85% американцев постоянно пользуются технологиями искусственного интеллекта

Современные аппаратные платформы для создания роботов

Роботы функционируют на базе одноплатных компьютеров. Таких компьютеров существует множество видов, и все они отличаются по размерам, функциям и мощности. Например, для простых, часто аматорских роботов, идеально подойдут известные многим миникомпьютеры Raspberry Pi или платы на микроконтроллерах Arduino

Однако, когда дело доходит до выпуска более мощных и функциональных машин, основанных на искусственном интеллекте, следует обратить внимание на следующие аппаратные решения:

NXP BlueBox

NXP BlueBox — серия платформ, специально разработанных для автономных транспортных средств, поддерживающая расширенные задачи классификации, обнаружения объектов, локализации, составления карт и принятия решений по поведению на дороге. BlueBox состоит из двух чипов —  один для обработки визуальных элементов и более мощный для принятия решений. Мощность последнего сравнивается с 8 встроенными 64-разрядными процессорами ARM, работающими на частоте 2 ГГц. Представитель NXP заявил, что процессор может выполнять 90 000 миллионов инструкций в секунду при мощности менее 40 Вт.Благодаря разнообразным датчикам платформа NXP BlueBox обеспечивает производительность, необходимую для анализа условий вождения, оценки факторов риска и последующего управления поведением автомобиля.

Nvidia Drive PX

Nvidia Drive PX — компьютер, позволяющий создателям транспортных средств ускорить производство автоматизированных и автономных машин. Строение платы доступно в различных конфигурациях. Они варьируются от одного мобильного процессора с пассивным охлаждением, работающего на 10 Вт, до многочиповой конфигурации с четырьмя высокопроизводительными процессорами, обеспечивающими 320 триллионов операций машинного обучения в секунду. Платформа Nvidia Drive PX сочетает в себе машинное обучение, датчик слияния и объемное зрение, объединяя данные с нескольких камер. Благодаря этому, она способна в реальном времени понимать, что происходит вокруг автомобиля, точно определять свое местоположение на спутниковой карте мира и планировать безопасный путь вперед.

Nvidia Jetson AGX Xavier

Jetson AGX Xavier — первый в мире компьютер, созданный специально для производства интеллектуальных роботов. На его плате разместились 8-ядерный процессор ARM для выполнения общих вычислений, графический процессор с тензорными ядрами, предназначенный для задач, связанных с глубоким обучением, и специализированные блоки для обработки видео. Jetson AGX Xavier обладает производительностью рабочей станции с максимальной вычислительной мощностью 32 трлн операций/с и скоростью передачи данных 750 Гбит/с. Этого достаточно для визуальной одометрии, объединения датчиков, локализации и картографии, распознавания объектов и построения маршрутов и задач, решение которых основано на использовании искусственного интеллекта. Также Jetson  AGX Xavier оснащен полным набором AI-инструментов NVIDIA, что позволяет разработчикам быстро обучать и разворачивать нейронные сети.Более того, Nvidia Jetson выпускает еще несколько готовых для работы платформ. В их числе модель Nvidia Jetson Nano, которую, благодаря небольшим размерам, часто сравнивают с разными версиями Raspberry Pi.

Сергей Ширкин

Технологии искусственного интеллекта в таком виде, в каком они применяются сейчас, существуют около 5–10 лет, но для того, чтобы их применить, как это ни странно, требуется большое количество людей. Соответственно, основные расходы в сфере искусственного интеллекта — это расходы на специалистов. Тем более что почти все базовые технологии искусственного интеллекта (библиотеки, фреймворки, алгоритмы) бесплатны и находятся в открытом доступе. Одно время найти специалистов по машинному обучению было практически невозможным делом. Но сейчас, во многом благодаря развитию MOOC (англ. Massive Open Online Course, массовый открытый онлайн-курс) их становится больше. Высшие образовательные учреждения тоже поставляют специалистов, но и им часто приходится доучиваться на онлайн-курсах.

Сейчас искусственный интеллект вполне может распознать, что человек задумал сменить работу, и может предложить ему соответствующие онлайн-курсы, многие из которых можно проходить, имея в наличии лишь смартфон. А это означает, что заниматься можно даже находясь в пути — например, по дороге на работу. Одним из первых таких проектов был онлайн-ресурс Coursera, но позже появилось много подобных образовательных проектов, каждый из которых занимает определенную нишу в онлайн-образовании.

Нужно понимать, что ИИ, как и любая программа, — это прежде всего код, то есть определенным образом оформленный текст. Этот код нуждается в развитии, обслуживании и совершенствовании. К сожалению, само собой это не происходит, без программиста код не может «ожить». Поэтому все страхи о всемогуществе ИИ не имеют оснований. Программы создаются под строго определенные задачи, они не обладают чувствами и устремлениями подобно человеку, они не совершают действий, которые в них не заложил программист.

Можно сказать, что в наше время ИИ обладает лишь отдельными навыками человека, хотя и может в быстроте их применения опережать среднестатистического человека. Правда, на выработку каждого такого навыка тратятся многочасовые усилия тысяч программистов. Самое большое, на что пока способен ИИ — автоматизировать некоторые физические и умственные операции, освобождая тем самым людей от рутины.

