользователя, определяя близость его смартфона.

Когда родители останавливаются, чтобы передохнуть, они могут перевести Ella в режим Rock-My-Baby, в котором она плавно катится вперед и назад, по сути укачивая малыша. Коляска также имеет встроенный генератор белого шума, чтобы убаюкивать младенцев перед сном. Приложение, прилагаемое к коляске, позволяет в любое время отследить ее местонахождение в городе.

https://www.youtube.com/watch?v=1UYEVxshK04

Потенциальные покупатели могут зарезервировать Ella уже сейчас, внеся залог в размере 200 канадских долларов (около $149 долларов США) на сайте компании Glüxkind. Общая стоимость будет начинаться от 3 800 долларов США.

https://robogeek.ru/bytovye-roboty/gluxkind-predlagaet-umnuyu-detskuyu-kolyasku

Enchanted Tools разработала сервисных роботов похожих на мультяшных персонажей

Парижская компания Enchanted Tools надеется выделиться среди других разработчиков роботов с помощью своих мобильных роботов Miroki и Miroka, вдохновленных творчеством анимационной студии Pixar.

Роботы имеют острые ушки и выразительные кошачьи мордочками. Miroki и Miroka были разработаны для использования в больницах, домах престарелых и гостиницах, для помощи в перемещении предметов. Оба робота функционируют одинаково, с той лишь разницей, что Miroki мальчик, а Miroka девочка.

По данным Enchanted Tools, роботы могут захватывать предметы с помощью специально разработанных ручек, которые крепятся к подносу, с успешностью 97%. Для навигации они используют вращающийся шар.

Посетители выставки CES в этом году смогли увидеть Miroki в действии в демонстрационной зоне Enchanted Tools, где генеральный директор Жером Монсо рассказал о технологических преимуществах робота, а также о художественных и повествовательных целях компании.

"Большинство роботов, представленных сегодня на рынке, имеют ограниченные возможности действий и движений и недостаточно эффективную коммуникацию, что ограничивает их полезность и препятствует принятию и внедрению. Мир заслуживает лучшего, - говорится в заявлении Монсо. - Мы считаем, что роботы могут быть "больше, чем полезными" и способны преобразить мир, а не дегуманизировать его. Предпосылка того, что технологические инновации могут быть как художественными, так и эмоциональными лежит в основе Miroki".

Компания Enchanted Tools была основана в 2021 году и на сегодняшний день привлекла $17 млн в виде начального финансирования. Монсо ранее работал в компании Aldebaran, позже приобретенной SoftBank, и помогал создавать человекоподобных роботов Nao и Pepper.

Создавая Miroki Монсо что надеется объединить свой многолетний опыт и предложить клиентам робота, который сможет легко ориентироваться в окружающей среде и разумно сотрудничать с людьми. Miroki и Miroka используют ИИ для понимания таких команд, как "Верни все эти предметы на свои места", "Доставляй этот поднос в комнату каждый час" и "В понедельник c утра отвезите тележку в аптеку".

Компания Enchanted Tools заявила, что тестирует робота на шести экспериментальных площадках и в трех исследовательских лабораториях. Компания заключила партнерство с парижской больницей Брокаль и заявила, что эта больница для пожилых людей станет одной из первых, где Miroki будет использоваться публично в 2024 году.

https://www.youtube.com/watch?v=32pFtkOjBmQ

"Робот сможет делать такие вещи, как приносить воду пациентам, убирать подносы с обедом в больничных столовых, доставлять перчатки или другие СИЗ врачам", - заявили в компании. На сайте Enchanted Tools указано что вес робота составляет 26 кг, высота 1,23 м, максимальная скорость 3,2 км/ч, грузоподъемность 3 кг, а заряда батареи хватает на 8 часов работы.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/enchanted-tools-razrabotala-pohozhih-na-multyashnyh-personazhei-servisnyh-robotov

Сингапурские исследователи разработали реконфигурируемый мягкий захват

Исследователи Сингапурского университета технологии и дизайна (SUTD) разработали новый роботизированный захват с реконфигурируемым рабочим пространством (RWS), который может зачерпывать, собирать и захватывать широкий спектр потребительских товаров.

Комплексные и адаптивные возможности захвата RWS могут сделать его полезным в логистике и пищевой промышленности, направления которые все больше зависят от роботизации для удовлетворения растущих потребностей в эффективном сборе и упаковке товаров. Сообщается, что этот захват может надежно зачерпывать различные крупы, например рис или кускус, и захватывать объекты толщиной до 0,3 мм. Он также может захватывать деформируемые предметы, такие как дыни, коробки с хлопьями или пакеты с моющим средством, весом до 1,4 кг.

