Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

Сбер и Microsoft разработали уникальную ИИ-систему управления роботами

Компании разработали ИИ-систему управления роботами для взаимодействия с физическим миром. Она может применяться в различных сферах – от логистики до проведения спасательных операций. Испытания показали, что в реальных условиях система может работать с точностью до 95%. Исследовательский проект не имеет аналогов в России.

Сбер и исследовательское подразделение Microsoft Research подвели итоги совместного проекта, анонсированного в октябре 2019 года. Разработанная уникальная ИИ-система дает возможность обучить роботов манипулировать физическими объектами непостоянной формы практически так, как это делает человек. Ключевой целью исследовательского 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.

«Совместно с Microsoft нам удалось добиться результатов, очень важных для развития искусственного интеллекта и робототехники. Система может быть востребована во множестве отраслей отечественной экономики. Мы намерены продолжать исследования, чтобы способствовать развитию цифровых технологий и обеспечивать российские компании современными высокопроизводительными роботами», – отметил заместитель Председателя Правления Сбербанка Станислав Кузнецов.

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.

«Мы высоко оцениваем результаты совместного исследовательского проекта и рады продолжать сотрудничество со Сбером в этом и других направлениях, – прокомментировала Кристина Тихонова, президент Microsoft в России. – Уровень доверия, сложившийся между нашими компаниями, позволяет внести существенный вклад в развитие прикладного ИИ в России и во всем мире, а также способствовать цифровой трансформации бизнеса и экономики в нашей стране».

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

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Компания «Сервосила» начала выпуск новой линейки контроллеров для бесколлекторных двигателей
Гость
01.08.2021
12:50:31
[url=https://www.chipdip.ru/catalog-show/modules?p.0=%D0%A1%D0%95%D0%A0%D0%92%D0%9E%D0%A1%D0%98%D0%9B%D0%90]Сервоконтроллеры[/url] на Чип и Дип
Улучшенные протезы ног позволяют получить тактильные ощущения
Барно
29.07.2021
07:22:58
Здравствуйте вы сами изготавливаете протез ноги или только рекламируете товар ...