Войти в профиль iXBT.com
Можно ввести логин и пароль от конференции
Забыли пароль?
Войти или зарегистрироваться через соцсеть

Сбер и Microsoft разработали ИИ-систему управления роботами

Сбер и исследовательское подразделение Microsoft Research подвели итоги совместного проекта, анонсированного в октябре 2019 года. Разработанная ИИ-система дает возможность обучить роботов манипулировать физическими объектами непостоянной формы практически так, как это делает человек. Ключевой целью проекта была разработка решения, способного взаимодействовать с людьми, освобождая их от механически сложной рутинной работы и обеспечивая высокий уровень безопасности. Кроме того, это один из первых примеров переноса подобной технологии из симуляции в реальный мир – обученная система была внедрена и протестирована в Лаборатории робототехники Сбера. 

Видео с демонстрацией функционала робота доступно здесь.

Работа над проектом осуществлялась в Лаборатории робототехники Сбера в Москве, Россия, и в Microsoft в Беркли и Редмонде, США, и в совокупности длилась больше года, с мая 2019 года по май 2020. Исследовательская группа состояла из 8 человек. Их практической задачей было разработать технологию выгрузки с помощью робота-манипулятора инкассаторских мешков с монетами весом до 6 килограмм из мобильных тележек для их последующей обработки в счетных машинах. В отличие от захвата твердотельных объектов, манипуляции объектами непостоянной формы из-за подвижного центра тяжести требуют постоянного вычисления положения и ориентации захватного устройства в каждом отдельном случае. Для расчета и предсказания этих параметров были применены методы глубокого обучения и обучения с подкреплением. Испытания продемонстрировали успешность выгрузки мешков с первого раза в более 95% в реальных условиях. 

Процесс работы над проектом проходил в три этапа. Первый – разработка реалистичной симуляции робототехнической установки и объектов манипуляции – деформируемых мешков с монетами с учетом их физических характеристик. Вторым этапом была интеграция симуляторов с фреймворком машинного обучения с подкреплением и проведение экспериментов в симуляционной среде с обучением интеллектуального агента управлению виртуальным роботом. Для этого исследователями был применен подход machine teaching (англ. «обучение машин»). Методика предполагает не только обучение посредством взаимодействия алгоритма со средой, как в классическом обучении с подкреплением, но и использование «подсказок» от человека. На этом этапе необходимо было прописать правильные опорные точки для алгоритма, на основе которых он сможет обучаться. Это позволяет значительно ускорить процесс и сделать его более эффективным. На завершающем третьем этапе обученного в симуляторах интеллектуального агента перенесли непосредственно на физического робота. В результате в Лаборатории робототехники Сбера были успешно протестированы реальные манипуляции по разгрузке тележки с мешками монет роботом. 

Создатели системы уверены, что подобная технология может быть востребована в широком ряде сфер. Особенно целесообразно ее применение для решения тех задач, где человек подвергается опасности или должен прилагать чрезвычайные физические усилия, например, в спасательных операциях, нефтедобыче, логистике и т.д. – везде, где необходимо совершать действия с объектами непостоянной формы. 

Компании продолжат сотрудничество в исследовательской сфере, чтобы способствовать развитию и более широкому распространению своих разработок на стыке робототехники и искусственного интеллекта.

Отмена

Сейчас на главной

Публикации

Polymatica: российский Business Intelligence

Сегодняшнее мероприятие ведет Алексей Претихин, менеджер по работе с клиентами компании Polimatica, он расскажет о преимуществах продуктов Polimatica по сравнению с конкурентами, про лицензионную политику, про партнерскую программу, в том числе и про защиту партнеров, о дополнительных сервисах, на которых партнер может заработать.

Автоматизируем работу отдела ИБ АСУ ТП: инструменты и средства

Чем дальше субъекты КИИ продвигаются в деле создания или обновления своих систем ИБ АСУ ТП, руководствуясь 187-ФЗ, тем острее звучит вопрос – «КАК?». Как грамотно выстроить систему кибербезопаности своего предприятия в условиях ужесточающейся нехватки штата. Автоматизацией рутинных задач ИБ АСУ ТП – казалось бы очевидный ответ. Но практика показывает, что понимание, какими инструментами и средствами добиться эффективной автоматизации, зачастую отсутствует.

Мониторинг технологических процессов с использованием ИИ

Сегодня мероприятие OCS Distribution и Polymatica с Gelarm рассматривает возможности применения искусственного интеллекта в мониторинге технологических процессов. На мероприятии представлены отечественные программные решения: • аналитическая платформа Polymatica BI для обработки данных с использованием алгоритмов интеллектуального анализа и машинного обучения, • система управления обработкой информации GIMS Automation для настройки API, сценариев обработки информации.

«Сайбер Электро» – новый бренд на рынке российских ИБП

Сегодня Максим Жигаленков, директор по работе с партнерами компании «Сайбер Электро», познакомит с новым брендом российских ИБП – «Сайбер Электро». Здесь мы говорим об импортозамещении, расскажем о складских моделях ИБП под брендом «Сайбер Электро», поделимся планами на 2022 год. В программе мероприятия – сервисная политика, условия сотрудничества и дополнительные возможности для роста и развития вашего бизнеса

Будущее 5G и IT-трансформации

Сегодняшнее мероприятие ведет Гай Дэниэлс, контент-директор Telecom TV. Компания Telecom TV вместе с представителями Hewlett Packard Enterprise предлагает вашему вниманию «беседу у камина». Мы беседуем с Говардом Уотсоном, IT-директором BT Group и генеральным директором HPE Антонио Нери (Antonio Neri) о глобальном влиянии 5G. Мы говорим об Open RAN и расширении возможностей периферии, а также о том, как технологии помогают в цифровой трансформации и ускорении