По сравнению с традиционными жесткими захватами, в мягких захватах используются податливые мягкие актуаторы и функциональные гиперэластичные материалы, что позволяет им безопасно и надежно захватывать более широкий диапазон геометрических форм. Кроме того, высокая степень свободы и податливость мягких захватов позволяет использовать несколько режимов захвата, несмотря на низкую степень срабатывания и чрезмерно упрощенные стратегии управления.

Несмотря на преимущества перед жесткими аналогами, возможности мягких захватов, такие как усилие контакта, в основном являются следствием рабочей площади захвата, определяемого как диапазон положений, которых может достичь робот для взаимодействия с физической средой. Это, в свою очередь, в значительной степени ограничивается конструкцией захвата. Более того, мягкие захваты, разработанные для выполнения специфических задач обычно ограничены в захвате других типов полезных грузов или в универсальности манипуляций.

Чтобы преодолеть эти ограничения, исследовательская группа SUTD разработала захват RWS с использованием мультимодального управления, при котором рабочее пространство захвата мягкого захвата может быть быстро изменено для полезной нагрузки с различными требованиями к площади контакта. Их исследование "A Multimodal, Reconfigurable Workspace Soft Gripper for Advanced Grasping Tasks" было опубликовано в журнале Soft Robotics.

Захват RWS может изменять и увеличивать объем рабочего пространства захвата на 397% "с помощью независимо управляемых актуаторов: сгибающихся пальцев, пассивно убирающихся ногтей, двунаправленных складных лепестков и гибкой ладони в соответствии с поставленной задачей захвата".

https://www.youtube.com/watch?v=PxNAWm54tvw

Способность захвата RWS быстро изменять конфигурацию рабочей зоны захвата делает его идеальным кандидатом для сложных приложений, для которых в противном случае потребовалось бы несколько захватов для конкретной задачи. На текущий момент исследовательская группа SUTD предпринимает шаги по коммерциализации захватов RWS.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/singapurskie-issledovateli-razrabotali-rekonfiguriruemyi-myagkii-zahvat

Британская компания Oxbotica привлекла $140 млн

Разработчик ПО для автономных транспортных средств Oxbotica привлекла $140 млн в рамках финансирования раунда серии C для ускорения внедрения своей технологии в таких областях, как горнодобывающая промышленность и аэропорты.

Вчерашнее объявление увеличивает объем инвестиций в компанию, расположенную в Оксфорде, до $225 млн. Ожидается, что до закрытия раунда в течении нескольких месяцев присоединятся дополнительные инвесторы.

В число акционеров, повторно вкладывающих средства, входят bp ventures, BGF, Halma, Hostplus, Kiko Ventures (IP Group), Ocado Group, Tencent, Venture Science и ZF. Среди новых инвесторов - Aioi Nissay Dowa Insurance Co, Ltd и ENEOS Innovation Partners.

Финансирование будет способствовать расширению компании Oxbotica в Северной Америке, регионе EMEA и APAC, а также ускорит внедрение ее автономной операционной системы в таких областях, как сельское хозяйство, аэропорты, энергетика, доставка товаров, добыча полезных ископаемых и совместные пассажирские перевозки.

В своем заявлении Гэвин Джексон, генеральный директор Oxbotica, сказал: "Эта знаковая инвестиция от инвесторов мирового класса является огромным подтверждением нашей стратегии применения технологии автономного вождения там, где существует постоянный и срочный спрос - в цепочках поставок, промышленных секторах и в решении проблемы перенаселения наших городов".

Программное обеспечение Oxbotica воплощает в жизнь концепцию компании Universal Autonomy (универсальная автономия), которая подразумевает, что любое транспортное средство, любого размера, в любом месте может работать автономно, безопасно и устойчиво.

Проекты компании включают сотрудничество с Ocado Group, направленное на автономную доставку товаров для выполнения заказов клиентов. Автомобиль от партнера Applied EV, управляемый ПО от Oxbotica, работал без водителя на общедоступной дороге в Оксфорде.

Oxbotica также работает с компанией Wenco International Mining Systems над демонстрацией преимуществ открытой автономии в горнодобывающей промышленности для повышения безопасности и снижения эксплуатационных расходов. В 2024 году в партнерстве с Applied EV, bp, NEVS и ZF будут запущены автономные пассажирские шаттлы и автомобили для конкретных отраслей промышленности.

