Мечение китов с помощью дронов может изменить ситуацию в морской науке

Киты одни из самых крупных млекопитающих в мире и они довольно трудны для изучения в плане сбора достоверной информации. Популяцию этих животных можно подсчитать и наблюдать в поверхностных водах, но 95% своего времени они проводят в отдаленных и негостеприимных водах.

Мечение китов с помощью устройств для сбора данных является лучшим способом узнать больше о них, но традиционные методы могут быть опасными для исследователей, стрессовыми для животных и невероятно трудоемкими. Традиционно метки прикрепляются к китам с помощью длинного шеста длиной 6-9 м, управляемого группой исследователей на лодке, которая смогла подойти достаточно близко к животным. Это не только сложное, но и опасное для ученых и зачастую стрессовое для китов занятие.

Теперь ученые провели наиболее полное исследование эффективности беспилотных технологий для сбора жизненно важных данных у финвалов и синих китов, что избавляет от необходимости приближаться к ним на исследовательском судне.

В ходе восьмидневных полевых испытаний в водах национального парка Лорето Бэй, Мексика, международная команда исследователей развернула беспилотные летательные аппараты (БПЛА) в составе пилотируемой беспилотной воздушной системы (UAS), чтобы установить метки на животных. Из 29 случаев, когда животное считалось оптимальным для мечения, беспилотник успешно справился с 21 попыткой.

Сообщается, что запуск БПЛА и установка метки занимало в среднем 2 минуты 45 секунд, а исследовательское судно смогло держаться на расстоянии около 500 метров от цели. Исследование показало, что при 72% успехе это может быть самый эффективный метод сбора данных такого рода, разработанный на сегодняшний день.

В исследовании были отмечены и другие преимущества, включая способность беспилотников соответствовать скорости плавания животного, что означает, что прикрепление меток может быть успешным там, где традиционная ручная установка меток с помощью шеста невозможна.

"Наши результаты подтверждают возможность использования беспилотных летательных аппаратов в качестве платформы для мечения свободно плавающих крупных китов, - отметили исследователи. - UAS смог успешно прикрепить метки к определенным особям и сделать это с большого начального расстояния за короткий промежуток времени. Это потенциально повышает эффективность мечения, одновременно снижая возможные помехи, связанные с близким подходом и необходимой близостью, которые обычно требуются для прикрепления меток с помощью небольших судов. Эта техника также снижает вероятность поражения и травмирования китов или людей".

Процесс включает в себя прикрепление к спине китов присосок с внутренними метками данных, по сути, небольших мини-компьютеров, примерно на 24 часа, которые информируют ученых о поведении подводных животных. Метки могут регистрировать глубину, скорость, ускорение, замедление, влияние температуры воды на поведение и другие аспекты жизни китов, что очень важно для понимания этих млекопитающих.

"Метки на основе UAS имеют потенциал для значительного улучшения изучения китообразных в дикой природе, - отметили исследователи. - Наши многообещающие первоначальные результаты демонстрируют, насколько нам известно, первое серьезное исследование использования UAS для прикрепления широко используемых биологических меток (DTAGs и CATS) к свободно плавающим китам".

https://www.youtube.com/watch?v=9v5AwzXZwSI

Исследование было опубликовано в журнале Royal Society Open Science.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/mechenie-kitov-s-pomoschyu-dronov-mozhet-izmenit-situatsiyu-v-morskoi-nauke

Ученые из IIT представили 4D-печатного робота для мониторинга окружающей среды

Итальянские исследователи из Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) в Генуе создали 4D-печатного биоразлагаемого мягкого робота, который меняет форму в зависимости от изменения влажности и может перемещаться по почве. Устройство имеет большой потенциал в качестве нового инструмента для мониторинга окружающей среды.

4D-печать - это процесс использования 3D-печати для создания объектов, которые могут менять свою форму или свойства в зависимости от факторов окружающей среды, таких как свет и температура. Теперь технология была использована для создания мягкого робота, способного анализировать почву. Исследователи черпали вдохновение в структуре семян южноафриканской герани (Pelargonium appendiculatum), которые меняют форму в зависимости от влажности окружающей среды.

"Наши исследования начались с наблюдения за природой, с целью имитировать стратегии живых существ или их структуры и воспроизвести их в роботизированных технологиях с низким воздействием на окружающую среду с точки зрения энергии и загрязнения", - сказала Барбара Маццолай, автор-корреспондент исследования.

Семена южноафриканской герани используют свои гигроскопические свойства (способность поглощать водяные пары из воздуха), отделяясь при соответствующих условиях окружающей среды. После отсоединения они меняют форму и самостоятельно проникают в почву, увеличивая шансы на прорастание.

Тщательно изучив структуру и биомеханику семени растения, исследователи воспроизвели его с помощью комбинации методов 3D-печати и электроспиннинга (способа получения полимерных волокон в результате действия электростатических сил на электрически заряженную струю полимерного раствора или расплава).

Исследователи напечатали подложку из поликапролактона (PCL) методом FDM/FFF 3D-печати. Далее подложка из биоразлагаемого эфира была активирована с помощью кислородной плазмы, чтобы придать ей гидрофильные свойства. Затем на нее добавили гигроскопичные волокна, полученные методом электроформования и состоящие из полиэтиленоксидной оболочки и сердечника из нанокристаллов целлюлозы.

В ходе испытаний мягкий робот исследовал образец почвы, адаптируя свою форму для взаимодействия с ее шероховатостями и трещинами. Он был очень энергоэффективным и мог поднимать груз, примерно в 100 раз превышающий собственный вес.

"Этим последним исследованием мы еще раз доказали, что можно создавать инновационные решения, которые не только ставят перед собой задачу мониторинга благополучия нашей планеты, но и делают это, не изменяя ее", - сказала Маццолай.

https://www.youtube.com/watch?v=PKu62txMi_0

Исследователи надеются, что низкая стоимость, простота конструкции и возможности сбора данных устройства будут особенно полезны в отдаленных районах. Исследование "4D Printing of Humidity-Driven Seed Inspired Soft Robots" было опубликовано в журнале Advanced Science.

https://robogeek.ru/3d-tehnologii/uchenye-iit-predstavili-4d-pechatnogo-robota-dlya-monitoringa-okruzhayuschei-sredy

Исследователи из Шотландии разработали технологию ИИ для измерения осадки судна

Компания Tymor Marine и Эдинбургский университет при поддержке и финансировании шотландского инновационного центра CENSIS создали инструмент машинного зрения, основанный на глубоком обучении, который позволяет автоматизировать и сделать более точным считывание отметок осадки на морских судах.

Консорциум заявил, что отметки осадки в настоящее время измеряются и записываются на глаз с причала или с лодки, как это было более двух тысячелетий назад. Такие измерения могут оказаться неточными из-за таких факторов как волны, выцветшие метки, освещение и биообрастание.

Точные показания осадки имеют решающее значение для обеспечения устойчивости судна, указывая на то, сколько груза оно перевозит и на какой глубине может безопасно плавать. Показания также проверяются портовыми властями, чтобы убедиться, что суда соответствуют местным ограничениям и правилам. По словам исследователей, их технология использует алгоритмы анализирует видеозаписи, чтобы точно определить, где проходит ватерлиния.

Tymor Marine и Эдинбургский университет продолжат разработку технологии с целью создания приложения для смартфонов, которое позволит морякам записывать отметки осадки и загружать их в облако для получения показаний в режиме реального времени.

Рози Клегг, морской архитектор компании Tymor Marine, сказала: "Мы уже давно хотели получить такую технологию, но обнаружили, что готового ПО нет. Благодаря CENSIS мы нашли в Эдинбургском университете специалистов, которые были нам необходимы для разработки нашей собственной технологии и привнесения инноваций в традиционную, в общем-то, отрасль".

Клегг добавила, что за последние 12 недель команда доказала осуществимость концепции и теперь сосредоточится на ее различных элементах, обучит ее работе с данными, получаемыми при каждом посещении судна, и начнет выводить ее на коммерческий уровень.

"Мы также изучаем возможность применения этой концепции к беспилотникам, что сделает процесс еще более безопасным", - сказала она.

