Miso Robotics предлагает ИИ-решение для правильного приготовления блюд

У компании, создавшей робота-повара Flippy, новая миссия - помочь ресторанам приготовить гамбургеры, которыми их клиенты не отравятся.

Miso Robotics, компания подарившая миру роботизированное решение для жарки котлет для гамбургеров, которое получило большую поддержку и дебютировало в ресторанах, включая сеть CaliBurger в Пасаденах, предлагает новое программное обеспечение для ресторанов быстрого питания, которые еще не готовы к внедрению полноценного робота. Новое приложение CookRight, предлагаемое по модели SaaS (программное обеспечение как услуга), заявлено как первая в мире кулинарная платформа на базе искусственного интеллекта, предназначенная для предотвращения пережаривания гамбургеров или, что еще хуже, недожаривания, что может представлять серьезную опасность для здоровья.

Последнее является особенно сильным аргументом в пользу внедрения CookRight. По данным Центров по профилактике и контролю заболеваний США, ежегодно примерно каждый шестой американец заболевает, 128 000 госпитализируются и 3 000 умирают от болезней пищевого происхождения. Основной причиной этих случаев является контакт с бактериями, обнаруженными в неправильно обработанной или недостаточно приготовленной пище.

Согласно описанию продукта, CookRight - это передовая платформа искусственного интеллекта, которая включает в себя машинное обучение, датчики и компьютерное зрение, чтобы повара могли отслеживать еду на гриле и автоматически контролировать время приготовления. Идея состоит в том, чтобы упростить операции на кухне и инвентаризацию.

Можно предположить, что Miso Robotics не может процветать только за счет роботизированной платформы. Порог внедрения автоматизации в отраслях, которые до сих пор полагались на дешевую рабочую силу, высок, и компания делает стратегический поворот в соответствии со своими долгосрочными амбициями. Если они смогут убедить крупных клиентов из фастфуда перейти на платформу CookRight, будет намного проще продать робота-повара Flippy, использующего ту же программную архитектуру.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/miso-robotics-predlagaet-ii-reshenie-dlya-pravilnogo-prigotovleniya-blyud

Дроны ускоряют восстановление инфраструктуры после наводнения на юго-востоке Австралии

Правительство штата Новый Южный Уэльс, Австралия, расширило использование дронов, чтобы ускорить восстановление штата после наводнений в прошлом месяце.

По заявлению правительства, беспилотники использовались для получения аэрофотоснимков пострадавших районов, которые еще нуждаются в помощи или до сих пор недоступны. Некоторые изображения включают детали того, где конкретно необходимо убрать последствия наводнения.

«Наши дроны позволили нам быстро понять, какой именно ущерб был нанесен, чтобы наши инженеры могли решить, что требуется для его устранения. Лучше всего то, что они могут делать снимки под разными углами, не подвергая риску безопасность рабочих, - сказал заместитель премьер-министра Джон Бариларо.

Кроме того, беспилотники использовались на шоссе Оксли, участок которого был перекрыт из-за оползней. «Дроны играют решающую роль в наших усилиях по восстановлению доступа к ключевым дорогам, таким как Оксли, как можно быстрее, что позволяет нам получить крупный план разрушений задолго до того, как стало возможным безопасно отправлять экипажи в эти районы, - сказал министр по региональному транспорту и дорогам Пол Тул. - Доступ по-прежнему опасен и затруднен во многих областях, где мы видели эти оползни, но дроны позволили нам определить полную степень повреждений, которые невозможно увидеть с землю».

В течение последних нескольких лет правительство штата использовало дроны для восстановления после других стихийных бедствий, таких как лесные пожары, а также для обнаружения акул вдоль береговой линии штата.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/drony-uskoryayut-vosstanovlenie-infrastruktury-posle-navodneniya-na-yugo-vostoke-avstralii

Google представляет приложение Woolaroo AI для сохранения исчезающих языков

Музей Югамбе в Квинсленде, Австралия, совместно с Google Arts and Culture разработали цифровой языковой инструмент на основе технологий искусственного интеллекта с открытым исходным кодом Woolaroo, предназначенного для сохранения языков, находящихся под угрозой исчезновения.

Этот инструмент, созданный с использованием Google Translate и Cloud Vision, использует машинное обучение и распознавание изображений для перевода объектов на фото на языки коренных народов в режиме реального времени.

«Учитывая важность языка аборигенов для австралийской культуры, у нас есть стимул записывать известные и новые слова, которые члены сообщества используют по мере развития мира, принося нам новые технологии, которых у нас раньше не было», - сказал генеральный директор музея Югамбе Рори О'Коннор.

Помимо возможности переводить, Woolaroo также был разработан, чтобы побуждать людей и сообщества добавлять новые слова и аудиозаписи, чтобы помочь с произношением.

Языки, которые поддерживаются на Woolaroo, включают йугамбал, язык аборигенов, на котором говорят в Квинсленде и Новом Южном Уэльсе, креольский, греко-калабрийское наречие, маори, нават, тамазайт, сицилийский, янский чжуанский, рапануйский язык и идиш. Доступен перевод на английский, французский или испанский языки.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/google-predstavlyaet-prilozhenie-woolaroo-ai-dlya-sohraneniya-ischezayuschih-yazykov

ОМК тестирует экзоскелеты для облегчения труда сотрудников

Объединенная металлургическая компания (ОМК) одной из первых среди промышленных компаний в России начала применять экзоскелеты на производстве. Пилотный проект запустили на площадке чусовского завода ОМК (Пермский край), чтобы облегчить работу сотрудников склада готовой продукции рессорного производства и повысить уровень безопасности.

Компания закупила 2 промышленных экзоскелета американской компании SuitX, направив на эти цели порядка 1 млн рублей. Ожидается, что использование экзоскелетов поможет сотрудникам, чья деятельность связана с подъемом тяжелых грузов, перераспределять нагрузку на опорно-двигательный аппарат и на 60% снижать напряжение мышц. Специальная конструкция устройства уменьшает риск получения травмы на производстве. Экзоскелеты устойчивы к влаге и пыли, имеют небольшой объем и вес.