"Компания Oxbotica была основана 8 лет назад с целью создания универсальной автономии - обеспечения безопасной и устойчивой автономии, которая не зависит от места работы и типа транспортного средства, - сказал Пол Ньюман, технический директор и один из основателей Oxbotica. - Благодаря величайшему инженерному таланту и опыту, используя лучшие достижения ИИ, робототехники и метавселенной, мы выполняем это обещание".

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/britanskaya-kompaniya-oxbotica-privlekaet-140-mln

Китайские исследователи разрабатывают лазерную систему зарядки дрона в воздуха

Исследователи Северо-Западного политехнического университета в Сяньяне, Китай, продемонстрировали беспилотник, которому не нужно приземляться для подзарядки аккумуляторов, благодаря дистанционной лазерной системе.

Система использует фотоэлектрический преобразователь в нижней части дрона для получения энергии от лазера. Подобные системы выполняют довольно приличную работу по беспроводной передаче энергии, хотя эффективность невелика. На стороне передачи эффективность передачи энергии от лазера может составлять 50-85%, в зависимости от того, насколько хорош лазер, а на стороне приема может теряться около 50% энергии.

Вашингтонская компания PowerLight, ранее известная как LaserMotive, продемонстрировала подобную беспроводную систему зарядки еще в 2012 году, поддерживая большой дрон в воздухе в течение 48 часов в аэродинамической трубе и питая один из дронов Stalker компании Lockheed Martin на открытом воздухе с расстояния до 600 м.

Команда NPU разработала "интеллектуальный алгоритм визуального слежения" для удержания луча на беспилотнике, а также адаптивную систему формирования луча, которая может компенсировать изменения плотности атмосферы. Она также разработала метод идентификации препятствий и быстрой регулировки мощности луча до безопасного уровня. Они провели испытания на небольшом квадрокоптере и продемонстрировали его работу в помещении с включенным и выключенным светом, а также на улице в ночное время. На видео в статье China Daily видно, что дрон достигает высоты около 10 м.

Способность лазерных систем работать на больших расстояниях позволяет предположить, что такая система может обеспечить проведение операций с беспилотниками на больших высотах, что может эффективно создать постоянные воздушные платформы, способные действовать немного похоже на низковысотные спутники - хотя, если речь идет о платформах типа мультикоптера, их использование, вероятно, будет зависеть от погоды.

Можно ожидать и некоторого противодействия со стороны регулирующих органов, учитывая, что эти устройства будут направлять лазеры в небо. NPU не раскрыла выходную мощность лазера, дальность действия системы или ее эффективность, сославшись на военный потенциал устройства. Но, стоит отметить, что это скорее лабораторный прототип на ранней стадии.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/kitaiskie-issledovateli-razrabatyvayut-lazernuyu-sistemu-zaryadki-drona-v-vozduha

Исследователи TUM представили свое решение для оптимизации траектории движения робота

Исследователи Мюнхенского института робототехники и машинного интеллекта (MIRMI) при Мюнхенском техническом университете (TUM) разработали модель, которая позволяет роботу подавать чай и кофе быстрее человека не проливая ни капли. Математике, лежащей в основе этой концепции более 300 лет.

Может ли робот быть лучшим официантом, чем человек? Чтобы ответить на этот вопрос, доктор Луис Фигередо, старший научный сотрудник в команде профессора Сами Хаддадина, установил роботизированный манипулятор от компании Franka Emika с семью степенями свободы и подключил к ней компьютер. Рука робота захватывает стакан, наполненный до краев водой, поднимает его и покачивает в стороны, не пролив ни капли. "И он делает это быстрее и безопаснее, чем человек", - говорит Фигередо.

Как это работает? Команда просто "кормила" робота алгебраическими формулами, возраст которых насчитывает несколько столетий. За основу математики они взяли марокканский чайный поднос, в котором применяется принцип сферического маятника.

Вместе с коллегами Фигередо внедрил динамику сферического маятника в ПО управления роботом. Это означает, что движения робота ограничены основными принципами геометрии. Вместе со своей командой он также интегрировал в модель правильные углы, скорость и ускорение. "Когда вы понимаете, как движется маятник, и знаете, как он работает, все оказывается довольно просто", - говорит Фигередо.