Доктор Хакан Билен из Школы информатики Эдинбургского университета, сказал, что первые исследователи ИИ считали, что ИИ будет легко решать визуальные задачи, которые мы делаем без усилий, например, распознавание цифр и оценка ватерлинии, но будет испытывать трудности в более сложных ситуациях, таких как игра в шахматы.

"Однако оказалось, что все обстоит с точностью до наоборот, и именно простые на первый взгляд задачи нам еще предстоит решить", - сказал Билен. - Алгоритм, который мы создали для Tymor Marine, был построен на основе последних достижений в области глубоких нейронных сетей. Модель берет видео, на котором показан корпус судна, и определяет, где цифры на борту судна пересекают ватерлинию в различных сценариях. Мы продолжаем наращивать базу данных, вводя больше ручных аннотаций для обучения, а также совершенствуем различные компоненты метода, что в будущем должно сделать его более точным".

Коринн Критчлоу-Уоттон, руководитель проекта в CENSIS, сказала: "Этот проект - прекрасный пример того, как небольшой шотландский бизнес использует инновации для решения глобальной проблемы. Невероятно подумать, что мировая судоходная индустрия все еще полагается на принципы, разработанные в Древней Греции, для такой важной части своей работы. Машинное зрение может обеспечить более точный, последовательный и безопасный подход к проверке устойчивости и веса судов, что может быть только положительным фактором для отрасли".

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/issledovateli-iz-shotlandii-razrabotali-tehnologiyu-ii-dlya-izmereniya-osadki-sudna

Исследователи из ASU разрабатывают беспилотник, способный выдерживать столкновения

Поисково-спасательные работы после таких катастроф, как сильные землетрясения в Турции и Сирии, - это гонка со временем. Команды экстренного реагирования должны быстро обнаружить пустоты и пространства в обломках зданий, где могут находиться выжившие, до того, как утечка природного газа, затопление водопровода или сдвиг бетонных перекрытий приведут к их гибели.

Передовые технологии играют жизненно важную роль в этих восстановительных операциях. Для поиска признаков жизни используются тепловизионное оборудование и чувствительные прослушивающие устройства. Небольшие беспилотные летательные аппараты также могут обследовать труднодоступные места, но присущая нынешним конструкциям хрупкость ограничивает их применение.

"Мы видим, как дроны используются для оценки ущерба с высоты, но они не могут перемещаться по разрушенным зданиям", - говорит Венлонг Чжан, доцент и эксперт по робототехнике из Университете штата Аризона (ASU). Он говорит, что воздушные дроны должны выдерживать удары и толчки, чтобы раскрыть свой потенциал для поисково-спасательных операций. Для этого он и его команда разработали и испытали квадрокоптер SoBAR (от soft-bodied aerial robot) с надувной рамой. Уникально то, что его жесткость можно регулировать. Надувная рама их дрона весит 10 граммов, по сравнению со 120-граммовой жесткой рамой дрона DJI F450, на основе которого он создан. Результаты работы были опубликованы в журнале Soft Robotics.

"Мы должны изменить нашу ориентацию на избежание контакта с окружающей средой. Дроны должны физически взаимодействовать с окружающей средой для выполнения целого ряда задач, - говорит Чжан. - Мягкое тело не только поглощает ударные силы, обеспечивая устойчивость к столкновениям, но и обеспечивает податливость материала, необходимую для динамических маневров, таких как приземление на ветку".

Приземление на ветку - это пример контролируемого столкновения. Птицы технически сталкиваются с ветками деревьев или другими конструкциями, когда приземляются и садятся на них. Их податливые суставы и мягкие ткани поглощают силу удара, а пассивный механизм фиксации в лапах позволяет им цепляться за неровные поверхности без использования мышечной энергии для удержания их на месте.

Чжан и его команда черпали вдохновение в этой птичьей модели при разработке тканевого гибридного бистабильного захвата для своего квадракоптера. Бистабильность означает, что у него есть два устойчивых равновесных состояния: открытое и закрытое. Он просто реагирует на удар при приземлении, закрываясь и надежно цепляясь за предметы различных форм и размеров.

"Он может приземляться практически на все. Кроме того ему не нужен актуатор для обеспечения энергии для удержания на поверхности. Он просто закрывается и остается в таком положении, не потребляя энергии", - говорит Чжан.

Такая механика важна для продолжительных операций в полевых условиях. Дроны можно разместить там, где это необходимо, и затем выключить роторы для экономии заряда батареи.

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

Чжан говорит, что такое динамическое взаимодействие с окружающей средой может расширить возможности использования дронов в поисково-спасательных операциях, а также для других целей, таких как мониторинг лесных пожаров и помощь военной разведке.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/issledovateli-iz-asu-razrabatyvayut-bespilotnik-sposobnyi-vyderzhivat-stolknoveniya

Автоматизированное управление колонной автобусов для повышение гибкости общественного транспорта

Ряд экспертов считают, что автоматизированное вождение имеет особенное значение для общественного транспорта, как с экологической, так и с экономической точки зрения. Нехватка водителей, на которую часто сетуют, еще больше усиливает эту тенденцию.

Исследователи Технологического института Карлсруэ (KIT) в сотрудничестве с SWM, мюнхенской коммунальной компанией, и производителем транспортных средств EBUSCO разрабатывают электрические автобусы для регулярных перевозок в Мюнхене, которые автоматически следуют за ведущим транспортным средством. Первые прототипы этой концепции формирования автоколонн уже находятся в эксплуатации.

"Обычные сочлененные автобусы требуют слишком много энергии и не могут использоваться достаточно гибко, когда необходимо реагировать на сильные колебания количества пассажиров", - говорит профессор Эрик Сакс, руководитель Института технологий обработки информации (ITIV) при KIT.

По задумке исследователей несколько автобусов, управляемых электроникой, следуют друг за другом на коротких расстояниях. Водитель требуется только для ведущего автомобиля. Эти автоколонны могут быть адаптированы по мере необходимости для удовлетворения конкретных потребностей дорожного движения.

"Такое движение - это оптимальный способ адаптировать работу автобусов к спросу - в зависимости от времени суток или маршрута - особенно в городской глубинке", - говорит Николь Кехлер из ITIV.

Помимо гибкости, есть и другие преимущества для операторов городских автобусов: "Единые для всех автобусы и стандарты транспортных средств делают разработку, производство и эксплуатацию автобусов более эффективной. Таким образом, весь процесс электрификации городских автобусов становится гораздо менее затратным. Более того, автоматизация рулевого управления, замедления и ускорения гораздо легче внедрять их в электромобили, чем в их дизельные аналоги", - добавляет Эрик Сакс.

Конечной целью является замена всех автобусов в Мюнхене на транспортные средства с электрическим приводом. До этого момента еще предстоит решить некоторые технические проблемы: "Например, расстояние между автобусами не должно быть слишком большим, чтобы другие транспортные средства не могли проскочить между ними. Система должна обнаруживать пешеходов, которые ступают между автобусами, - говорит Эрик Сакс. - Мы также должны учитывать воздействие льда, пыли и снега.

Безопасность обеспечивается датчиками: системы лидаров, радара и камер контролируют расстояние и клиренс. Данные о ведущем транспортном средстве, такие как его положение, угол поворота и скорость, передаются по радио на каждое следующее транспортное средство. При этом исследователи указывают, что если головной автобус тормозит, то ведомый распознает это действие как по радиосигналу, так и по миганию стоп-сигналов.

https://www.youtube.com/watch?v=VWkSfzPCK-U

"Мы начали с создания концепции автоколонны городских автобусов, а затем разработали соответствующие алгоритмы для их автоматизации, - говорит Николь Кехлер.- Эти алгоритмы будут затем использованы в прототипе автобуса, созданного исследователями KIT в сотрудничестве с SWM и голландским производителем электробусов EBUSCO. В следующем году он будет испытан на тестовом поле для электрифицированных и автономных транспортных средств местного общественного транспорта, расположенном на севере баварской столицы.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/avtomatizirovannoe-vozhdenie-kolonnoi-avtobusov-dlya-povyshenie-gibkosti-obschestvennogo-transporta

Ученые MPI-IS представили медузоподобного робота для очистки водоемов

Благодаря своему уникальному способу передвижения в воде, медузы часто используются в качестве вдохновения для создания мягких роботов. Немецкие исследователи обнаружили, что локомоция роботизированной медузы может притягивать мелкие кусочки мусора со дна океана без какого-либо контакта. Такой робот может быть полезен для уборки мусора из деликатных океанических сред, таких как коралловые рифы.

Роботы, разработанные учеными из Института интеллектуальных систем имени Макса Планка (MPI-IS), размером с ладонь состоят из шести приводов, заполненных искусственными мышцами, известными как HASEL. По сути, эти мышцы представляют собой заполненные маслом мешочки, покрытые электродами. Когда на электроды подается ток, они наполняются положительным зарядом. Затем они отводят ток в океанскую воду. Этот цикл заставляет масло в мешочках двигаться вперед и назад, заставляя приводы совершать машущие движения. Что важно, эти движения создают в воде течение, которое может увлекать частицы вверх.

"Когда медуза плывет вверх, она может захватывать объекты на своем пути, поскольку создает течения вокруг своего тела, - говорит первый автор статьи Тяньлу Ванг, постдок в отделе физического интеллекта MPI-IS и первый автор публикации. - Таким образом, она может собирать питательные вещества. Наш робот также циркулирует воду вокруг себя. Эта функция полезна для сбора таких объектов, как частицы мусора. Затем он может транспортировать мусор на поверхность, где впоследствии он может быть переработан".

Роботы практически бесшумны, что в сочетании с их бесконтактным подходом делает их экологически чувствительным инструментом, который можно применять в различных ситуациях.

"Он также способен собирать хрупкие биологические образцы, такие как икринки рыб, - говорит Ванг. - При этом нет никакого негативного воздействия на окружающую среду. Взаимодействие с водными видами происходит мягко".

Хотя робот может заниматься уборкой океана, без физического контакта с ним, исследователи смогли продемонстрировать, что робот может выполнять хватательные движения, когда два привода из шести выступают в роли захватов. Они также показали, что два робота могут работать вместе, чтобы поднять со дна более сложный предмет, например, медицинскую маску для лица.

Несмотря на результаты работы, на данный момент у робота есть одно серьезное ограничение: он должен быть подключен к источнику питания через провод. Исследовательская группа работает над устранением этой необходимости и уже тестирует образец робота с аккумулятором и беспроводным устройством связи и выпустила его в пруд на территории кампуса MPI-IS в Штутгарте. Но пока эта версия робота может двигаться только по прямой.

https://www.youtube.com/watch?v=Javg9Q38Qz0

Исследование было опубликовано в журнале Science Advances.

https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/uchenye-mpi-is-predstavili-meduzopodobnogo-robota-dlya-ochistki-vodoemov

Использование ИИ для создания системы раннего предупреждения о цунами

С помощью технологий контроля вооружений и ИИ группа ученых из Кардиффского университета разработала метод, использующий подводные микрофоны для раннего предупреждения о потенциально смертоносных цунами.

Являясь результатом землетрясений, извержений вулканов, подводных оползней и других причин, цунами - одно из самых смертоносных стихийных бедствий, способное вызвать широкомасштабные разрушения на огромных территориях. В 2004 году цунами в Индийском океане привело к гибели около 230 000 человек в Индонезии, Шри-Ланке, Индии, Таиланде, Сомали, Мьянме, Мальдивах, Малайзии, Танзании, Сейшельских островах, Бангладеш, Южной Африке, Йемене и Кении.

Существуют системы обнаружения и предупреждения цунами оставляют желать лучшего. Основанные на сейсмографах и датчиках давления, прикрепленных к буям, они могут обнаружить землетрясения, хотя не все землетрясения приводят к цунами, а буи могут обнаружить цунами только тогда, когда оно проходит мимо них, что оставляет мало времени для должного реагирования.

Эти системы предупреждения полезны, хотя и очень ограничены. Цунами формируются и перемещаются благодаря очень сложному взаимодействию факторов. Именно поэтому некоторые из них могут опустошать целые регионы, в то время как другие при выходе на берег поднимают уровень воды всего на несколько сантиметров.

Чтобы улучшить эту ситуацию, команда из Кардиффа разработала математическую модель на основе данных, собранных с помощью сети гидрофонов, созданной для обеспечения соблюдения Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний 1996 года.

Используя эти данные и ИИ, команда смогла обнаружить и проанализировать в режиме реального времени звуки, исходящие от 200 землетрясений в Тихом и Индийском океанах. Они смогли определить местоположение очага землетрясения, описать создаваемое поле давления, продолжительность волны и скорость ее распространения. Таким образом, система могла классифицировать тип и силу землетрясения, а также размер цунами.

Такая информация может не только спасти жизни людей, но и помочь избежать ложных тревог и адаптировать предупреждения в соответствии с прогнозируемой опасностью. Разработанное для использования наряду с существующими системами предупреждения, следующим шагом будет разработка удобного для пользователя программного обеспечения, которое можно будет установить в национальных центрах предупреждения.

"Наше исследование демонстрирует возможность получения быстрой и надежной информации о размере и масштабах цунами путем мониторинга акустико-гравитационных волн, которые распространяются по воде гораздо быстрее, чем волны цунами, что позволяет получить больше времени для эвакуации населения", - сказал д-р Усама Кадри, старший преподаватель прикладной математики.

Исследование "Numerical validation of an effective slender fault source solution for past tsunami scenarios" было опубликовано в журнале Physics of Fluids.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ispolzovanie-ii-dlya-sozdaniya-sistemy-rannego-preduprezhdeniya-o-tsunami

В Университете Де Поля представили робота имитирующего локомоцию ластоногих

Четырехногий робот был разработан для имитации прыжков и рывков тюленя на суше, но при движении вперед он с трудом поворачивается.

Обладая тяжелым телом и маленькими ластами, тюлени не самые грациозные животные на суше. Но, несмотря на внешний вид, робот, который имитирует то, как они перемещаются, может быть эффективен в поисково-спасательных операциях, где колесному роботу пришлось бы нелегко, считает команда, которая его создала.

Димутху Кодиппили Араччиге из Университета Де Поля в Чикаго и его коллеги создали робота, который имитирует манеру ластоногих подпрыгивать на суше, покачивая головой и телом для получения импульса и отталкиваясь от земли ластами.

Робот состоит из четырех одинаковых конечностей, каждая длиной 24 сантиметра и диаметром 4 сантиметра. Каждая конечность состоит из трех силиконовых трубок, которые можно наполнить жидкостью, чтобы они стали жесткими, или слить жидкость, чтобы они стали мягкими, и все это обтянуто жесткой пластиковой кожей. Избирательно заполняя одну или несколько трубок, робот может направлять каждую конечность в любом направлении.

В ходе экспериментов робот мог двигаться вперед со скоростью почти 12 сантиметров в секунду, а назад быстрее, достигая почти 17 сантиметров в секунду. То, как настоящий тюлень поворачивается, покачиваясь и кренясь набок, не очень подходит для робота, и он также более эффективно поворачивается при движении назад. Не смотря на это Араччиге не планирует сделать заднюю часть робота передней, что позволило бы ему двигаться быстрее и поворачивать при движении вперед. "Если мы сделаем заднюю часть передней, робот перестанет быть похожим на ластоногого", - говорит он.

Араччиге говорит, что идентичность всех конечностей делает робота более адаптируемым, но он с трудом повторяет движения тюленя, поскольку имеет меньшую массу и устроен по-другому.

"Большая часть веса тюленя сосредоточена в задней части его тела, но из-за равномерного распределения веса в роботе становится сложно сохранять вертикальное положение при движении вперед, - говорит он. - Напротив, при движении назад тело робота помогает сохранить равновесие, противодействуя крутящему моменту, возникающему при его движении".

https://www.youtube.com/watch?v=qZdz764Sz6g

Работа "Study on Soft Robotic Pinniped Locomotion" была опубликована в arXiv.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/v-universitete-de-polya-predstavili-robota-imitiruyuschego-lokomotsiyu-lastonogih

Роботизированная рука манипулирует различными объектами используя только сенсорное восприятие

Инженеры Колумбийского университета разработали роботизированную руку, объединяющую развитое чувство осязания с алгоритмами машинного обучения, которая не полагается на зрение для манипулирования объектами. В пресс-релизе университета указывается, что это схоже с тем, как человек использует пульт телевизора в темной комнате, опираясь только на осязания.

В качестве демонстрации команда выбрала сложную манипуляционную задачу: выполнение поворота захваченного в руку предмета неровной формы при постоянном удержании предмета в надежном положении. Это сложная задача, поскольку она требует постоянного изменения положения пальцев при одновременном удержания объекта. Рука не только смогла выполнить эту задачу, но и сделала это без какой-либо визуальной обратной связи, основываясь исключительно на сенсорном восприятии.

Помимо высокого уровня ловкости, рука работала без каких-либо внешних камер, поэтому она не подвержена влиянию освещения, окклюзии и другим подобным проблемам. А тот факт, что рука не полагается на компьютерное зрение при манипулировании объектами, означает, что она может делать это в очень сложных условиях освещения и даже может работать даже в темноте.

"Хотя наша демонстрация была проведена в рамках экспериментальной задачи, призванной проиллюстрировать возможности руки, мы считаем, что такой уровень ловкости откроет совершенно новые возможности для манипулирования роботами в реальном мире, - сказал Матей Чокарли, доцент факультетов машиностроения и компьютерных наук. - Некоторые из самых непосредственных применений могут быть связаны с логистикой и транспортировкой материалов, помогая облегчить проблемы цепочки поставок, подобные тем, что мучают нашу экономику в последние годы, а также с передовым производством и сборкой на заводах".

Исследователи спроектировали и построили руку робота с пятью пальцами и 15 независимо приводимыми в действие суставами. Каждый палец был оснащен технологией сенсорного восприятия, разработанной командой. Следующим шагом стало тестирование способности тактильной руки выполнять сложные манипуляционные задачи. Для этого они использовали новые методы моторного обучения, или способности робота осваивать новые физические задачи с помощью практики. В частности, они использовали метод глубокого обучения с подкреплением, дополненный новыми алгоритмами, которые они разработали для эффективного исследования возможных стратегий.

Входные данные для алгоритмов обучения моторики состояли исключительно из тактильных и проприоцептивных данных команды. Благодаря современным симуляторам и процессорам, используя симуляцию в качестве тренировочной площадки, робот прошел около года практики за несколько часов реального времени. Затем исследователи перенесли этот навык манипулирования, отработанный в симуляции, на реальную руку робота, которая смогла достичь того уровня ловкости, на который рассчитывала команда. Чокарли отметил, что "основной целью в этой области остается домашняя ассистивная робототехника, что является окончательным испытательным полигоном для реальной ловкости рук. В данном исследовании мы показали, что руки робота могут быть очень ловкими только на основе сенсорного восприятия. Когда мы добавим к осязанию визуальную обратную связь, мы надеемся, что сможем достичь еще большей ловкости и в один прекрасный день приблизиться к воспроизведению возможностей человеческой руки".

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

Статья "Sampling-based Exploration for Reinforcement Learning of Dexterous Manipulation" принята к публикации на конференции Robotics: Science and Systems Conference (Тэгу, Южная Корея, 10-14 июля 2023).

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/robotizirovannaya-ruka-manipuliruet-razlichnymi-obektami-ispolzuya-tolko-sensornoe-vospriyatie

Платформа с открытым исходным кодом моделирует дикую природу для разработчиков мягких роботов

С тех пор как в 2008 году был принят термин "мягкая робототехника", инженеры в этой области создали большое количество разнообразных гибких машин. Один из источников вдохновения для создания подобных роботов то, как двигаются животные в дикой природе.

Группа исследователей MIT разработали SoftZoo - платформу, вдохновленную биологическими факторами, которая позволяет инженерам совместно проектировать мягких роботов. Эта платформа оптимизирует алгоритмы и дизайн, она определяет, как будет выглядеть робот, и систему управления, которая обеспечивает движение роботов.

В платформе представлены трехмерные модели животных (панда, тюлень, акула, касатка, рыба, гусеница), которые могут имитировать задачи мягкой робототехники, такие как локомоция, маневренный поворот и следование по пути в различных средах. Будь то снег, пустыня, глина или вода, платформа демонстрирует компромиссы в производительности различных конструкций на разных участках местности.

"Наша структура может помочь пользователям найти наилучшую конфигурацию для формы робота, позволяя им разрабатывать алгоритмы мягкой робототехники, которые могут делать много разных вещей, - говорит аспирант MIT Цун-Хсуан Ванг, сотрудник Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL), который является ведущим исследователем проекта. - По сути, это помогает нам понять лучшие стратегии взаимодействия роботов с окружающей средой".

SoftZoo является более комплексной, чем аналогичные платформы, которые уже моделируют дизайн и управление, потому что она моделирует движение, реагирующее на физические особенности различных биомов. Универсальность платформы обеспечивается мультифизическим движком, который позволяет моделировать несколько аспектов физической системы одновременно, например, тюленя, поворачивающего на льду, или гусеницу, передвигающуюся по болотистой местности. Этот движок оптимизирует совместное проектирование, сокращая количество зачастую дорогостоящих симуляций, необходимых для решения задач вычислительного управления и проектирования.

Способность системы моделировать взаимодействие с различной местностью иллюстрирует важность морфологии - отрасли биологии, изучающей формы, размеры и формы различных организмов. В зависимости от окружающей среды, некоторые биологические структуры являются более оптимальными, чем другие, подобно сравнению чертежей машин, выполняющих схожие задачи.

Ранее роботы с трудом ориентировались в захламленной среде, поскольку их тела не соответствовали окружающей обстановке. В пресс-релизе MIT утверждается, что с помощью SoftZoo конструкторы могут разрабатывать мозг и тело робота одновременно, совместно оптимизируя наземные и водные машины, делая их более осознанными и специализированными. С более высоким поведенческим и морфологическим интеллектом роботы могли бы стать более полезными для выполнения спасательных миссий и проведения исследований. Например, если человек пропал во время наводнения, робот сможет более эффективно преодолевать водные просторы, поскольку он был оптимизирован с использованием методов, продемонстрированных на платформе SotftZoo.

"SoftZoo обеспечивает моделирование с открытым исходным кодом для разработчиков мягких роботов, помогая им создавать реальных роботов намного проще и гибче, ускоряя возможности машин по передвижению в различных средах", - добавляет соавтор исследования Чуань Ган, научный сотрудник лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson.

Результаты исследования команды будут представлены на днях на конференции ICLR 2023.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/platforma-s-otkrytym-ishodnym-kodom-modeliruet-dikuyu-prirodu-dlya-razrabotchikov-myagkih-robotov

Новая искусственная кожа на основе гидрогеля с возможностью тактильного восприятия

На протяжении десятилетий робототехники пытались создать роботов, которые были бы похожи на человека, как по внешнему виду, так и по своим возможностям. Последние технологические достижения открыли новые возможности для создания человекоподобных роботизированных систем, например, за счет внедрения более совершенных датчиков и мягкой искусственной кожи.

Исследователи из лаборатории Bio-Inspired Robotics Кембриджского университета недавно создали новую кожу на основе гидрогеля, которая может позволить роботам искусственно воспроизводить человеческое чувство осязания. Эта высокорастяжимая кожа, представленная в статье, опубликованной в журнале Materials Today Electronics, воссоздает тактильные стимулы с помощью серии электродов и вычислительного подхода, не требующего моделирования.

"В последнее время исследователи всего мира интересуются тем, как можно изготовить роботов из гибких материалов, - говорит Дэвид Хардман, один из исследователей. - Такие мягкие роботы более безопасны в работе, не повреждают предметы, с которыми взаимодействуют, и могут выполнять задачи, которые очень сложны для традиционных роботов. Однако, чтобы получить все преимущества, все компоненты робота должны быть мягкими, включая все датчики".

Черпая вдохновение в человеческой коже, Хардман и его коллеги задались целью создать растягивающийся сенсорный материал, который мог бы обнаруживать любые повреждения, чувствовать предметы или прикосновения человека. Созданная ими искусственная кожа основана на гидрогеле в сочетании с аппаратной системой на основе электродов.

"Мы используем специально разработанный гидрогель со встроенными датчиками в качестве основы нашей кожи, поскольку он является биоразлагаемым, настраиваемым и очень растяжимым, - объяснил Хардман. - Мы соединяем его с аппаратным обеспечением электроимпедансной томографии (ЭИТ), которое использует электроды на краю кожи для подачи тока и измерения напряжения, что дает нам информацию о состоянии кожи. Используя эти напряжения, мы пытаемся определить, где к коже прикасались или где она была повреждена".

Вместо того чтобы анализировать данные, собранные электродами, с помощью обычной архитектуры на основе нейронных сетей, как это делают большинство существующих искусственных кож, Хардман и его коллеги создали карты деформации для своей системы на основе гидрогеля, используя небольшое количество реальных данных.

"Сочетание технологий ЭИТ с функциональными сенсорами кожи приводит к возникновению ряда проблем, которые очень трудно решить с помощью чисто математических подходов, - говорит Хардман. - Мы представили способ значительно упростить эту задачу, включив в наши расчеты небольшое количество реальных данных. Благодаря этому мы можем приступить к решению задач, которые немыслимы при аналитическом подходе, добавив мягкие тактильные датчики по всей поверхности наших роботов".

На данный момент Хардман и его коллеги проверили потенциал своей кожи на основе гидрогеля для трех реальных приложений, а именно для обнаружения или локализации повреждений, мониторинга окружающей среды и распознавания различных тактильных стимулов. Их система хорошо справилась со всеми этими тремя задачами, что позволяет предположить, что ее можно использовать для расширения возможностей мягких роботизированных систем, предназначенных для решения различных задач.

"В настоящее время мы работаем над улучшением формы и размера кожи, чтобы ее можно было использовать для восприятия гораздо более сложных стимулов, - добавил Хардман. - Например, если бы кожа была наложена на роботизированную руку, мы бы хотели, чтобы она не только чувствовала место и силу прикосновения к коже, но и положение каждого пальца, а также то, была ли рука повреждена".

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/novaya-iskusstvennaya-kozha-na-osnove-gidrogelya-s-vozmozhnostyu-taktilnogo-vospriyatiya

Исследователи Georgia Tech разрабатывают многоногих роботов, способных преодолевать сложные ландшафты

Сороконожки, имея от десятков до сотен ног, могут преодолевать любую местность без остановки. Команда физиков, инженеров и математиков из Технологического института Джорджии заинтересовались, может ли множество конечностей быть полезным для локомоции роботов.

"Когда вы видите бегущую сороконожку, вы, по сути, видите животное, обитающее в мире, который сильно отличается от нашего, - говорит Дэниел Голдман, профессор в Школе физики. - В нашем движении в основном преобладает инерция. Но в мире многоножек, если они перестают шевелить своими частями тела и конечностями, они, по сути, мгновенно перестают двигаться".

Исследователи представили свою работу в статьях "Multilegged Matter Transport: A Framework for Locomotion on Noisy Landscapes" в журнале Science и "Self-Propulsion via Slipping: Frictional Swimming in Multilegged Locomotors" в Proceedings of the National Academy of Sciences.

Для написания статьи в журнале Science исследователи воспользовались математической теорией связи Клода Шеннона, которая показывает, как надежно передавать сигналы на расстояние, чтобы понять, почему многоногий робот так успешно передвигается. Теория предполагает, что один из способов обеспечить доставку сообщения из пункта А в пункт Б - это не посылать его в виде аналогового сигнала, а разбить его на дискретные цифровые единицы и повторить эти единицы с соответствующим кодом.

"Нас вдохновила эта теория, и мы попытались понять, может ли избыточность быть полезной при транспортировке, - говорит Бакси Чонг, исследователь в области физики. - Итак, мы начали этот проект, чтобы посмотреть, что произойдет, если у робота будет больше ног: 4, 6, 8 и даже 16".

Команда под руководством Чонга разработала теорию, согласно которой добавление пар ног к роботу увеличивает его способность устойчиво перемещаться по сложным поверхностям - эту концепцию они называют пространственной избыточностью. Такая избыточность позволяет ногам робота успешно действовать самостоятельно, не прибегая к помощи датчиков для интерпретации окружающей среды. Если одна нога отказывает, остальные поддерживают движение робота. По сути, он становится надежной системой для транспортировки себя и даже груза из пункта А в пункт Б по сложным ландшафтам.

Чтобы проверить это, команда исследователей, создали несколько пространств, имитирующих непостоянную природную среду. Затем он протестировал робота, каждый раз увеличивая количество ног на две штуки, начиная с 6 и заканчивая 16. По мере увеличения количества ног робот мог более проворно перемещаться по местности, даже без датчиков, как и предсказывала теория. В конце концов, робот был испытан на открытом воздухе на реальной местности, где он смог передвигаться в различных условиях.

"Это действительно впечатляет - наблюдать, как многоногий робот умело ориентируется как в лабораторных условиях, так и на открытом воздухе, - сказал Джунтао Хэ, аспирант кафедры робототехники. - В то время как двуногие и четвероногие роботы в значительной степени полагаются на датчики для преодоления сложного рельефа, наш многоногий робот может выполнять подобные задачи с помощью управления в открытом контуре".

Исследователи уже применяют свои разработки в сельском хозяйстве. Голдман стал соучредителем компании, которая намерена использовать этих роботов для прополки сельскохозяйственных угодий.

Исследователи также хотят усовершенствовать робота. Они знают, почему каркас робота-сороконожки является функциональным, но теперь они определяют оптимальное количество ног для достижения движения таким образом, чтобы это было экономически эффективным, но при этом сохраняло преимущества.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-georgia-tech-razrabatyvayut-mnogonogih-robotov-sposobnyh-preodolevat-slozhnye-landshafty

NASA разрабатывает робота для исследования ледяной луны Сатурна

Лаборатория реактивного движения (JPL) NASA создала самоходного автономного робота, предназначенного для исследования экстремальных внеземных ландшафтов. Робот, получивший название Exobiology Extant Life Surveyor (EELS), был вдохновлен желанием поискать жизнь под поверхностью Энцелада, одной из 83 лун Сатурна.

В середине и конце 2000-х годов, когда космический аппарат Cassini передал на Землю снимки Энцелада ученые обнаружили, что эта луна скрывает под своей корой соленый океан. Ее уникальность, заключается в том, что она постоянно выбрасывает в космос шлейфы ледяных частиц из этого океана.

Изучение этих шлейфов и узких жерл, из которых они выходят, и послужило причиной разработки EELS. Разработка прототипа началась в 2019 году, а с 2022 команда JPL проводит ежемесячные полевые испытания для усовершенствования аппаратного и программного обеспечения робота, чтобы он мог работать автономно.

Текущая итерация EELS имеет длину 4 м и весит около 100 кг. Его 10 одинаковых вращающихся сегментов используют винтовые движители для перемещения и сцепления с поверхностью. Команда EELS экспериментировала с различными движителями для использования на разных участках местности: 3D-печатные для рыхлой местности и более острые металлические винты для льда. Команда протестировала EELS на горнолыжном курорте в Южной Калифорнии, на крытом катке и на песчаной местности.

"У нас другая философия разработки роботов, чем у традиционных космических аппаратов, с множеством быстрых циклов тестирования и исправлений, - говорит Хиро Оно, главный исследователь JPL. - Существуют десятки учебников о том, как спроектировать четырехколесный автомобиль, но нет учебника о том, как спроектировать автономного робота. Мы должны написать свой собственный".

Учитывая дефицит связи между Землей и дальним космосом, способность EELS работать автономно очень важна. Если у него возникнут проблемы, он должен быть способен самостоятельно восстановить работоспособность, не полагаясь на помощь человека.

"Представьте себе автомобиль, который едет автономно, но нет ни знаков "стоп", ни светофоров, ни даже дорог, - говорит Рохан Таккер, руководитель проекта по автономии. - Робот должен понять, что такое дорога, и попытаться следовать по ней. Затем ему нужно спуститься с высоты 30 м и не упасть".

Для обеспечения автономности EELS использует четыре пары стереокамер и лидар для создания трехмерной карты окружающей среды. Робот использует эту информацию для создания навигационных алгоритмов, чтобы легче преодолевать сложные пространства.

Чтобы проверить картографические возможности EELS, в прошлом году команда JPL опустила голову робота, которая содержит стереокамеры и лидар, в вертикальную шахту на леднике Атабаска в канадских Скалистых горах. Сообщается, что они вернутся на ледник в сентябре с обновленной версией EELS.

"Пока что мы сосредоточились на автономных возможностях и мобильности, но со временем мы рассмотрим, какие научные приборы мы можем интегрировать в EELS, - сказал Мэтью Робинсон, руководитель проекта EELS. - Ученые скажут нам, куда они хотят отправиться, что их больше всего интересует, и мы предоставим робота, который доставит их туда".

https://www.youtube.com/watch?v=ifCIDT4X9AM

Адаптивность EELS означает, что, помимо Энцелада, робот-змея может быть использован для исследования полярных шапок Марса или глубоких ледяных расщелин на нашей планете. Ученые надеются, что робот будет завершен к осени следующего года.

https://robogeek.ru/kosmicheskie-roboty/nasa-razrabatyvaet-robota-dlya-issledovaniya-ledyanoi-luny-saturna

Matician предлагает своих бытовых роботов по подписке

В промышленности довольно часто роботы предоставляются по модели RaaS (robotics-as-a-service), т.е. вместо покупки его можно арендовать. Обычно эта услуга включает в себя установку, обслуживание, ремонт, техподдержку и обновление ПО. Но такая модель не характерна для бытовых роботов - ближе всего к этому стоит дополнительная подписка на определенные функции.

Стартап Matician привносит эту идею в роботов для уборки полов, выпустив Matic, которого можно арендовать за $125 в месяц. Как и ряд других роботов-пылесосов Matic использует камеру для построения карты дома и передвижения по нему в поисках беспорядка. При этом он создает 3D-карту помещения в приложении, а также предоставляет визуализацию того, где он находится. Matic может автономно перемещаться по дому в поисках беспорядка или реагировать на голосовые команды и жесты для целенаправленной уборки по требованию.

Особенностью Matic является то, что почти все данные обрабатываются самим роботом. Это включает в себя построение карт и распознавание изображений, что означает, что ни видео, ни аудио никогда не покидают дом пользователя.

Судя по информации на сайте производителя, робота Matic нельзя купить, он доступен только по подписке. $125 в месяц это $1500 в год, что на $500 больше чем стоимость самого дорогого предложения от iRobot - Roomba s9+ & Braava jet m6 Bundle. Но в Matician отмечают, что эти дополнительные расходы - не просто выброс денег в пустоту. Они обосновывают это следующими возможностями:

- пользователь будет получать новые версии робота, по мере их создания и выпуска, а также постоянные обновления ПО с новыми функциями и возможностями. Бесплатный ремонт и техническое обслуживание включены в стоимость подписки;
- если Matic не приносит пользу, пользователь можете отказаться и вернуть робота, получив компенсацию за неиспользованные месяцы;
- пополнение расходных материалов включено в стоимость. Компания будет отправлять новые мешки HEPA, валики для щеток и валики для швабр по мере их использования;
- компания "гарантирует, что никогда не перестанет совершенствовать этот продукт".

Скорее всего, первый пункт является самым важным, но он полностью зависит от того, как Matician будет работать в будущем. Если компания действительно сможет итерировать аппаратное и программное обеспечение пару раз в год и присылать клиентам новых и улучшенных роботов бесплатно, то сервисная модель может показаться интересным предложением. Первая версия Matic начнет поставляться клиентам в начале осени 2023 года, изначально только для клиентов в пределах США.

https://robogeek.ru/bytovye-roboty/matician-predlagaet-svoih-bytovyh-robotov-po-podpiske

Исследователи EPFL разрабатывают мягкий роботизированный привод для электрокортикографии

При лечении эпилепсии и других неврологических заболеваний врачи иногда имплантируют массивы стимулирующих электродов на поверхность мозга пациента. Новая мягкая роботизированная система позволяет размещать эти электроды гораздо менее инвазивно, чем когда-либо прежде.

Проблема имплантации целой группы связанных между собой электродов заключается в том, что при этом приходится удалять, а затем заменять относительно большую часть черепа. Разумеется, было бы гораздо лучше, если бы было достаточно лишь небольшого отверстия.

Исходя из этой задачи, ученые из швейцарского института EPFL разработали "надувной" электродный массив из мягкого биосовместимого эластомера с шестью спиралевидными рукавами. На нижней стороне каждого рукава расположено множество электродов.

Первоначально сдутое устройство складывается внутри цилиндрической трубки. Затем конец трубки вставляется в пространство между мозгом и черепом через отверстие в черепе диаметром 2 см. Затем в массив закачивается безвредная жидкость, в результате чего каждый из его рукавов последовательно надувается и мягко фиксируется в черепе.

Когда процесс завершен, массив в форме цветка покрывает область коры головного мозга размером 4 см, хотя он прошел через отверстие вдвое меньшего размера. А поскольку при надувании рукава массива поворачиваются вправо-влево, электроды на их нижней стороне полностью соприкасаются с тканями мозга.

Технология уже была успешно протестирована на свиньях и в настоящее время коммерциализируется компанией Neurosoft Bioelectronics, спин-офф из EPFL. Ожидается, что по мере дальнейшего развития устройства необходимый размер отверстия в черепе будет уменьшаться, а массив электродов увеличиваться.

https://www.youtube.com/watch?v=Qsvo_O4-amg

Статья "Deployment of an electrocorticography system with a soft robotic actuator" была недавно опубликована в журнале Science Robotics.

https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/issledovateli-epfl-razrabatyvayut-myagkii-robotizirovannyi-privod-dlya-elektrokortikografii

В Шотландии в рамках проекта CAVForth запустили автономные автобусы

Вчера стартовали пассажирские перевозки на автономных автобусах, курсирующих по 22,5-километровому маршруту в Шотландии. Проект CAVForth, финансируемый Центром подключенных и автономных транспортных средств, возглавляет компания Fusion Processing Ltd в сотрудничестве с Stagecoach, Transport Scotland, Alexander Dennis, Эдинбургским университетом Напьера и Бристольской робототехнической лабораторией.

Парк из пяти автономных автобусов Enviro200AV от компании Alexander Dennis будет работать семь дней в неделю на новом маршруте AB1 компании Stagecoach, отправляясь из парка Ferrytoll Park & Ride в Файфе на развязку Edinburgh Park каждые 30 минут.

Ожидается, что по маршруту, проходящему через мост Форт-Роуд и включающему в себя участки шоссе, автомагистралей и частных земель, будет перевозиться около 10 000 пассажиров в неделю. Двигаясь в смешанном потоке со скоростью до 80 км/ч, автобус 4 уровня автономности должен будет совершать маневры на круговых перекрестках и менять полосы движения. Сообщается, что тарифы для поездки в автономных автобусах те же, что и в обычных.

Автобусы используют CAVStar, систему автономного вождения компании Fusion Processing, которая использует данные с датчиков, включая камеры, лидары и радары, вместе с обработкой ИИ для обеспечения оптимальной эффективности на протяжении всей поездки. Кроме того, получение информации непосредственно от систем светофоров позволяет автобусу планировать свою скорость для плавного движения от одного зеленого сигнала светофора к другому, тем самым сокращая ненужные торможения и ускорения, что способствует меньшему износу тормозов и шин.

В своем заявлении Джим Хатчинсон, генеральный директор Fusion Processing, сказал: "CAVForth - это захватывающая демонстрация того, как наша система автоматизированного вождения CAVstar может безопасно работать в очень сложной дорожной среде. Этот пилотный проект имеет глобальное значение и знаменует собой шаг вперед в эксплуатации автономных коммерческих автомобилей на дорогах общего пользования".

