Новый робот Google лучше подбрасывает вещи, чем вы

Роботы могли собирать и перемещать объекты в течение десятилетий, но только если они были запрограммированы с точными инструкциями для выполнения задачи. Нейронные сети открыли новые рубежи в исследованиях в области робототехники, давая машинам возможность справляться с объектами странного размера и неожиданными условиями. Google продал несколько своих проектов в области робототехники несколько лет назад, но компания сосредоточилась на машинном обучении. Исследователи из Google AI создали простую руку робота, которая понимает физику подбрасывания объектов, что является более впечатляющим, чем вы можете предположить.

Мы все знаем, как бросить что-то в мусорное ведро - это навык, который вы приобретаете в детстве. В этом есть интуитивный аспект, который трудно научить машине. Вы можете изменить способ удержания объекта в зависимости от его формы или плотности, а вес влияет на то, где во время качания вы отпускаете захват. «TossingBot» из робототехнической лаборатории Google использует несколько нейронных сетей, чтобы подбрасывать объекты даже более эффективно, чем средний инженер.

Когда TossingBot был впервые представлен корзиной случайных предметов, он не знал, как бросить их в нужные корзинки. TossingBot научился обращаться с этими объектами, интегрируя простую физику с глубоким обучением. Система снабжена воздушной камерой, показывающей подбрасываемые объекты, и тремя нейронными сетями, которые сообщают ей, что делать. Одна сеть распознает объекты внутри корзины, вторая определяет, как их забрать, а третья описывает, как выбросить их в нужный контейнер. Сети уточняются путем повторных попыток, большинство из которых на раннем этапе являются сбоями. По словам инженеров, TossingBot теперь лучше бросает вещи, чем люди, которые его разработали.

Согласно Google, бросание может быть хорошей стратегией для робота при перемещении определенных (не хрупких) объектов. Мы, люди, делаем это постоянно, потому что это быстрее и доставляет вещи в области, которых мы не можем достичь. Вот почему TossingBot должен стремиться к отсекам за пределами его физической досягаемости. Он может обрабатывать более 500 объектов в час, в то время как робот, который устанавливает все, может делать только 200-300 в час.

Google также разрабатывает эти новые роботы, чтобы хорошо выполнять поставленные перед ними задачи, а не выглядеть как люди или животные. Мы все видели странных органических роботов от Boston Dynamics, которые Google продал несколько лет назад. Эти машины могут более эффективно ориентироваться в мире, в котором доминируют люди, но они не особенно хороши для решения какой-либо конкретной задачи. Атлас может взять коробку и переместить ее в другое место, но TossingBot может отсортировать целую корзину разных объектов за одно и то же время. Склады будущего, вероятно, будут автоматизированы с помощью устройств типа TossingBot, работающих на нейронных сетях, а не на гуманоидных роботах Atlas.

Читать далее

Новая серия AMD Radeon RX 6000 оптимизирована для борьбы с амперами

AMD представила серию RX 6000 сегодня. Впервые с момента покупки ATI в 2006 году использование графических процессоров AMD на платформах AMD даст определенные преимущества.

Новые детали Intel Rocket Lake: обратная совместимость, графика Xe, Cypress Cove

Intel опубликовала немного больше информации о Rocket Lake и его 10-нм процессоре, который был перенесен на 14-нм.

Хаббл исследует 16 "Психеи", астероид стоимостью 10 000 квадриллионов долларов

Исследователи только что завершили ультрафиолетовое обследование 16 Psyche, сверхценного астероида, который НАСА планирует посетить в 2026 году.

Intel представляет новые мобильные графические процессоры Xe Max для создателей контента начального уровня

Intel выпустила новый потребительский мобильный графический процессор, но у него очень специфический вариант использования, по крайней мере, на данный момент.