Эволюция роботов в 2022 году

С некоторых пор люди, следящие за улучшением продвинутой механики, наблюдают мирный переворот в этом районе. В то время как самоуправляемые транспортные средства усвоили все функции, работа, происходящая на стыке ИИ, машинного зрения и ИИ, быстро превращается в создание следующего периода продвинутой механики.

Объединяя машинное зрение с возможностями обучения, робототехники открывают широкий спектр дополнительных возможностей, таких как роботы с визуальным зрением, механический сбор, автоматизированное упорядочение при повторном использовании, а также подбор и размещение в распределительных центрах. Наконец-то мы достигли точки сочленения: во-вторых, эти приложения оказываются адекватными, чтобы предлагать реальную пользу в полуорганизованных условиях, где обычные роботы никогда бы не добились успеха.

Чтобы поговорить об этой интересной секунде и о том, как она существенно изменит мир, в котором мы живем, я поговорил с Питером Аббелем, преподавателем электрического проектирования и разработки программного обеспечения в Калифорнийском университете в Беркли, где он также является главой Беркли-робот. Учебная лаборатория и соруководитель исследовательской лаборатории искусственного интеллекта в Беркли. Он также является благотворителем и главным научным сотрудником Covariant, а также ведущим поразительной цифровой записи The Robot Brains.

В конце концов, у него передовая механика bon fides, и то, что он говорит о не столь далекой судьбе механизации, совершенно поразительно.

ГН: Вы называете AI Robotics спокойной трансформацией. По какой причине он является прогрессивным и по какой причине, по вашему мнению, поздние усовершенствования до сих пор остаются вне поля зрения, в основном в хорошо известном включении?

В течение более шестидесяти лет у нас были действительно исключительно способные роботы. Тем не менее, они были не просто блестящими. Таким образом, эти действительно исключительно приспособленные роботы оказались вынуждены работать на производственных линиях — по большей части на промышленных предприятиях по производству автомобилей и гаджетов — где им доверяли выполнять осторожно предварительно модифицированные движения. Эти роботы действительно надежны в том, чтобы делать то же самое снова и снова. Они пользуются уважением, но едва ли начинают показывать, как роботы могут лучше понимать.

Спокойное расстройство происходит в пространстве компьютеризированного мышления (ИИ) робототехники. Созданные человеком интеллектуальные роботы оснащены усовершенствованными моделями искусственного интеллекта и зрением. Они могут видеть, учиться и реагировать, чтобы сделать лучший выбор в зависимости от текущих обстоятельств.

Хорошо известное включение передовых моделей механики в роботов-домоседов и беспилотных транспортных средств, поскольку они действительно привлекательны для нашей повседневной жизни. Тем временем робототехника с искусственным интеллектом набирает обороты в областях нашей реальности, которые менее очевидны, но имеют важное значение для нашей работы — подумайте о веб-ориентированных бизнес-центрах и складских помещениях, ранчо, медицинских клиниках, повторном использовании фокусов. Все области, имеющие большое влияние на нашу жизнь, но не упражнения, которые обычный человек видит или с которыми постоянно общается.

ГН: Полуорганизованные условия — это своего рода окраина для роботов, которые обычно были привязаны к организованным условиям, таким как перерабатывающие заводы. Где мы увидим новые и значительные передовые механические организации в следующем году или около того?

Я ожидаю, что три основных из них — это задачи по подбору и упаковке в распределительном центре, повторное использование сортировки и сбор/уход за урожаем. Согласно инновационной точки зрения, они обычно находятся в поразительном масштабе текущих улучшений ИИ. И, кроме того, постепенно я понимаю, что в каждом из этих предприятий есть люди, использующие искусственный интеллект для робототехники, и они предпринимают экстраординарные шаги.

ГН: Почему машинное зрение является одним из самых интересных направлений развития механических технологий? Что роботы могут делать сейчас, чего они не могли делать, скажем, пять лет назад?

Обычная механическая роботизация зависела от исключительно продуманного проектирования, позволяющего использовать предварительно настроенные роботы-движители. Конечно, то, что работало в автомобилестроении и метизной промышленности, в любом случае является фактическим ограничением.

Предоставление роботам возможности видеть полностью меняет все мыслимое. PC Vision, область ИИ, заботящаяся о том, чтобы компьютеры и роботы могли видеть, претерпела ежедневные и ежедневные изменения в течение последних 5-10 лет — — — из-за глубокого обучения. Глубокое обучение тренирует огромные нейронные сети (по мнению гидов) для распознавания дизайна, в этом случае распознавание дизайна расширяет возможности понимания того, что и где находится на картинках. А потом Глубокое обучение, очевидно, дает способности сверхзрения. Он считает, что роботы также понимают, что нужно сделать, чтобы справиться с ответственностью, например, собрать и упаковать что-то, чтобы удовлетворить запрос в Интернете.