На борту каждого автобуса находиться обученный водитель, отвечающий за безопасность, и специалист по автономным транспортным средствам, который перемещается по салону и общается с пассажирами. В первые недели эксплуатации CAVForth более 90% маршрута будет проходиться в автономном режиме, а оставшиеся короткие участки будут проходить под ручным управление в рамках контролируемого наращивания автономного вождения.

Недавно объявленное финансирование проекта CAVForth II на общую сумму £10,4 млн. позволит продлить его до 2025 года, а в 2024 году маршрут протянется дальше на север до городской автобусной станции города Данфермлайн.

https://www.youtube.com/watch?v=OTABZVIT57E

Проект CAVForth следует за предыдущим испытанием, проведенным в 2018 году компаниями Stagecoach, Fusion Processing и Alexander Dennis, в ходе которого прототип автобуса самостоятельно передвигался по территории автобазы, чтобы заправится, пройти через мойку и припарковаться на ночь одним нажатием кнопки. В ходе обширных испытаний, предшествовавших запуску, система автономного вождения транспортных средств CAVForth прошла более 1 миллиона миль.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/v-shotlandii-v-ramkah-proekta-cavforth-zapustili-avtonomnye-avtobusy

Sanctuary AI представила гуманоидного робота Phoenix

Канадская компания Sanctuary AI, нацеленная на создание первого в мире человекоподобного интеллекта, представила своего робота общего назначения шестого поколения под названием Phoenix.

Компания утверждает, что Phoenix - это первый в мире гуманоидный робот общего назначения оснащенный уникальной системой управления с ИИ Carbon, призванной наделить его человекоподобным интеллектом и позволить ему выполнять широкий спектр работ для решения трудовых задач, стоящих сегодня перед многими организациями. Заявляется, что компания уже продемонстрировала свою технологию ряду клиентов из десятка различных отраслей.

"Мы разработали Phoenix, чтобы он стал самым богатым датчиками и физическими возможностями гуманоидом из когда-либо созданных, и чтобы быстро растущий ИИ Carbon позволял выполнять самый широкий набор рабочих задач, - сказал Джорди Роуз, соучредитель и генеральный директор Sanctuary AI. - Мы видим будущее, в котором роботы общего назначения станут такими же вездесущими, как автомобили, помогая людям выполнять работу, которую необходимо сделать, в случаях, когда людей для выполнения этой работы просто не хватает".

Во вчерашнем пресс-релизе компания приводит следующие характеристики Phoenix:

- рост 170 см, вес 70 кг;
- макс. грузоподъемность до 25 кг;
- макс. скорость до 5 км/ч;
- роботизированные руки с 20 степенями свободы и с запатентованной тактильной технологией.

Sanctuary AI отличает от других компаний отрасли буквальное понимание термина "общего назначения" и акцент на создании технологии, которая может выполнять физическую работу так же, как и человек. "Чтобы быть универсальным, робот должен быть способен выполнять практически любую рабочую задачу так, как вы ожидаете от человека, в той среде, где он работает, - говорит Роуз. - Хотя легко зациклиться на физических аспектах робота, мы считаем, что робот - это лишь инструмент для нашей запатентованной системы ИИ Carbon".

В марте Sanctuary AI объявила о завершении первого коммерческого внедрения, что стало важной вехой на пути компании к коммерциализации. Тогда же Sanctuary AI объявила о том, что она использует открытый и совместный подход к созданию новой экосистемы в области ИИ и робототехники. Для выполнения амбициозной задачи по созданию человекоподобного интеллекта в роботах общего назначения Sanctuary AI сотрудничает с такими компаниями как Apptronik, Bell, Common Sense Machines, Contoro, Cycorp, Exonetik, HaptX, Magna, Tangible Research, Verizon Ventures и Workday Ventures.

https://www.youtube.com/watch?v=k2GhgO7SnZQ

Весной прошлого года компания объявила о завершении раунда финансирования серии А. В ноябре компания получила 30 млн канадских долларов из Стратегического инновационного фонда правительства Канады, в результате чего общий объем финансирования Sanctuary AI превысил 100 млн канадских долларов.

https://robogeek.ru/chelovekopodobnye-roboty/sanctuary-ai-predstavila-gumanoidnogo-robota-phoenix

ИИ составляет вопросы для проверки знаний после прохождения курса

Исследователи из NC State и Carnegie Mellon University разработали модель ИИ, которая может генерировать вопросы для оценки пройденного курса, которые, по мнению преподавателей, неотличимы от вопросов, написанных человеком.

Новый ИИ называется QUADL, и он делает две вещи: определяет ключевые термины и идеи в учебных текстах, а затем составляет вопросы, которые фокусируются на этих терминах и идеях.

"Мы предоставляем QUADL содержание учебного курса и цели обучения, и QUADL может разработать вопросы, которые помогут студентам достичь этих целей", - говорит Нобору Мацуда, доцент кафедры информатики Университета штата Северная Каролина и соавтор статьи, посвященной этой работе.

"Люди хорошо умеют разрабатывать курсы, но в ходе интервью с преподавателями и разработчиками учебных программ мы обнаружили, что они часто испытывают трудности с разработкой вопросов, которые эффективно оценивают прогресс студентов в достижении целей обучения по этим курсам, - говорит Мачи Шиммей, аспирант NC State и первый автор работы. - Наше исследование показывает, что QUADL может быть полезным инструментом для преподавателей и разработчиков курсов".

Для проверки эффективности QUADL исследователи использовали существующее ПО для онлайн-курсов под названием Open Learning Initiative (OLI). Исследователи набрали пять преподавателей, которые используют OLI для своих занятий, и попросили их оценить длинный список вопросов. Часть вопросов были составлены QUADL, другая часть другой моделью ИИ Info-HCVAE, а некоторые вопросы уже использовались в курсах OLI. Участникам исследования не сообщили, откуда взялись вопросы, и попросили оценить педагогическую ценность каждого вопроса.

"Оценки педагогической ценности вопросов, созданных QUADL, были практически идентичны оценкам, которые преподаватели давали вопросам, написанным людьми для использования в OLI, - говорит Шиммей. - Вопросы, составленные Info-HCVAE, получили более низкие оценки от преподавателей".

Сейчас исследователи планируют провести исследования в студенческой аудитории, в ходе которых преподаватели будут использовать вопросы, составленные QUADL, чтобы увидеть, как вопросы, составленные QUADL, влияют на обучение студентов, и влияют ли вообще.

"Эта предстоящая работа должна замкнуть цикл этой технологии, - говорит Мацуда. - Гипотетически, QUADL должна работать. Теперь нам нужно посмотреть, будет ли она работать на практике".

QUADL является частью большого набора технологий ИИ, которые Мацуда и его коллеги разрабатывают под названием PASTEL. Все технологии PASTEL предназначены для облегчения разработки учебных курсов.

"Эти технологии занимаются всем, начиная от генерации вопросов - что является ролью QUADL - и заканчивая функциями контроля качества, используемыми для оценки того, насколько эффективно каждый элемент учебного материала помогает студентам учиться, - говорит Мацуда. - Мы ищем как партнеров-исследователей, которые помогут нам разработать эти генеративные технологии ИИ, так и партнеров-преподавателей, заинтересованных в использовании этих инструментов ИИ в своих курсах".

Статья "Machine-Generated Questions Attract Instructors when Acquainted with Learning Objectives" будет представлена на мероприятии International Conference on Artificial Intelligence in Education (AIED 2023), которое пройдет 3-7 июля в Токио, Япония. Соавтором статьи выступил Норман Бир из Университета Карнеги-Меллон.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-sostavlyaet-voprosy-dlya-proverki-znanii-posle-prohozhdeniya-kursa

Cruise и Waymo получат разрешение на взимание платы за круглосуточный сервис роботакси в Сан-Франциско

Компании Waymo и Cruise, специализирующиеся на производстве автономных транспортных средств, находятся на пороге получения окончательного разрешения на взимание платы за проезд на полностью автономных такси по городу Сан-Франциско в любое время суток.

