Робот из MIT «видит» и ловко берет предметы любой формы
Инженеры из MIT научили робота хватать и перемещать предметы любых сложных форм — даже таких, управляться с которыми машину не учили.
Группа инженеров из Лаборатории кибернетики Массачусетского технологического института разработала систему Dense Object Nets (DON), которая позволяет роботам оценивать форму предметов достаточно точно для того, чтобы захватывать их, удерживать и производить простые манипуляции без предварительного обучения на конкретном типе объектов.
Чтобы система составила трехмерную карту объекта, рука-манипулятор поворачивает закрепленные на ней камеры под разными углами; нейросеть распознает изображения, поступающие с камеры, и определяет точные координаты каждой из множества точек, на которые раскладывается объект.
Обработав эти координаты, система классифицирует объекты и их части и анализирует пространственные отношения между ними. Чтобы продемонстрировать это, создатели DON сняли видео, на котором управляемый системой манипулятор сортирует ботинки по цветам и по команде поднимает их указанным способом — за язычок, — даже если никогда раньше не сталкивался с ботинком конкретного типа. В этом он похож на робота DexNet от инженеров из Калифорнийского университета в Беркли, хотя между управляющими ими алгоритмами есть большое различие: DexNet умеет только хватать предметы, но не умеет брать их в заданном месте и не различает типы объектов.
«Системы, использующие другие подходы к идентификации объектов, испытывают сложности, когда предмет ориентирован по отношению к роботу необычным способом. Для большинства поднять чашку за ручку — невыполнимая задача именно потому, что кружка может, например, лежать на боку или стоять вверх дном», — поясняет Лукас Мануэлли (Lucas Manuelli), один из разработчиков DON.
Роботами, умеющими различать, сортировать предметы и правильно с ними обращаться, могут найти применение на складах; создатели DON рассчитывают, что их разработка привлечет внимание крупных ретейлеров, таких как Amazon и Walmart. Кроме того, роботы, которые хорошо ориентируются в мире вещей, могут пригодиться дома — как помощники по хозяйству.
Существует два популярных подхода к обучению машин манипуляциям с физическими объектами. Первый подразумевает узкоспециальное обучение на конкретных примерах, второй — создание универсального алгоритма захвата. В первом случае машина будет справляться только с ограниченным набором заданий — скажем, сможет поднимать мячи, — но не справится с кубиком, пока ее не обучат брать кубики. Универсальные способы хватать вещи редко бывают эффективными, а кроме того, с захваченным «универсальным» способом предметом трудно производить точные манипуляции: например, поставить на заданное место. DON справляется даже с незнакомыми объектами и позволяет точно предсказывать, в какой точке окажутся их конкретные точки после перемещения.
Создатели DON выступят с докладом на конференции по обучению роботов в Цюрихе в октябре; кратко о разработке рассказывает портал Массачусетского технологического института. Ранее инженеры из MIT разработали робота, умеющего захватывать свободно висящие объекты.
Telegram 
Дзен 
VK Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
То, в каком порядке дети в одной семье появились на свет, оказалось связано с вероятностью развития самых разных заболеваний — от аллергии и гастрита до аутизма и СДВГ. Ученые составили наиболее полную на сегодня карту подобных связей, проанализировав данные более 10 миллионов человек.
Специалисты по поведению животных проверили, что важнее для кошки — голос ее котенка или место, откуда он доносится. Для этого 13 кошек-матерей слушали записи криков собственных и чужих котят, которые включали то возле их гнезда, то в другом месте. Голос своего детеныша заставлял самок реагировать, но оказался для них не главным ориентиром.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Американское Министерство войны продолжает публиковать документы и видеозаписи о наблюдении неопознанных летающих объектов. Как и ранее, происхождение объектов из наблюдений неясно, но достаточно очевидно, что как минимум часть из них не относятся к известным сегодняшней науке природным феноменам.
Британские экологи выяснили, что большинство людей не догадываются о вреде солнцезащитных кремов для Мирового океана. Обзор научной литературы и локальный уличный опрос наглядно продемонстрировали разрыв между реальными экологическими угрозами и повседневными привычками покупателей.
Долгое время считалось, что до прихода европейцев тропические леса Амазонии были заселены сравнительно плохо. Однако выяснилось, что плотная растительность скрывает большинство следов древних обществ. С помощью воздушного лазерного сканирования ученые обнаружили сотни неизвестных земляных сооружений и предположили, что около двух тысяч лет назад население юго-западной части Амазонии могло достигать трех миллионов человек.
Американская компания Firebird официально запустила в городе Раздан крупный центр обработки данных и фабрику искусственного интеллекта. На сегодняшний день это самый масштабный технологический хаб подобного уровня в СНГ, а после завершения всех этапов строительства он войдет в пятерку самых мощных вычислительных кластеров в мире.
Очереди на заправках стали привычным явлением в России, а на фоне информационного вакуума от властей о конкретных показателях производства бензина в июне население вынуждено ориентироваться на слухи. Все это выглядит довольно странно, но есть нюанс: скорее всего, кризис уже начинает выдыхаться. Как именно мы это выяснили?
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии