Новости робототехники

Развитие искусственного интеллекта и роботов оценили более чем в ₽1 трлн

Развитие искусственного интеллекта и роботов оценили более чем в ₽1 трлн На развитие искусственного интеллекта, роботов и других технологий в рамках нацпрограммы «Цифровая экономика» в общей сложности потребуется более 1,118 трлн руб. Почти 283 млрд руб. из них нужно будет привлечь из бюджета.

Путин утвердил стратегию развития искусственного интеллекта

Путин утвердил стратегию развития искусственного интеллекта Президент России Владимир Путин утвердил Национальную стратегию развития искусственного интеллекта (ИИ) на период до 2030 года. Соответствующий указ был опубликован на официальном портале правовой информации.

Моральный тормоз: что остановит разбег искусственного интеллекта

Моральный тормоз: что остановит разбег искусственного интеллекта В некоторых отраслях отечественной экономики технологии искусственного интеллекта (ИИ) внедряется быстрее, чем на Западе, утверждают эксперты РБК Петербург. Применение таких технологий значительно удешевило разработку продуктов в самых разных сферах, а в некоторых случаях позволило решать задачи, которые раньше считались нерешаемыми. Компании, «оседлавшие» ИИ, таким образом смогли создать новые сферы деятельности - и увеличить свои доходы в несколько раз. Однако получат ли эти бизнесы долгосрочную коммерческую отдачу - во многом зависит от ответов на этические вопросы.

«Промобот» запустил серийное производство роботов-двойников человека

«Промобот» запустил серийное производство роботов-двойников человека Российская компания сможет создавать роботов с любой внешностью. Робот представляет собой полностью антропоморфную машину. Он копирует эмоции человека: может двигать глазами, бровями, губами и другими «мышцами», а также поддерживать разговор и отвечать на вопросы. Технология, разработанная в Promobot, а также собственная запатентованная конструкция, позволяют воспроизводить свыше 600 вариантов микромимики человека, максимально реалистично имитируя его эмоции. Специалисты компании создали собственную компонентную базу, а также использовали свою технологию создания искусственной кожи.

Инженеры Boston Dynamics научили человекоподобного робота Atlas вставать на руки и кувыркаться

Инженеры Boston Dynamics научили человекоподобного робота Atlas вставать на руки и кувыркаться На YouTube-канале компании Boston Dynamics 24 сентября был опубликован видеоролик, демонстрирующий новые возможности разрабатываемого компанией двуногого робота Atlas.

Кубок Губернатора Санкт-Петербурга по робототехнике – новые соревнования для молодых рабочих

Кубок Губернатора Санкт-Петербурга по робототехнике – новые соревнования для молодых рабочих Глава Санкт-Петербурга Александр Беглов дал поручение организовать такой конкурс во время посещения Центра «Отраслевых инженерных, цифровых и роботизированных технологий» Малоохтинского колледжа. В этом году здесь появились новые образовательные программы - мехатроника и мобильная робототехника, эксплуатация роботизированного оборудования.
Все новости

Поиск по сайту



              Роботы в России

              23.11.16

              Создана технология, повышающая безопасность работы авторобота в критических ситуациях

              Создана технология, повышающая безопасность работы авторобота в критических ситуациях

              Компания Cognitive Technologies являющаяся разработчиком систем искусственного интеллекта для управления беспилотными транспортными средствами разработала технологию компьютерного зрения, дающую автороботу возможность с высокой точностью интерпретировать сложные ситуации, возникающие, как правило, в критических ситуациях (внезапное появление на дороге других участников движения, пешеходов, посторонних предметов и т.п.).

              В компании считают, что эта технология позволит избежать ошибок, которые допускали известные зарубежные системы при распознавании объектов дорожной сцены. «Фактически мы в чем-то научились моделировать функцию гиппокампа человека», говорит руководитель департамента разработки беспилотных транспортных средств Юрий Минкин, «который выделяет и удерживает в потоке внешних сигналов наиболее важную информацию по текущей ситуации, выполняя функцию хранилища кратковременной памяти, как ОЗУ компьютера». Известно, что гиппокамп также определяет степень важности запоминаемой информации и принимает решение, что нужно сохранить, а что забыть.

              Расположение гиппокампа в мозге человека

              Как и гиппокамп человека, система компьютерного зрения Cognitive Technologies научилась обогащать информацию о текущей дорожной ситуации данными, которые она запомнила несколькими мгновениями ранее. При этом система хранит в памяти не всю картинку, полученную с видеокамеры, а лишь наиболее важные ее элементы, непосредственно влияющие на дорожную обстановку и безопасность. Это дает возможность не хранить все изображение целиком, а лишь 5-10% его объема и не требует какого-либо значительного повышения ресурсов вычислительного устройства. Это также позволяет использовать видеокамеры не с самой высокой разрешающей способностью, а также относительно узкоугольные объективы.