На фоне некоторого негодования властей города по поводу присутствия беспилотных автомобилей на дорогах, Калифорнийская комиссия по коммунальным услугам (CPUC) опубликовала в конце прошлой недели два проекта постановлений, которые предоставят Cruise и Waymo возможность расширить часы работы и зоны обслуживания их ограниченных в настоящее время услуг роботакси.

Слушания этих проектов назначены на 29 июня. Исходя из проектов CPUC, многие протесты, выдвинутые городом Сан-Франциско, уже были отклонены.

Городские власти обратили внимание на ряд (в основном) автомобилей Cruise, которые выходили из строя и останавливались посреди перекрестков или даже на линиях легкорельсового транспорта, влияя на движение транспорта и мешая как общественному транспорту, так и службам экстренного реагирования. Серия инцидентов, задокументированных в социальных сетях и на интернет-форумах, привела к тому, что Национальная ассоциация безопасности дорожного движения начала расследование в отношении Cruise.

Вооруженный этими примерами, город призвал CPUC действовать осторожно, организовать семинары, собрать больше данных, запретить использование роботакси в центре города и в часы пик, а также ограничить расширение парка.

Роботакси уже вызвали проблемы в городе как с точки зрения транспортного потока, так и с точки зрения безопасности, и эти проблемы только усугубятся, когда город наводнит неограниченное количество автомобилей, утверждает город. Ни Cruise, ни Waymo не сообщили, сколько именно автомобилей в настоящее время работает в Сан-Франциско. Представитель Waymo сказал, что компания имеет "пару сотен автомобилей" в каждой из своих полностью автономных зон обслуживания под брендом Waymo One.

"Сан-Франциско выражает обеспокоенность по поводу расширения коммерческих услуг в пиковые часы дня, так как остановки и задержки, вероятно, повлияют на значительно большее количество пассажиров, - говорится в резюме CPUC на возражения, выдвинутые Муниципальным транспортным управлением Сан-Франциско (SFMTA), Транспортным управлением округа Сан-Франциско (SFCTA) и Управлением мэра по делам инвалидов. - Кроме того, Сан-Франциско описывает незапланированные остановки и небезопасные маневры машин Cruise, которые повлияли на работу служб экстренного реагирования. К ним относятся инциденты, когда они создавал препятствия для машины пожарной службы, направлявшейся на вызов, переезжал пожарный шланг или неправомерно въезжал в зону ЧС".

CPUC заявила, что аргументы Сан-Франциско не являются "основанием для надлежащего протеста", поскольку это "потребовало бы повторного рассмотрения предыдущего постановления Комиссии", и поскольку протест не может основываться "исключительно на политических возражениях". Комиссия также отметила, что Департамент автотранспорта Калифорнии, а не CPUC, имеет полномочия в отношении утвержденных операционных проектных областей Cruise и Waymo - которые включают зоны обслуживания и часы работы.

В то время как городские агентства четко выразили свои возражения против одобрения CPUC, Cruise и Waymo смогли заручиться поддержкой 38 заинтересованных сторон, включая выборных должностных лиц, представителей бизнеса, промышленности и местных сообществ.

Если и когда CPUC разрешит этим двум конкурентам начать взимать плату с пассажиров за поездки без водителя, Waymo и Cruise окажутся в городе на равных. По крайней мере, с точки зрения регулирования.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/cruise-i-waymo-poluchat-razreshenie-na-vzimanie-platy-za-kruglosutochnye-uslugi-robotaksi-v-san-frantsisko

Роботизированные шахматы GoChess для игры с ИИ и реальными соперниками

Если вы только начали играть в шахматы или являетесь опытным профессионалом, бывает трудно найти людей с вашим уровнем мастерства, с которыми можно сыграть. GoChess позволяет сделать это онлайн, используя настоящую физическую шахматную доску.

В настоящее время GoChess является предметом кампании на Kickstarter и производится компанией Particula, специализирующейся на электронных играх. В состоянии покоя GoChess выглядит как любой другой шахматный набор, но он подключен к приложению через Bluetooth, а под его полупрозрачной поверхностью находятся крошечные роботы на колесиках.

Эти роботы перемещают магнитные фигуры по доске в ответ на ходы, сделанные в реальном времени соперниками на шахматных онлайн-платформах.

При этом соперник может играть на своем ПК, им не обязательно тоже использовать доску GoChess. Пользователи GoChess передвигают фигуры вручную, хотя они могут делать с помощью голосовых команд. Когда фигуры перемещаются вручную, магнит в каждой фигуре обнаруживается датчиками на доске, что позволяет системе узнать, какая фигура была перемещена и на какую клетку.

Наряду с противостоянием с другими игроками, пользователи могут играть с ИИ на 32 различных уровнях сложности. Независимо от того, кто является противником, пользователи могут воспользоваться подсказками с помощью цветных светодиодов под каждой клеткой. Они загораются, чтобы подсказать хорошие и плохие ходы.

Используя приложение при игре в одиночку, можно также выбрать шахматные головоломки для развития навыков или просмотреть ходы из знаменитых исторических шахматных матчей. Кроме того, приложение ведет учет игр пользователя, отслеживая его прогресс и предлагая способы совершенствования.

https://www.youtube.com/watch?v=ziP4yd0K89w

Стоимость полной версии системы на Kickstarter составляет $259, версии Lite - $219. Планируемая розничная цена - $379 и $319 соответственно. Планируется, что первые доски отправятся покупателям в мае следующего года.

https://robogeek.ru/robo-igrushki/robotizirovannye-shahmaty-gochess-dlya-igry-s-ii-i-realnymi-sopernikami

mu6label - умное обучающее устройство игре на гитаре

Научиться играть на гитаре непросто, и хотя упорный труд и практику ничем не заменить, технологии могут помочь. Компания Music AI Tech представила mu6label - многофункциональное гибкое устройство с ИИ, которое крепится к верхней части корпуса гитары.

Устройство mu6label было разработано для решения некоторых проблем, с которыми часто сталкиваются те, кто учится играть на гитаре. Например, даже если начинающие гитаристы нанимают преподавателя, обучение не доступно 24 часа в сутки 7 дней в неделю, а ошибки, допущенные между уроками, могут остаться незамеченными. mu6label представляет из себя устройство с гибким силиконовым корпусом, которое может прилепить к верхней плоской поверхности гитары, для более фигурных моделей имеется дополнительный адаптер.

В распоряжении ученика два цветных сенсорных дисплея с разрешением 240x280 пикселей для взаимодействия с устройством, встроенный пьезодатчик для настройки и обнаружения ошибок во время практики, а также встроенный динамик. Аккумулятор рассчитан на 15 часов работы без подзарядки.

Удобные функции включают тюнеры для четырех-семиструнных инструментов, библиотеку аккордов, универсальный метроном, измеритель децибел для поддержания здоровья слуха и датчики температуры/влажности для поддержания гитары в идеальном состоянии.

Есть специальный режим для разучивания песен на основе аккордов, или пользователи могут следовать экранным табулатурам, регулируя темп и повторяя фрагменты по мере необходимости для оттачивания навыков. Имеется режим соло, который показывает правильное расположение пальцев, а выбор минусовок поможет отточить навыки джемов.

Устройство также может анализировать то, как играет пользователь, и использует алгоритмы ИИ для выявления ошибок и плохой техники, предоставляя рекомендации по устранению таких проблем, предлагая упражнения для улучшения, а также отслеживая прогресс.

Из коробки mu6label работает как обучающий мультиинструмент. Устройство оснащено Bluetooth 5.0 и Wi-Fi и совместимо со смартфонами на базе iOS и Android.

https://www.youtube.com/watch?v=i1Nc5DDzWQo

mu6label в настоящее время является предметом кампании на Kickstarter. Стоимость начинается с £119, что включает бесплатную доставку для бекеров из Великобритании, ЕС и США. Если все пойдет по плану, то доставка устройства начнется в декабре этого года.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/mu6label-umnoe-obuchayuschee-ustroistvo-igre-na-gitare