Экзоскелет состоит из двух модулей. Первый предназначен для поддержки тела при наклонах, приседаниях, при многократном подъеме тяжелых предметов. Второй – чтобы обезопасить работника от риска получения травмы колена при приседаниях.

«Тяжелые монотонные операции могут и должны выполняться с использованием дополнительной поддержки. Это важно для здоровья наших сотрудников, чья работа связана с высокими физическими нагрузками. Когда мы получим опыт использования экзоскелетов на рабочих местах, оценим эффективность, рассмотрим возможность их внедрения на складах и в рессорном производстве», – прокомментировал управляющий директор чусовского завода ОМК Владимир Кирзнер.

https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/omk-testiruet-ekzoskelety-dlya-oblegcheniya-truda-sotrudnikov

Ebo - робот-компаньон, который позволяет в любое время оставаться на связи со своими близкими

Компания Enabot, разработчики робота Ebo, робота-компаньона для котов и кошек, добавили двух новых роботов в свой модельный ряд: Ebo Air и Ebo SE. Оба этих робота сохраняют небольшие размеры, возможность следить за обстановкой в доме, а также позволяют вам общаться со своими домочадцами и домашними животными.

Этими роботами можно управлять удаленно, а благодаря колесной конструкции их можно использовать в качестве камеры видеонаблюдения для поиска подозрительной активности. Ebo Air и Ebo SE могут путешествовать по дому записывая видео в 1080p со скоростью 30 кадров в секунду. Вы можете этот обход вручную или запланировать его на определенное время в течение дня. Они также оснащены функцией автоматического обхода препятствий.

Ebo Air и Ebo SE работают так же хорошо ночью, как и днем, благодаря встроенному инфракрасному ночному видению. Когда робот не используется, он автоматически возвращаются на свои докстанции для подзарядки.

На дисплее, который выступает в качестве глаз робота, могут отображаться разные смайлики и значки, обозначающие различные эмоции, а звуки, которые он издает, имитируют реалистичные взаимодействия.

Сейчас кампания по финансированию Ebo Air и Ebo SE проводится на Kickstarter.

https://robogeek.ru/bytovye-roboty/ebo-robot-kompanon-kotoryi-pozvolyaet-v-lyuboe-vremya-ostavatsya-na-svyazi-so-svoimi-blizkimi

EPFL представила алгоритм для измерения социальной дистанции

Команда исследователей из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) изменила алгоритм, который они изначально разработали для беспилотных автомобилей, чтобы помочь людям соблюдать требования социального дистанцирования.

Их программа для видеокамер может определять, соблюдают ли люди достаточное расстояние, чтобы предотвратить заражение, без сбора каких-либо персональных данных. Это может быть полезно для систем общественного транспорта, магазинов, ресторанов и заводов.

«Когда в прошлом году Швейцария ввела локдаун, мы работали над алгоритмом для беспилотных автомобилей, - говорит Лоренцо Бертони, аспирант лаборатории Visual Intelligence for Transportation (VITA) EPFL. - Но мы быстро увидели, что, добавив всего несколько функций, мы можем сделать нашу программу полезным инструментом для борьбы с пандемией».

Потратив несколько недель на изучение того, как распространяется вирус Covid-19, Бертони и его команда осознали, что ключевую роль в распространении вируса играют микрокапли из дыхательных путей и что людям без масок необходимо соблюдать дистанцию не менее 1,5 метра. Для контроля дистанции исследователи переработали свой алгоритм для автономных автомобилей, разработанный для обнаружения других машин или пешеходов на дороге. Исследователи опубликовали свою работу в IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems и представят ее на Международной конференции по робототехнике и автоматизации (ICRA) 2 июня 2021 года.

Датчики расстояния, представленные в настоящее время на рынке, используют стационарные камеры и датчики LiDAR. Но 3D-детектор EPFL, называемый MonoLoco, можно легко подключить к любой камере, видеорегистратору или смартфону. Это стало возможным за счет использования инновационного подхода для расчета расстояния между людьми на основании размеров их силуэтов.

Другой инновационной особенностью алгоритма EPFL является то, что он может определять взаимную ориентацию тел людей в группе и определять взаимодействуют ли они между собой, например, ведут разговор. MonoLoco делает снимок или видео определенной области и преобразует тела людей в не идентифицируемые силуэты, нарисованные линиями и точками. Эта информация позволяет алгоритму вычислить, как далеко они находятся друг от друга и определить ориентацию тела. «В нашей программе нет необходимости хранить оригинальные изображения и видео. И мы считаем, что это шаг в правильном направлении с точки зрения защиты частной жизни людей », - говорит Бертони.

Исследователи опубликовали исходный код своего алгоритма и планируют первоначальное развертывание в швейцарских почтовых автобусах в рамках совместного проекта с Swiss Post.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/epfl-predstavila-algoritm-dlya-izmereniya-sotsialnoi-distantsii

Почтовая служба Великобритании тестирует доставку дронами на отдаленные острова

Не только онлайн-магазины и крупные розничные сети изучают возможность доставки с помощью дронов. Королевская почта Великобритании объявила о проекте по доставке с использованием автономного беспилотного летательного аппарата, включая средства индивидуальной защиты, комплекты для тестирования COVID и прочие посылки.

В рамках поддерживаемого правительством проекта большой дрон взлетит с материка и полетит на острова Силли, у побережья Корнуолла на юго-западе Англии. Посылки будут доставляться в аэропорт острова Сент-Мэри на двухмоторном БПЛА Windracers, который может перевозить до 100 кг почты за раз, что эквивалентно обычной доставке. Затем меньший беспилотник VTO от Skyports будет использовать для транспортировки товаров в пункты доставки на других островах.

Сообщается, что дроны будут покрывать расстояние порядка 70 миль и летать вне поля зрения операторов. Месячное испытание проводится в партнерстве с Саутгемптонским университетом и компаниями по производству дронов Windracers, Skyports и Consortiq.

Королевская почта осуществила первую доставку дронов в декабре прошлого года, отправив посылку на маяк на острове Малл в Шотландии. Если новый эксперимент окажется успешным, то почтовая служба рассмотрит возможность использования дронов для транспортировки посылок в отдаленные районы Великобритании.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/pochtovaya-sluzhba-velikobritanii-testiruet-dostavku-dronami-na-otdalennye-ostrova

Fact.MR прогнозирует рост рынка автономных доставок

В недавнем исследовании глобального рынка автономной доставки «последней мили» Fact.MR прогнозирует впечатляющий рост за счет технологических достижений. Спрос на автономную доставку последней мили стремительно растет с ростом использования автономных транспортных средств для доставки продукции без какого-либо вмешательства человека.

Согласно Fact.MR, спрос на беспилотные летательные аппараты неуклонно растет в течение последних нескольких лет. Технологические достижения в индустрии электронной коммерции создадут прибыльные возможности для дальнейшего роста. Разработки в направлении искусственного интеллекта и других технологий способствовало производству беспилотных летательных аппаратов для беспрепятственной и безопасной доставки продуктов. Беспилотные летательные аппараты с неподвижным крылом, винтокрылые и гибридные БПЛА приобрели огромную популярность благодаря все более широкому внедрению в ведущих компаниях, таких как Amazon, Cleveron, Walmart и других.

Ожидается, что в связи с резким ростом спроса на бесконтактные доставки, БПЛА будут испытывать растущий спрос в течение прогнозируемого периода с 2021 по 2031 год. Кроме того, винтокрылые летательные аппараты занимают самую высокую долю рынка в 40% на рынке автономных доставок последней мили и ожидается, что в ближайшее десятилетие она возрастет.

На фоне этих факторов ожидается, что глобальный рынок автономных доставок «последней мили» продемонстрирует впечатляющий среднегодовой темп роста 19% и превысит стоимость в 88 млрд долларов США в 2021 году.

«Технологический прогресс и внедрение искусственного интеллекта способствовали распространению автономной доставки« последней мили», особенно беспилотных летательных аппаратов в секторе электронной коммерции. Это создает привлекательные возможности для роста рынка», - говорит аналитик Fact.MR.

Ключевые выводы

- Беспилотные летательные аппараты занимают долю 60% на мировом рынке автономной доставки «последней мили».
- Среднегодовой рост наземных средств автономной доставки составит 18% в этом году.
- Ожидается, что на долю США будет приходиться 59% мирового рынка автономной доставки.
- Индия и Китай будут демонстрировать самый высокий рост в течение всего прогнозного периода благодаря технологическому прогрессу в регионе.
- Ожидается, что в странах Персидского залива и остальной части Ближнего Востока к 2031 году среднегодовой темп роста составит 20%.
- Ожидается, что сегмент аппаратного обеспечения будет наиболее прибыльным на рынке автономной доставки «последней мили».

Starship Technologies, Savioke, Nuro, Jd.Com, Amazon, Eliport, Robby Technologies, Kiwicampus, Marble, Teleretail, Postmates, Boxbot, Robomart, Udelv и Hugo являются одними из основных поставщиков услуг доставки последней мили, перечисленных Fact.MR. Игроки концентрируются на обновлении своих продуктовых портфелей в качестве своей основной стратегии.

https://robogeek.ru/analitika/fact-mr-prognoziruet-rost-rynka-avtonomnyh-dostavok

MissionGO продемонстрировала возможность доставки поджелудочной железы с помощью БПЛА

MissionGO, LifeSource и больница Мерси объявили о первом испытательном полете с доставкой поджелудочной железы человека с помощью беспилотной авиационной системы, который состоялся 5 мая.

Под руководством ведущего пилота Райана Хендерсона беспилотник вылетел с поджелудочной железой на борту из больницs Мерси в Кун-Рапидс, пролетел 10-мильный маршрут над рекой Миссисипи и вернулся обратно в больницу. Этот полет продемонстрировал жизнеспособность, ценность, эффективность и скорость доставки жизненно важных органов с помощью БПЛА.

Поджелудочная железа контролировалась на протяжении всего полета с использованием аппаратной и программной платформы MediGO, чтобы в режиме реального времени наблюдать за состоянием и местоположением органа. LifeSource выполнила биопсию поджелудочной железы до и после полета, чтобы изучить влияние транспортировки БПЛА на человеческий орган, не выявив никаких изменений по завершению. В дополнение к отслеживанию с помощью MediGO, беспилотник контролировался с помощью регистратора полетных данных AlarisAIR.

Этот полет над органом основан на других испытаниях, проведенных с использованием беспилотного самолета в 2019 и 2020 годах. В апреле 2019 года в рамках исследовательского проекта Университета Мэриленда Райан Хендерсон из MissionGO пилотировал доставку почки с помощью БПЛА, которая затем была успешно трансплантирована пациенту. Затем, в сентябре 2020 года, MissionGO в партнерстве с OPO завершила два испытательных полета по транспортировке роговиц и почки. Благодаря недавним изменениям в правилах FAA и прогрессу MissionGO в сертификации своего БПЛА MG Velos 100, команда имеет хорошие возможности для интеграции доставки органов с помощью БПЛА, как до больницы, так и до Международного аэропорта Миннеаполиса для транспортировки в другие части страны.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/missiongo-prodemonstrirovala-vozmozhnost-dostavki-podzheludochnoi-zhelezy-s-pomoschyu-bpla

ПЭК приступил к коммерческой эксплуатации беспилотников «Эвокарго»

В апреле ПЭК запустил первую в России коммерческую эксплуатацию беспилотника для межскладских перевозок. Для этого был выбран логистический хаб в московском Бутове, а партнером выступила сервисная компания в области перевозок беспилотными электрическими логистическими платформами «Эвокарго». Цель – увеличение частоты перевозок и эффективности транспортировки грузов.

Между складами ПЭК в Бутове перемещается грузовая электрическая беспилотная платформа EVO-1, она перевозит грузы общим весом до 1,5 тонн. Планируется, что с выходом на полную мощность беспилотник будет делать более 35 рейсов ежедневно и перевозить от 2 до 6 паллет одновременно.

На первом этапе платформа перевозит по 40 паллет ежедневно, двигаясь со скоростью не более 8 км/ч. Это связано с большой плотностью движения на складе в Бутово, а также необходимостью контроля за движением беспилотной платформы. Но уже это позволяет достичь требуемой мощности перевозок в 35 рейсов в день.

В среднем 22 часа в день платформа доступна для выполнения работы, на подзарядку и обслуживание тратится не более 2 часов в день.

Территория логистического хаба ПЭК в Бутове составляет 35 тыс. кв. м. Здесь расположены 2 складских корпуса, между которыми перемещаются грузы.

При полноценном внедрении беспилотной платформы ожидается сокращение внутрискладских перемещений на 20% по сравнению со стандартным перемещением паллет – при помощи погрузчиков и грузовиков.

EVO-1 оснащен гибридной системой питания от электрических батарей и водородных топливных элементов, поддерживает технологию «умной дороги» (V2X). Он передвигается благодаря техническому зрению с использованием камер. Для этого на территории логистического комплекса нанесена дорожная разметка в соответствии с правилами для дорог общего пользования. Дополнительной инфраструктуры на закрытых территориях не требуется.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/pek-pristupil-k-kommercheskoi-ekspluatatsii-bespilotnikov-evokargo

Искусственный интеллект и беспилотники помогут находить борщевик Сосновского

Ученые из Сколтеха разработали систему мониторинга для сельского хозяйства, позволяющую производить сегментацию изображения в режиме реального времени на борту Беспилотного Летательного Аппарата (БПЛА) и идентифицировать борщевик. Результаты исследования опубликованы в авторитетном научном журнале IEEE Transactions on Computers.

«Традиционные методы мониторинга недостаточно эффективны – наблюдение с земли слишком сильно зависит от человеческого фактора, а космическое зондирование хорошо подходит лишь для распознавания больших зарослей. Снимки со спутников имеют недостаточное разрешение, чтобы распознать отдельные растения, а зависимость от погоды и кратности орбиты делают такой метод непрактичным для получения наиболее актуальной информации», - рассказывает первый автор исследования, выпускник аспирантуры Сколтеха Александр Меньщиков.

Исследователи приняли решение использовать БПЛА, которые позволяют получить самую свежую информацию о распространении растения с высоким разрешением даже когда небо затянуто облаками, а также отказаться от традиционной концепции «сбор данных – создание ортофотоплана – анализ полученного изображения» в пользу обработки данных аэрофотосъёмки прямо на борту БПЛА во время полёта. «Пусть традиционный подход и даёт наиболее исчерпывающую информацию об исследуемой территории, но его эффективность сравнима с обработкой данных на борту для сегментации одного типа объектов – борщевика Сосновского. Кроме того, традиционный метод требует ещё несколько часов для сшивки изображения и его анализа после окончания полёта, в то время как обработка на борту происходит во время полёта, а оператор получает данные о местоположении борщевика в реальном времени на базовой станции. Такой подход позволяет приступить к работам по уничтожению борщевика ещё до завершения полёта БПЛА, а к концу полёта оператор уже располагает всеми данными о местоположении всех растений на обследуемой территории», – поясняет Александр.

Создание такого рода системы мониторинга подразумевает использование БПЛА и компактного вычислительного устройства на борту, которое способно запускать «тяжеловесные» алгоритмы сегментации на основе т.н. полностью свёрточных нейронных сетей (FCNN – Fully Convolutional Neural Networks). Такие нейронные сети позволяют выделять интересующие объекты (в данном случае – борщевик Сосновского) неправильной формы с точностью до пикселя, что в задаче детектирования борщевика даст возможность с точностью распознавать отдельные растения и, тем самым, увеличить шансы уничтожения сорняка на выбранной территории.

Главной проблемой при реализации проекта оказался запуск полностью свёрточных нейронных сетей на маломощных системах, таких как одноплатные компьютеры. Далеко не каждый компьютер имеет достаточно вычислительных ресурсов и далеко не каждый процессор поддерживает операции, необходимые для запуска FCNN. Поэтому ученым пришлось подобрать подходящую архитектуру одноплатного компьютера и оптимизировать нейронную сеть, чтобы она смогла запуститься на нем.

«В качестве нейронных сетей для исследования были выбраны популярные архитектуры UNet, SegNet, ResNet и модифицированы для использования на одноплатном компьютере. Разработанная система мониторинга была смонтирована на борт БПЛА и исследована в полёте. В результате удалось добиться обследования территории до 28 Га в течение 40 минут при полёте на высоте 10 метров. При этом ни одно растение не было пропущено», – комментирует старший преподаватель Сколтеха Андрей Сомов, научный руководитель проекта.

«Пусть на данный момент скорость обработки 4К изображения нашей системой не очень высок – до 0,7 кадров/сек., однако и при таких показателях система позволяет в несколько раз повысить эффективность локализации вредоносных растений», – добавляет Андрей Сомов.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/iskusstvennyi-intellekt-i-bespilotniki-pomogut-nahodit-borschevik-sosnovskogo

Дельта-робот ABB помогает L’Oréal наращивать эффективность производства

Использование новой наполнительной машины вместе с промышленным роботом IRB 360 FlexPicker позволило компании L’Oréal вдвое увеличить производительность линии по производству крем-краски для волос на заводе в Калужской области.

В рамках модернизации линии производства крем-краски для волос на заводе в Калужской области международная косметическая компания L’Oréal обновила наполнительную машину, а также установила дельта-робота IRB 360 FlexPicker® от компании ABB. За счет использования промышленного робота предприятие смогло значительно ускорить процесс перекладки тюбиков с крем-краской для волос от новой наполнительной машины к картонажному оборудованию, упаковывающему косметическую продукцию. Модернизация накопительной машины и решения по укладке позволила заводу вдвое увеличить производительность линии по производству крем-краски для волос.

Каждую минуту в рабочую зону IRB 360 FlexPicker по двум подводящим конвейерам поступает 130 тюбиков с крем-краской для волос. Дельта-робот, обладающий высокой скоростью укладки и сортировки, с помощью вакуумного захвата забирает с конвейерных лент по две тубы и укладывает их в ячейки картонажной машины. IRB 360 FlexPicker перемещает единицу продукции менее чем за секунду, за минуту осуществляя 65 циклов операций. За счет системы слежения за конвейером, работающей в режиме реального времени, дельта-робот безошибочно определяет и заполняет только свободные ячейки. Для этого роботу не нужна система технического зрения, внедрение которой потребовало бы от предприятия дополнительных затрат.

«Мы рады, что все больше российских предприятий выбирают путь автоматизации и роботизации. Благодаря такому решению они значительно увеличивают производительность производства, повышают качество производимой продукции и создают более комфортные и безопасные условия труда для персонала, – отметил Александр Новоселов, руководитель подразделения «Робототехника» компании ABB Россия. – Такие робототехнические комплексы, как IRB 360 FlexPicker, могут решать самые сложные производственные задачи, при решении которых необходимы короткое время цикла, скрупулезная точность и значительная грузоподъемность».

Помимо IRB 360 FlexPicker на калужском заводе компании L’Oréal установлен другой промышленный робот ABB – IRB 2600. Эта компактная модель с высокой грузоподъемностью отвечает за оперативную загрузку пустых туб в наполнительную машину.

«В ходе плановой модернизации оборудования завода мы установили новую наполнительную машину, производительность которой в два раза выше, чем у старой модели. Так как прежнее оборудование, отвечавшее за перекладку тюбиков, не справилось бы с такой скоростью работы наполнительной машины, мы рассмотрели возможность установки робота на этом участке. Мы выбрали в качестве решения дельта-робота ABB, который отличается компактностью, прост в установке и сервисном обслуживании. Таким образом, в ходе модернизации мы смогли не только увеличить производительность, но оптимизировать сроки ее реализации, а также сократить операционные затраты на обслуживание линии в будущем. Мы довольны опытом внедрения промышленного робота и в перспективе планируем продолжать роботизацию предприятия», – пояснил Иван Смыслов, директор по производству компании L’Oréal.

IRB 360 FlexPicker отличается простотой в настройке и управлении и требует минимального сервисного обслуживания. Металлические элементы робота выполнены из нержавеющей стали, а сама модель обладает высокой степенью защиты по IP. Это значит, что при дальнейшем обслуживании робота можно мыть промышленными средствами и сильным напором горячей воды. Робот надежно защищен от коррозии, а гладкая поверхность позволяет легко смывать загрязнения. Детали робота не требуют смазки. В программном обеспечении IRB 360 FlexPicker есть также функция напоминания о необходимости сервисного обслуживания, поэтому оператору не нужно самому следить за тем, когда подойдет срок технического осмотра робота.

«Мы как системный интегратор отвечали за проработку и внедрение технического решения по роботизации на производстве. В ходе реализации проекта мы разработали уникальные вакуумные захваты. Их применение позволило достигнуть высочайшей скорости и точности работы робота при перекладывании продукции», – отметил Сергей Шевелев, генеральный директор компании «Фруктонад Групп».

Промышленный робот ABB IRB 360 FlexPicker с грузоподъемностью до 8 кг оборудован контроллером IRC5 M2004 и предназначен для высокоточного манипулирования. Компактные размеры робота позволяют устанавливать его в небольшие производственные зоны. С помощью программного обеспечения PickMaster настроить робота и управлять им быстро и просто. Контроллер IRC5 с функциями TrueMove™ и QuickMove™ обеспечивает сочетание высокой скорости и превосходную точность работы робота с конвейерной лентой.

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/delta-robot-abb-pomogaet-loreal-naraschivat-effektivnost-proizvodstva

«Магнит» начал тестировать робота-уборщика

Розничная сеть «Магнит» начала тестировать робота MARK-1 для автоматической ежедневной влажной уборки пола. Первые тестовые испытания были проведены в супермаркете «Магнит Семейный» в Ярославле, по итогам которых робот показал высокое качество уборки, а также значительную экономию воды и моющих средств.

Робот-уборщик для ориентации в пространстве использует систему компьютерного зрения. Она включает в себя лазерный дальномер, три камеры глубины, оптическую камеру, ультразвуковые датчики, гироскоп и акселерометр. MARK-1 обладает алгоритмами классификации типов препятствий, различает людей и стационарные предметы, что позволяет ему выполнять задачи по уборке помещений с людьми. А внешние световые приборы привлекают к себе внимание посетителей, чтобы избежать столкновения.

Робот MARK-1 умеет строить карту помещения и ориентироваться в ней. Это позволяет вести эффективную уборку без пропусков небольших участков и случайных повторений – робот всегда знает с высокой точностью, где он убирал, а где еще нет. Также он может определять места, где ходили люди и места с максимальным трафиком, после чего строит маршрут дополнительной уборки.

Отдельно оператор может назначать роботу зоны на карте помещения, для которых будут действовать специальные условия очистки (например, заданную область рядом с входом можно мыть каждый час или проводить уборку два раза). Оператор может указывать и запретные зоны, где уборка не требуется.

MARK-1 работает на одном заряде в течение 2,5 часов и возвращается на базовую станцию, если заканчивается заряд или произведена уборка всей площади. В случае, если произошла внештатная ситуация, робот подаст звуковой сигнал и сигнал на мобильное приложение оператора.

Также робота можно использовать в качестве ручной поломоечной машины, если это необходимо. Управление механизмами, отвечающими за очистку пола, производится оператором со встроенного дисплея.

Робот-уборщик MARK-1 разработан компанией «Robots to Business». Он также имеет систему рекуперации воды, которая позволяет снизить ее расход. Тестовые испытания показали, что роботу при умеренном загрязнении магазина площадью около 6 000 кв. метров потребовалось 35 литров воды и 350 мл моющего средства. За месяц использование робота вместо классической поломоечной машины дает экономию около 4 500 литров воды и около 45 литров моющего средства.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/magnit-nachal-testirovat-robota-uborschika

Компания WeRide получила новые инвестиции и раскрыла свою стоимость

Всего спустя четыре месяца после сбора средств в рамках серии B в размере 310 миллионов долларов китайская компания по разработке беспилотных транспортных средств WeRide заявляет, что она завершила этап финансирования серии C, в результате чего ее оценка после получения денег составила 3,3 миллиарда долларов.

Компания впервые раскрывает свою стоимость, но не сообщила сколько конкретно она собрала в последнем раунде, отметив в опубликованном заявлении только, что это «сотни миллионов». WeRide намеревается использовать этот раунд финансирования для инвестирования в НИОКР и дальнейшую коммерциализацию продуктов.

За последний год WeRide привлекла множество крупных инвестиций, в том числе в декабрьский стратегический раунд на 200 миллионов долларов от китайского производителя автобусов Yutong. Скорость и масштаб этих инвестиций сигнализируют о том, что компания тратит деньги и жаждет еще больше, и что инвесторы делают ставку на китайские технологии.

«Платформа WeRide Master Platform (WMP), наша основная технология автономного вождения, помогла ускорить развитие компании, - говорится в заявлении Тони Хан, основателя и генерального директора WeRide. - Это способствует успешной работе нашей службы роботакси в Гуанчжоу с 2019 года и внедрению WeRide Mini Robobus без водителя, совершенно новой категории продуктов в автономной отрасли».

Пилотный проект роботакси WeRide в Гуанчжоу стартовал в 2019 году, а уже в январе компания начала проводить тестовые поездки в Центральном деловом районе города. Вскоре после этого в Гуанчжоу и Нанкине начались дорожные испытания мини-робоавтобуса без водителя. WeRide стала первой компанией автономного вождения в Китае, получившей в феврале официальную лицензию на онлайн-вызов автомобиля, а в апреле Департамент транспорта Калифорнии выдал WeRide разрешение на тестирование своих беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования в Сан-Хосе, штат Калифорния.

В последнем раунде приняли участие многие инвесторы, в том числе IDG Capital, Homeric Capital, CoStone Capital, Cypress Star, Sky9 Capital, K3 Ventures, CMC Capital Partners, Qiming Venture Partners и Alpview Capital.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/kompaniya-weride-poluchila-novye-investitsii-i-raskryla-svoyu-stoimost

Разум или интеллект? Нейронные языковые модели осваивают лексическую замену

Исследователи Сколтеха и их коллеги провели первое в своем роде масштабное вычислительное исследование, в ходе которого сравнили самые современные языковые модели на основе нейронных сетей и оценили их возможности по решению одной из важнейших задач обработки естественного языка – лексической замены. Результаты исследования были представлены на 28-й Международной конференции по компьютерной лингвистике (COLING-2020).

Лексическая замена – это замена слова в предложении на другое слово, которое тем или иным образом связано с исходным словом и подходит для употребления в данном контексте. Например, в предложении «Пётр Ильич Чайковский – великий русский композитор» слово «великий» можно заменить синонимом «выдающийся». В предложении «Мой брат − профессиональный теннисист» слово «теннисист» можно заменить на гипероним «спортсмен» (т.е. слово с более широким значением), а вместо фразы «Я сегодня на машине» автомобилист вполне может сказать: «Я сегодня на колесах» (слово «колесо» является меронимом, т.е. понятием, обозначающим составную часть целого предмета).

Для человека как носителя языка лексическая замена – вещь вполне простая и естественная, чего нельзя сказать о компьютере, решающем задачи обработки естественного языка (NLP). Компьютеру приходится «овладевать навыками» индукции, чтобы научиться определять значение слова по контексту, исправлять орфографические ошибки в зависимости от смысла слова и даже решать более сложные задачи, например, перефразирование или упрощение текста. Именно для решения таких задач и создаются языковые модели на основе глубоких нейронных сетей, способные выполнять лексическую замену в зависимости от ближайшего контекста целевого слова.

Старший преподаватель Сколтеха Александр Панченко и его коллеги из Исследовательского центра Samsung в России, НИУ ВШЭ и МГУ им. М.В. Ломоносова сравнили пять языковых моделей на основе нейронных сетей, поставив перед ними две задачи − собственно лексическая замена и индукция значения слова (во втором случае компьютер должен был уловить разницу между омонимами, например, словом «среда» в значении «окружающая среда» или «день недели»).

По мнению ученых, полученные результаты могут оказаться полезными при решении чисто практических задач NLP. В частности, исследователи показали связь между конкретной моделью и типом семантических отношений между словами (синоним, омоним, гипероним и т.д.), а также установили, что наличие дополнительной информации о целевом слове позволяет значительно (или существенно, если продолжать тему синонимов) улучшить качество лексической замены.

«Во-первых, результаты нашего исследования по лексической замене можно применять для целей изучения языка (замена слов на более простые). Во-вторых, их можно использовать для аугментации текстовых данных при обучении нейронных сетей. Аналогичные методы аугментации уже широко используются в компьютерном зрении, а вот в анализе текста они пока применяются не так часто. Также вполне реально использовать их при написании текстов в качестве вспомогательного средства для автоматического подбора синонимов и перефразирования текста», − отмечает Александр Панченко.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/neironnye-yazykovye-modeli-osvaivayut-leksicheskuyu-zamenu

Автономное судно Mayflower готовится пересечь Атлантику в ближайшие недели

Судно Mayflower, которое было спущено на воду в сентябре прошлого года, представляет собой морское исследовательское судно на солнечной энергии с технологиями искусственного интеллекта, которое будет пересекать океаны для сбора данных об окружающей среде.

Mayflower последние несколько месяцев проходил ходовые испытаниях в различных исследовательских миссиях, чтобы подготовиться к большому путешествию из Плимута, Англия, в Массачусетс в США. Судно будет использоваться для сбора информации по таким вопросам, как глобальное потепление, загрязнение водной среды микропластиком и сохранение морских млекопитающих.

Корабль использует радар и GPS для навигации. Шесть камер, прикрепленных к мачте, служат «глазами» корабля, подавая сигнал в систему распознавания изображений, которая помогает ему избегать приближающихся кораблей и других опасностей. Сообщается, что путешествие в США продлится 12 дней.

Конкретная дата отправления Mayflower пока не оглашается. На сайте проекта сообщается, что судно проходит финальные испытании и оснащается научным оборудованием и что окно отправления для трансатлантического путешествия все еще прорабатывается. «Надеемся на начало июня 2021 года. Более подробная информация будет позже», - говорится на сайте.

Название корабля является прямой отсылкой к кораблю Mayflower, на котором в 1620 году англичане пересекли Атлантический океан и основали Плимутскую колонию в Северной Америке.

https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/avtonomnoe-sudno-mayflower-gotovitsya-peresech-atlantiku-v-blizhaishie-nedeli

Ленинградская АЭС приняла на работу робота, не имеющего аналогов в мире

Робот отработал в реальных условиях под слоем воды непосредственно в бассейне выдержки энергоблока № 6, где после выгрузки из реактора ВВЭР-1200 будут храниться отработавшие топливные элементы.

Бассейн выдержки - это железобетонная конструкция с металлической облицовкой, заполненная водой с борной кислотой. Целостность и герметичность бассейна - важная составляющая ядерной и радиационной безопасности атомной станции. Мониторингу его состояния уделяется большое внимание.

“Аналогов роботу в мире нет. Диагностика и ремонт бассейнов на АЭС производится силами персонала. Для этого необходимо выгрузить топливные элементы и слить борный раствор, - отметил главный инженер Ленинградской АЭС-2 Александр Беляев. - На это уходит несколько дней. Наш робот справляется с такой задачей за несколько часов. При этом нет необходимости доставать топливо из бассейна”.

Робот представляет собой многофункциональный комплекс, оснащенный высокоточной системой позиционирования и видеонаблюдения, которые позволяют ему отлично ориентироваться в бассейне без удаления воды и топлива.

С помощью ультразвука система может безошибочно обнаружить возможные течи, определить их координаты, зачистить дефектную поверхность и методом сварки отремонтировать металлическую облицовку. За всем технологическим процессом оператор наблюдает и управляет при помощи специального пульта.

В случае необходимости робот позволит оперативно ликвидировать протечки в бассейне выдержки и сохранить проектный уровень воды, не допустив тем самым оголения и последующего расплавления тепловыделяющих элементов с топливом, минимизировав манипуляции с отработанным топливом.

Интерес к этому устройству сегодня очень большой, и не только среди российских АЭС, но и во всем мире. Роботы для диагностики и сварочных работ на глубине используются не только в атомной отрасли, но и в судостроении, на ремонтах объектов портовой инфраструктуры, при прокладке нефтяных и газовых трубопроводов и т.д.

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/leningradskaya-aes-prinyala-na-rabotu-robota-ne-imeyuschego-analogov-v-mire

LaMDA от Google делает общение с ИИ более естественным

Системы искусственного интеллекта уже давно научились распознавать то, что вы говорите, и отвечать на вопросы, но их все еще очень легко сбить с толку. Google работает над новой языковой моделью под названием LaMDA, которая намного лучше отслеживает разговор, а не представляет собой серию плохо сформированных поисковых запросов.

LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) предназначена для того, чтобы можно было нормально разговаривать практически обо всем без какой-либо предварительной подготовки. LaMDA может естественным образом вести разговор даже на случайные темы, причем в произвольной манере и от первого лица. Достижение здесь в основном заключается в том, чтобы не дать системе ИИ сбиться с пути и потерять связь при попытке ответить на серию слабо связанных вопросов.

Хотя разговоры, как правило, вращаются вокруг конкретных тем, они могут начинаться в одном месте и заканчиваться совершенно другим. Беседа с другом о автомобиле может перерасти в обсуждение страны, в которой он был произведен, прежде чем перейти к дискуссии о региональной кухне этой страны.

Такое извилистый характер разговора может быстро поставить в тупик современных диалоговых агентов, которые, как правило, идут узкими заранее определенными путями. Но LaMDA может свободно обсуждать, казалось бы, бесконечное количество тем, и разработчики рассчитывают, что эта способность может открыть более естественные способы взаимодействия с технологиями и совершенно новые категории полезных приложений.

Хотя большинство людей вряд ли захотят полноценно и естественно разговаривать со своими телефонами, существует множество ситуаций, в которых подобные вещи будут полезны. Такие группы, как дети и люди старшего возраста, которые не знают или не заботятся о формализованном языке, который мы используем для общения с имеющимися помощниками ИИ, смогут, например, более естественно взаимодействовать с технологиями. И идентичность будет важна, если такого рода разговорный интеллект встроен в машину или прибор. Мало кто будет спрашивать ассистента от Google, сколько осталось молока дома, но вот спросить об этом холодильник уже кажется более логичным.

Генеральный директор Сундар Пичаи подчеркнул, что LaMDA все еще находится в стадии разработки. Но можно ожидать, что в будущем ИИ Google будет более естественными во взаимодействии с человеком.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/lamda-ot-google-delaet-obschenie-s-ii-bolee-estestvennym

Cognitive Pilot произведет 5 тыс. автопилотов для умной сельхозтехники

Выступая на Стратегической сессии Сбера и Минсельхоза России 19 мая генеральный директор Cognitive Pilot Ольга Ускова объявила о планах компании по производству систем автопилотирования на основе искусственного интеллекта Cognitive Agro Pilot для умной сельхозтехники. Ожидается, что объем заказов на ближайший год может составить порядка 5 тысяч комплектов.