"Большинство подходов сосредоточено на ограничении ускорения, чтобы держать под контролем взбалтывание жидкостей. Или они работали с гидродинамикой для расчета поведения этих веществ, чтобы предсказать траектории, - объясняет Фигередо. Что по его словам занимает много времени, а результат все еще неопределенный.

В качестве практического применения своей работы ученые предполагают использовать инновационную роботизированную поддержку для пожилых людей и тех, кто нуждается в уходе. "Но отрасли, связанные с транспортировкой материалов, представляющих биологическую и химическую опасность, вероятно, тоже будут заинтересованы в подобном решении", - говорит Фигередо.

Безопасность остается критически важным моментом: в идеале робот должен уметь распознавать опасные ситуации. "Для этого нам нужно улучшить его восприятие", - говорит Фигередо.

https://www.youtube.com/watch?v=K0xACJ1Zkgw

Датчики позволят машине не только распознавать людей, но и предсказывать их движения. Это единственный способ полностью исключить столкновения с роботом. Пока что робот работает с тактильными датчиками в качестве защитного механизма. В текущем режиме "slosh-free" рука робота мгновенно совершает возвратное движение, когда чувствует столкновение, но при этом сохраняет жидкость в безопасности.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-tum-predstavili-svoe-reshenie-dlya-optimizatsii-traektorii-dvizheniya-robota

Израильские ученые разработали робота способного "чувствовать запах"

Новая разработка Тель-Авивского университета позволила роботу почувствовать запах с помощью биологического датчика. Датчик посылает электрические сигналы в ответ на присутствие запаха, который робот может обнаружить и интерпретировать.

В новом исследовании ученые успешно подключили биологический датчик к электронной системе и, используя алгоритм машинного обучения, смогли определить запахи с уровнем чувствительности в 10 000 раз выше, чем у обычно используемого электронного устройства. Исследователи считают, что в свете успеха их исследования эта технология может быть использована в будущем для идентификации взрывчатых веществ, наркотиков, болезней и многого другого.

Исследование было осуществлено под руководством докторанта Неты Швиль, доктора Бен Маоза, а также профессора Йосси Йовеля и профессора Амира Айали. Результаты были опубликованы в журнале Biosensors and Bioelectronics.

Д-р Маоз и профессор Айали объясняют: "Созданные человеком технологии все еще не могут конкурировать с миллионами лет эволюции. Одна из областей, в которой мы особенно отстаем от животного мира, - это восприятие запахов. Примером тому может служить аэропорт, где мы проходим через магнитометр, который стоит миллионы долларов и может определить, есть ли у нас металлические предметы. Но когда они хотят проверить, не провозит ли пассажир наркотики, они приводят собаку, чтобы она его обнюхала. В животном мире насекомые отлично умеют принимать и обрабатывать сенсорные сигналы. Комар, например, может обнаружить разницу в 0,01% в уровне углекислого газа в воздухе. Сегодня мы далеки от создания сенсоров, чьи возможности приближаются к возможностям насекомых".

Исследователи отмечают, что в целом наши органы чувств, такие как глаза, уши и нос, как и у всех других животных, используют рецепторы, которые определяют и различают различные сигналы. Затем орган чувств преобразует эти сигналы в электрические сигналы, которые мозг декодирует как информацию. Сложность биосенсоров заключается в соединении органа чувств, например, носа, с электронной системой, которая знает, как декодировать электрические сигналы, полученные от рецепторов.

Профессор Йовель говорит: "Мы подключили биологический датчик и дали ему понюхать различные запахи, одновременно измеряя электрическую активность, которую вызывал каждый запах. Система позволила нам обнаружить каждый запах на уровне первичного органа чувств насекомого. Затем, на втором этапе, мы использовали машинное обучение для создания "библиотеки" запахов. В ходе исследования нам удалось охарактеризовать 8 запахов, таких как герань, лимон и марципан. После окончания эксперимента мы продолжали определять дополнительные различные и необычные запахи, такие как различные виды шотландского виски. Сравнение со стандартными измерительными приборами показало, что чувствительность носа насекомого в нашей системе примерно в 10 000 раз выше, чем у приборов, которые используются сегодня".

https://www.youtube.com/watch?v=YuB6akSlVE4

Доктор Маоз заключает: "Природа гораздо более развита, чем мы, поэтому мы должны использовать ее. Продемонстрированный нами принцип может быть использован и применен к другим органам чувств, таким как зрение и осязание. Например, некоторые животные обладают удивительными способностями к обнаружению взрывчатых веществ или наркотиков; создание робота с биологическим носом могло бы помочь нам сохранить человеческую жизнь и выявить преступников таким образом, который сегодня невозможен. Некоторые животные умеют распознавать болезни. Другие могут чувствовать землетрясения".

