ROBOTIQUE | Робототехника
20 февраля 2019
Эра «маникюрщиц» подходит к концу
Робот-сортировщик MIT для автоматизации задач на складе (+видео)
Сортировка и организация предметов не являются самыми трудными задачами, но они, безусловно, могут утомить. Эти задачи должны выполняться роботами. Но научить их этому не так уж и просто. Исследователи из Массачусетского технологического института и университета Принстона разработали робота, который заменит людей в этой профессии в недалеком будущем. Его можно использовать для таких вещей, как сортировка предметов на складе или очистка мусора в зонах бедствия, — передает Robotics.ua.
Обучение на основе полученного опыта
Сначала команда обучила робота, как определить лучший способ захвата объекта. Они показали ему контейнеры с различными предметами, а затем продемонстрировали, какой из способов захвата был бы лучшим – вертикальный захват, схватывание сбоку, горизонтальный захват, а также использование гибкого инструмента. Они делали это снова и снова, отмечая, какие попытки были успешными, а какие нет, и в конечном итоге они подключили всю информацию к глубокой нейронной сети. Это позволило роботу приблизиться к новым объектам со стратегией, основанной на том, что он узнал из своих предыдущих попыток.
Как только объект был захвачен и вынут из контейнера, робот должен был переместить его в другой контейнер. Исследователи использовали набор камер, которые фотографировали объект со всех сторон, и эти изображения затем можно было сравнить с библиотекой других изображений, к которым робот имел доступ. После того, как он находил близкое совпадение, он успешно перемещал объект в другой контейнер.
В 2017 году на Amazon Robotics Challenge робот CartMan смог успешно захватить объекты в 75% случаев, и он правильно классифицировал каждый новый предмет, который ему был представлен.
Согласно robotics.ua, в настоящее время команда работает над улучшением дизайна робота и планирует представить документ о своей работе на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации в мае.
«Наш подход может быть применен к сортировке склада, или использоваться для очистки мусора при послеаварийных мерах», — сказал Альберто Родригес, исследователь проекта. — «Существует множество ситуаций, когда технологии могут повлиять на ход выполнения действий».
Synthetic Pollenizer – роботизированный цветок для привлечения пчел (+видео)
Ранее мы встречали проекты роботизированных насекомых, в частности пчел. Самый известный из них – проект RoboBee Гарвардского университета. Но австралийский дизайнер Майкл Кенди придумал другую концепцию: использование роботизированного цветка для привлечения живых насекомых. Звучит безумно, но это увлекательный пример биомимики и способ интеграции технологий с естественным миром, — сообщает Robotics.ua.
О Особенности проекта
Роботизированные цветы были вдохновлены биотическими системами опыления природы. Механические копии реальных цветов предназначены для привлечения пчел и прикрепления пыльцы, интегрирующихся в репродуктивный цикл местной флоры. Цветы активируются с использованием массива сервоприводов и двигателей. Они распределяют пыльцу и синтетический нектар, который затем переправляют к резервуару в центр каждого цветка. После этого, сочлененная механическая тычинка отодвигается, чтобы поместить пыльцу, прежде чем вернуться в свое статическое положение.
Сахарная вода также используется как нектар, чтобы привлекать пчел. Весь процесс снимается миниатюрной встроенной веб-камерой.
«Пчелы являются жизненно важной частью нашей экосистемы», — говорит создатель проекта, — «Я чувствую, что каждый должен потратить время и познакомиться с этими трудягами, которые заставляют наши растения опыляться и развиваться. The Synthetic Pollenizer – это творение, предлагающее будущее, в котором технологии и природа могут работать вместе».
Однако не обошлось здесь без трудностей. «Мне понадобилось много времени, чтобы успешно привлечь пчел к посадке на цветок», — продолжает Кенди. — «Много разных версий были прототипированы и провалились до этого недавнего успеха. Есть миллионы цветов на выбор, поэтому если пчела сядет на один из них, это будет чрезвычайной редкостью».
По информации robotics.ua, это скорее концептуальный проект робототехники, чем реальное решение проблем. Но это не значит, что у него не было бы реальных приложений. «В ходе моего сотрудничества с группой экологических ресурсов в университете Вагенингена рассматривались приложения, которыми ученые могли бы воспользоваться в этой области», — сказал Кенди. — «Первоначальная концепция заключалась в создании инструмента для отслеживания пчел через сеть цветов. С этой идеей мы надеялись построить синтетический цветок, который мог бы прикреплять краску к спине пчел и фотографировать их. Таким образом, мы знали бы, какие пчелы посетили какие области и когда это произошло. Это был бы полезный и безвредный метод сбора количественных данных».
Проект также затрагивает тему опасения относительно сокращения популяций пчел и их влияния на естественную экосистему. «Как произведение искусства, он обязан задавать больше вопросов, чем ответов», — заключает Кенди. — «Но в этом контексте это доказывает, что технологии и природа могут жить в гармонии».
Ученые научились извлекать картинки из нашего мозга
Технологии искусственного интеллекта Google DeepMind предназначены читать наши мысли, но неврологи в университете Торонто Скарборо, Канада, применяют ИИ для этой цели путем восстановления изображений, основанных на восприятии мозга, с использованием данных, собранных электроэнцефалографией (ЭЭГ), — передает Robotics.ua.
Ход исследования
В тестах испытуемые были подключены к оборудованию для чтения мозга ЭЭГ и показывали различные изображения лиц. В то время как это происходило, их мозговая активность была записана, а затем проанализирована с использованием алгоритмов машинного обучения. Впечатляюще, но исследователи смогли использовать эту информацию для цифрового воссоздания изображения лица, хранящегося в мозге человека. В отличие от базовых форм, способность воссоздавать лица включает в себя высокий уровень мелкозернистой визуальной детали, демонстрирующий высокий уровень сложности технологии.
Хотя это не первый случай, когда ИИ был использован для чтения мозга людей. Мы уже видели нечто подобное в EPFL. Но это первый раз, когда прогресс был достигнут с использованием данных ЭЭГ. Предыдущие исследования включали в себя технологию fMRI, которая измеряет активность мозга, обнаруживая изменения в его кровотоке. Одним из самых интересных различий между этими двумя методами является то, что ЭЭГ более портативна, недорогая и может обеспечить более высокий уровень детализации за миллисекунды.
Перспективы системы
Эта технология потенциально может использоваться правоохранительными органами для создания более точных отчетов свидетелей при распознавании потенциальных подозреваемых. В настоящее время эта информация передается через словесные описания, что потенциально снижает уровень точности. Это может также послужить способом помочь людям, у которых нет возможности общаться в устной форме. ЭЭГ могла бы использоваться для создания нейронной реконструкции того, что человек воспринимает в любой момент времени, а также визуализации воспоминаний или воображений.
По информации robotics.ua, в будущем команда надеется развивать эту работу, основываясь на том, как эффективно ИИ сможет восстанавливать изображения с данными ЭЭГ, основанными на памяти человека о событии. Ученые также хотят выйти за пределы лиц, чтобы исследовать, могут ли они воссоздать точные изображения других объектов.