«Мы рассчитываем, что из них большая часть придется на Россию, порядка 4000 комплектов, и около 1 тысячи Cognitive Agro Pilot пойдет на экспорт», сообщила Ольга Ускова. Из этого числа порядка 800 придется на страны Латинской Америки, около 120 на Азиатский регион, 30 - на США и Канаду и около 50 на другие регионы.

По мнению Ольги Усковой, такой результат оказывается возможным, в том числе, и благодаря началу продаж новой версии Cognitive Agro Pilot для тракторов, что позволит роботизировать управление сельхозтехникой на всех операциях: посевная, внесение удобрений, обработка почвы и т.д.» По данным всемирного банка в мире насчитывается порядка 25 миллионов тракторов. Ежегодный уровень продаж составляет более 2 млн тракторов. В России парк тракторов, по данным Минсельхоза России составляет порядка 428 тысяч единиц.

«Сегодня в России достаточно высокий уровень спроса на роботизированный транспорт в сфере агро», считает Ольга Ускова. По оценкам Cognitive Pilot, спрос (число хозяйств, где востребовано использование роботизированных транспортных систем) на роботизированные транспортные системы на основе ИИ вырос к марту 2021 года до 39%. Для сравнения, на начало 2020 года этот показатель не превышал 15%. Напомним, что средний уровень спроса на роботизированные агро-решения, по данным Transparency Market Research, составляет чуть более 24%.

Cognitive Agro Pilot — система, которая «видит» и «понимает» обстановку по ходу движения и не использует комплекс GPS-навигации в основе модели управления, что позволяет детектировать на пути техники неожиданно возникающие препятствия. С Cognitive Agro Pilot механизатор сможет доверить управление техникой роботу-помощнику, а сам получит возможность сконцентрироваться на контроле качества обработки и уборки урожая.

Система Cognitive Agro Pilot позволяет:

- Сократить сроки уборочных работ в среднем до 25%
- Сократить прямые потери урожая от 8 до 13%
- Снизить расхода топлива во время уборки до 5%
- Повысить дневную выработку механизатора до 25%

В ходе сезона уборки урожая 2020 года с июня по октябрь более 350 комбайнов, оборудованных системой Cognitive Agro Pilot, в 35 регионах России, автономном режиме обработали свыше 160 тыс. га площадей и собрали более 720 тыс. тонн урожая.

Cognitive Agro Pilot успешно внедрена в США, Бразилии и Китае, а также в целом ряде субъектов Российской Федерации: в Калининградской, Калужской, Курской, Белгородской, Тамбовской, Пензенской, Ростовской, Оренбургской, Томской, Курганской областях, Краснодарском, Красноярском и Ставропольском краях и других.

Комплекс Cognitive Agro Pilot включает в себя блок автоматического управления, видеокамеру, дисплей, набор соединительных кабелей и других элементов системы управления. Интерфейс пользователя реализован в виде мобильного приложения для смартфона или защищённого планшета на базе ОС Android.

Дополнительная информация об объемах мирового рынка ИИ в сфере агро

Общий объем рынка ИИ на рынке сельского хозяйства вырастет с примерно 1,0 млрд долларов США в 2020 году до 4,0 млрд долларов США к 2026 году при среднегодовом темпе роста 25,5% в период с 2020 по 2026 годы.
Данные: MarketsAndMarkets

Объем мирового рынка искусственного интеллекта (ИИ) на рынке сельского хозяйства составлял 852,2 миллиона долларов в 2019 году и, как ожидается, достигнет 8 379,5 миллиона долларов к 2030 году, демонстрируя среднегодовой темп роста 24,8% в течение прогнозируемого периода (2020–2030 годы).
Данные: Present Strategic Intelligience

https://robogeek.ru/roboty-v-selskom-hozyaistve/cognitive-pilot-proizvedet-5-tys-avtopilotov-dlya-umnoi-selhoztehniki

Исследователи из UCL изучили как мозг адаптируется к дополнительным конечностям

Несколько лет назад лондонский дизайнер Дани Клод представила миру роботизированный «третий большой палец». Проект был скорее футуристической идеей, чем прототипом связанным с аугментацией человека.

Команда нейробиологов из Университетского колледжа Лондона (UCL), увидела в новостях «третий палец» и связалась с Клодом. Они изучали, как человеческий мозг адаптируется к работе с аугментативными технологиями, и «третий большой палец» стал идеальным устройством для включения в их исследование.

Исследователи набрали 20 испытуемых, каждый из которых провел в лаборатории по пять дней обучения работе с третьим пальцем. Им было рекомендовано брать устройство с собой домой каждый вечер и пытаться использовать его в общей сложности от двух до шести часов в день.

В начале и в конце исследования всем участникам провели МРТ, чтобы отслеживать активность мозга при движении роботизированным пальцем. Также была набрана контрольная группа из десяти участников, которые использовали статическую версию третьего пальца.

Исследование показало, что всего через пять дней использования третьего большого пальца произошли значительные изменения в активности сенсомоторной зоны коры головного мозга. Поразительным открытием этого исследования стало то, как быстро фундаментальное представление руки изменилось в мозгу. Всего через пять дней использования третьего большого пальца активность мозга, связанная с каждым пальцем, стала менее отчетливой.

Контрольная МРТ, проведенная через неделю, показала, что эти сенсомоторные изменения нормализовались. Исследователи считают, что быстрое возвращение к нормальному состоянию может быть связано с короткими временными рамками исследования.

И именно здесь исследование быстро превращается из академического любопытства в нечто, имеющее значение для реального мира. Промышленные экзоскелеты или устройства с дополнительными конечностями больше не являются областью научной фантастики. Поэтому очень важно понимать, как наш мозг реагирует и адаптируется к этим устройствам.

https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/issledovateli-iz-ucl-izuchili-kak-mozg-adaptiruetsya-k-dopolnitelnym-konechnostyam