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/izrailskie-uchenye-razrabotali-robota-sposobogo-chuvstvovat-zapah

Автономные технологии компании Locomation для восстановления льда на катках

Первый ледовый комбайн был придуман в 1949 году Фрэнком Замбони в Парамаунте, штат Калифорния. С тех пор компания Zamboni стала крупнейшим производителем и поставщиком этих машин в мире, при этом ледовые комбайны часто называют «замбони», независимо от того кто ее произвел. Команда исследователей пытаются сделать эти машины автономными.

Группа студентов Университета Карнеги-Меллона (CMU) в сотрудничестве с компаниями Zamboni, Duquesne Light Company, клубом Pittsburgh Penguins и разработчиками автономных систем для грузовиков Locomation разработала автономный ледовый комбайн.

Сотрудничество началось с компании Locomation, основатели которой, генеральный директор Четин Меричли и технический директор Текин Меричли, посетили игру Pittsburgh Penguins и увидели возможность по-новому использовать разработанную ими технологию.

Locomation создает автономные системы для грузовиков и использует уникальный подход к автономному вождению. Их технология подразумевает, что один грузовик, с отдыхающим водителем в салоне, автономно следует за другой машиной, которая управляется человеком, но также оснащена технологией автономного вождения. Эти грузовики связаны электроникой, чтобы двигаться вместе, и могут меняться местами, чтобы водители могли по очереди отдохнуть.

Хотя в будущем компания планирует разработать полностью автономные грузовики, которым не нужно будет следовать за грузовиками, управляемыми человеком, приоритетным направлением для нее является внедрение своей технологии в мир. Это позволит автономной системе учиться на реальных сценариях во время движения на дорогах общего пользования.

Обычно на катке две машины Zamboni чистят лед в перерывах между хоккейными периодами. Компания Locomation решила, что для ледовых комбайнов можно создать аналогичную систему, которую она использует в грузовиках. Компания обратилась к Джону Долану, директору программы магистратуры по разработке робототехнических систем в CMU, чтобы узнать, будет ли группа студентов заинтересована в совместной работе над проектом. Компания Locomation вышла из CMU в 2018 году, поэтому это было естественное сотрудничество для обеих организаций.

Проект длился три семестра, начавшись с этапа мозгового штурма, на котором студенты определили, как они будут разрабатывать систему и тестировать ее, начиная с маленького RC Car, который представляет собой небольшую платформу с дистанционным управлением, и заканчивая реальным Zamboni.

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

После тестирования концепции на RC Car, команда студентов работала над автомобилем HE, оснащенным всеми датчиками, необходимыми для автономной работы. Этот этап проекта позволил команде отработать все последние нюансы технологии автоматизации, прежде чем устанавливать ее на Zamboni.

Компания Zamboni предоставила команде полностью электрический ледовый комбайн для работы и модернизации. Команда успешно завершила первое испытание на льду: автономный Zamboni следовал за другим, управляемым человеком, но со смещением, так что два автомобиля не чистили одни и те же участки льда. Окончательные демонстрации системы состоятся примерно чем через неделю.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/avtonomnye-tehnologii-kompanii-locomation-dlya-vosstanovleniya-lda-na-katkah

Специальный беспилотник собирает эДНК с ветвей деревьев

Исследователи из ETH Zurich и Швейцарского федерального исследовательского института WSL, а также компания SPYGEN совместно разработали летающее устройство, которое может приземляться на ветви деревьев для взятия образцов ДНК. Разработка открывает новые возможности для исследователей биоразнообразия.

Экологи все чаще используют следы генетического материала, оставленного живыми организмами в окружающей среде, называемые экологической ДНК (эДНК), для каталогизации и мониторинга биоразнообразия. На основе этих следов исследователи могут определить, какие виды обитают на определенной территории.

Получить образцы из воды или почвы легко, но другие места обитания, например полог леса, труднодоступны для исследователей. В результате многие виды не отслеживаются в малоизученных районах.

Разработанный дрон оснащен клейкими полосками. Когда он приземляется на ветку, материал с ветки прилипает к этим полоскам. Затем исследователи могут извлечь ДНК в лаборатории, проанализировать ее и отнести к генетическим соответствиям различных организмов, используя сравнительный анализ базы данных.