              Разработчики уверены, что использование технологии даст серьезное преимущество над аналогами, поскольку созданное решение позволяет решить одну из серьезных проблем для любой системы компьютерного зрения - распознавания объектов, находящихся на самой границе картинки (рис. 2). Как показывает практика, именно в этих случаях возникает наибольшее количество ошибок детекции объектов. При использовании модели Cognitive Technologies для их распознавания мы получаем отступ (padding - зона выделенная цветом на рис. 2. между прямоугольниками A'B'C'D' и ABCD), который необходим для работы нейронных сетей глубокого обучения и других сверточных нейронных сетей.


              Рис 2

              Когда объект попадает на границу картинки (поля зрения видеокамер) ABCD, распознать его очень сложно (часть автомобиля, обведенного кругом, попавшего в поле зрения камер - прямоугольник ABCD). Эта проблема успешно решается, когда искусственный интеллект авторобота дополняет знание о текущей дорожной ситуации данными из ближайшего прошлого - из своей оперативной памяти (моделирование функции гиппокампа человека). Картинка, попавшая в поле зрения видеокамер мгновением ранее A'B'C'D', содержит информацию об объекте (автомобиль, обведенный кругом), достаточную для его распознавания.

              Разработчики уверены, что использование подобной технологии позволило бы избежать системе компьютерного зрения, установленной на автомобиле Tesla аварии, произошедшей в мае этого года (рис. 3). «Наша система смогла бы детектировать транспортное средство, приближавшееся сбоку», говорит Юрий Минкин. «Программная эмуляция большего угла охвата видеокамер позволила бы «увидеть» колеса, подвеску, а также другие элементы грузовика, и в итоге, идентифицировать приближающийся объект как автомобиль. И кроме того, выиграть доли секунды, крайне необходимые для принятия правильного решения в критической ситуации», заключает Минкин.


              Рис 3

              Моделирование функции гиппокампа в аналогичных ситуациях позволяет использовать максимально полные данные о дорожной ситуации. На картинке ABCD, попадающей в поле зрения камер авторобота сложно распознать светлое изображение на светлом фоне, однако, воспроизведенные «из памяти» данные (картинка A'B'C'D'), включающие колеса и другие элементы грузовика позволяют точно детектировать объект как транспортное средство.

              «Разработанная нами технология моделирования функций гиппокампа человека, в совокупности с созданной ранее моделью фовеального зрения, дающей возможность выделять важные элементы дорожной сцены, позволяют существенно увеличить безопасность работы беспилотного автомобиля», говорит Президент Cognitive Technologies Ольга Ускова.

              Дополнительная информация

              Компания Cognitive Technologies за последние два года объявила о начале трех проектов, целью которых является создание беспилотных транспортных средств к 2020 -2022 годам. В феврале 2015 года был инициирован совместный проект с ПАО 'КАМАЗ'. На его реализацию государством, в лице Минобрнауки России, было выделено 300 млн рублей.

              В августе 2016 года компания анонсировала собственные разработки, системы автономного вождения C-Pilot, которая может устанавливаться, как на легковых, так и на других типах автомобилей. Прототип авторобота с системой помощи водителя или ADAS (Advanced Driver Assistance System) уже сегодня позволяет предупреждать водителя о ситуациях на дороге, которые требуют повышенного внимания: предупреждения схода с полосы (Line departure warning), распознавания дорожных знаков (Traffic sign recognition), предупреждения о возможном столкновении (Forward collision warning), мониторинга слепых зон (Blind spot detection system), предупреждения о столкновении с пешеходами (Pedestrian Protection System) и т. д.

              Важнейшей особенностью решений компании является возможность реальной работы в российских условиях. В отличие от зарубежных разработчиков, ориентирующихся во многом на идеальные условия дорожного движения (качественную разметку, благоприятные погодные условия и т.д.), подход Cognitive Technologies к созданию системы машинного зрения позволяет распознавать дорожную сцену (в том числе границы дороги, ширину полос движения и т. д.) в отсутствии какой-либо разметки.

              Наконец, в начале 2016 года Cognitive Technologies приступила к созданию беспилотных технологий для сельского хозяйства. На реализацию технологической части проекта государством, в лице Минобрнауки России, было выделено 68 млн. рублей. Партнерами проекта являются разработчик конкурентоспособных на мировом рынке моделей сельхозтехники «Ростсельмаш» и один из крупнейших аргохолдингов республики Татарстан «Союз-Агро».

              Источник: http://www.cognitive.ru/


              Добавить комментарий