Но не все ветви одинаковы, они различаются по толщине и эластичности. ПО летательного аппарата работает таким образом, чтобы он мог автономно приближаться к ветке и оставаться на ней устойчивым достаточно долго для взятия образцов.

"Посадка на ветки требует сложного управления, - объясняет Стефано Минчев, профессор в ETH Zurich и WSL. - Изначально дрон не знает, насколько гибкой является ветка, поэтому исследователи оснастили его датчиком силы. Это позволяет дрону измерять этот фактор на месте и включать его в свой маневр полета".

Исследователи протестировали свое новое устройство на семи видах деревьев. В образцах они обнаружили ДНК 21 отдельной группы организмов, включая птиц, млекопитающих и насекомых. "Это обнадеживает, поскольку показывает, что метод сбора работает", - говорит Минчев.

Теперь исследователи хотят усовершенствовать свой беспилотник, чтобы подготовить его к конкурсу, цель которого обнаружить как можно больше различных видов на 100 гектарах тропического леса в Сингапуре за 24 часа.

Чтобы проверить эффективность беспилотника в условиях, аналогичных тем, в которых он будет работать на конкурсе, Минчев и его команда в настоящее время работают в зоопарке Цюриха в тропическом лесу Масоала. "Здесь у нас есть преимущество - мы знаем, какие виды присутствуют, что поможет нам лучше оценить, насколько тщательно мы собираем все следы эДНК с помощью этой техники или что-то упускаем", - говорит Минчев.

Однако для этого мероприятия устройство сбора должно стать более эффективным и быстрым. В ходе испытаний в Швейцарии дрон собрал материал с семи деревьев за три дня, но в Сингапуре он должен будет способен собрать образцы с гораздо большего количества деревьев за один день.

Сбор образцов в естественном тропическом лесу, однако, ставит перед исследователями еще более сложные задачи, ведь частые дожди смывают эДНК с поверхностей. "Поэтому нам очень интересно узнать, сможет ли наш метод сбора образцов проявить себя в экстремальных условиях тропиков", - говорит Минчев.

https://www.youtube.com/watch?v=0jpTahO7pls

Исследования опубликовано в журнале Science Robotics.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/spetsialnyi-bespilotnik-sobiraet-ednk-s-vetvei-derevev

Cap_able представил коллекцию одежды Manifesto для защиты от распознавания лиц

Возможно, они немного странные на вид, но Cap_able утверждает, что их визуально запутанный и дорогой хлопковый трикотаж предназначен для того, чтобы сбить с толку системы распознавания лиц ИИ, обманывая системы машинного обучения, заставляя их думать, что вы животное, а не человек.

Существует множество причин, по которым люди не хотят, чтобы их отслеживали с помощью широко распространенной технологии распознавания лиц - для большинства людей это довольно антиутопическая мысль, что правительства по всему миру теперь имеют доступ к системам, которые могут идентифицировать и составить ваш профиль, просто используя записи с камер видеонаблюдения. И даже в тех странах, где правительства обязались не использовать эту технологию, она также доступна корпорациям, которые могут использовать ее, например для персонализации рекламы.

Большинство таких машин можно обмануть, надев маску, но туринский дом моды Cap_able придумал креативное решение, которое мешает системам ИИ распознавать лицо, даже если оно полностью открыто.

В коллекции Manifesto, разработанной в рамках докторской диссертации соучредителя Рашеле Дидеро в Миланском университете, используется ряд узоров, которые выглядят странно и вычурно, но включают детали и подсказки, которые заставляют системы искусственного интеллекта интерпретировать человеческий силуэт как зебру, собаку или жирафа.

Дидеро протестировал коллекцию Manifesto с помощью YOLO (You Only Look Once) - системы обнаружения объектов на основе нейронной сети, способной быстро классифицировать объекты на видео в режиме реальном времени и распознавать лица при обучении на базе фотографий.

https://www.youtube.com/watch?v=_h8HwGFP0Bk

С одной стороны, любому правительству было бы довольно тривиальным решением щелкнуть правой кнопкой мыши по изображениям на сайте Cap_able и добавить эту одежду в свои системы распознавания, что сразу же сорвало бы подобную затею. С другой стороны, возможно, это не стоит их внимания, потому что Cap_able продает худи, изображенный на снимке выше за 420 евро (более 30 тыс руб).

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/capable-predstavil-kollektsiyu-odezhdy-manifesto-dlya-zaschity-ot-raspoznavaniya-lits