Компактный нейронный сопроцессор

Компания Movidius, принадлежащая Intel и занимающаяся разработкой визуальных процессоров для интернета вещей, представила миниатюрное компактное устройство Neural Compute Stick. Новинка позиционируется как вычислительный сопроцессор с функциональностью искусственного интеллекта, позволяющий добавить возможность машинного обучения подключенному ПК простым подключением к порту USB.

Ключевая особенность устройства заключается в том, что для процесса машинного обучения или развертывания новой нейронной сети с применением Neural Compute Stick не требуется подключение к интернету: USB-сопроцессор функционирует совершенно автономно.

В сентябре 2016 г. компания Movidius была приобретена Intel за неназванную сумму. По итогам сделки в Intel объявили о планах использовать технологии Movidius при разработке устройств интернета вещей, дополненной, виртуальной и совмещенной реальности, таких как роботах, дронах, автоматических цифровых камерах безопасности и т.д.

Впервые USB-сопроцессор Neural Compute Stick был представлен в качестве прототипа под рабочим названием Fathom в апреле 2016 г. – тогда еще независимой компанией Movidius. Некоторое время после приобретения компании новости о разработках Movidius исчезли со страниц новостных сайтов. Теперь Neural Compute Stick коммерциализирован и официально поступает в продажу, однако технологическая идея устройства претерпела минимальные изменения по сравнению с Fathom.

USB-сопроцессор Movidius Neural Compute Stick

Устройство Neural Compute Stick выполнено на базе точно такого же процессора, который используется во множестве устройств с машинным зрением — например, автономном дроне DJI. Потребителю или производителю техники, желающему усилить возможности искусственного интеллекта своей системы, достаточно подключить один или несколько сопроцессоров Neural Compute Stick к порту (портам) USB.

Компания i-Free предоставила технологию искусственного интеллекта для первого в мире биоробота

22.10.2013Статьи

21 октября 2013 г. – Санкт-Петербург, РФ – Компания i-Free предоставила технологию искусственного интеллекта (AI) для первого в мире бионического человека – биоробота по имени Рекс, созданного британской компанией Shadow Robot Co. Благодаря этой технологии, биоробот может легко коммуницировать с людьми: он уверенно распознает голосовые запросы, поддерживает осмысленный диалог и даже демонстрирует чувство юмора.

Создание бионического человека стало революционным проектом, демонстрирующим новейшие возможности бионики и протезирования. Биоробот Рекс собран из современных протезов, замещающих разные части тела и системы организма человека: конечности, кожу, кости, а также некоторые внутренние органы.

Взаимодействие с бионическим человеком осуществляется при помощи речевой коммуникации. Биоробот оснащен системой искусственного интеллекта, безвозмездно предоставленной авторам проекта компанией i-Free.

Поддержка исследований и разработок в области искусственного интеллекта уже на протяжении ряда лет является одним из ключевых приоритетов для i-Free. Компания выступает организатором научно-прикладной конференции AINL, а также активно внедряет AI-технологии в свои продукты и услуги. В частности, искусственный интеллект используется в линейке виртуальных мобильных ассистентов, созданных i-Free – «Ассистент на русском», «Собеседница» и др.

В 2011 году i-Free приобрела AI-технологию, разработанную Владимиром Веселовым, и продолжила ее развитие. В 2012 году эта технология заняла первое место в престижном международном конкурсе «Turing 100 AI Machines Competition».

Когда компания Shadow Robot Co, создавшая биоробота Рекс, обратилась в i-Free с просьбой об использовании AI-технологии в своем проекте, i-Free безвозмездно предоставила разработчикам эту систему искусственного интеллекта.

Обработка всех речевых команд и запросов, поступающих биороботу в процессе коммуникаций, а также формирование его ответов происходит дистанционно – на технологической платформе компании i-Free. Процесс обработки каждого запроса происходит практически мгновенно и занимает доли секунды.

«Такие проекты и разработки всегда привлекали i-Free: нам интересно открывать новые сферы и области, где продукты на базе искусственного интеллекта могут значительно облегчить жизнь человека. Появление первого биоробота трудно переоценить – это во многом знаковый проект, демонстрирующий революционные возможности современной науки и медицины, и мы рады, что создатели Рекса выбрали именно нашу систему искусственного интеллекта», – говорит Егор Наумов, руководитель группы AI-разработок компании i-Free.

Прообразом первого бионического человека стал швейцарский психолог Бертольд Майер, родившийся без руки и пользующийся бионическим протезом. Майер не только участвовал в создании биоробота, но и стал ведущим телепередачи The incredible bionic man («Невероятный бионический человек»), премьера которой состоялась 20 октября на телеканале Smithsonian Channel (США).

Подробную информацию о бионическом человеке проекте можно найти на официальном сайте Smithsonian channel.

Прототип: биохолодильник Bio-Robot Fridge, Electrolux, Швеция, 2013

Биохолодильник Bio-Robot Fridge – интересная и красивая идея, находящаяся на стадии прототипирования компании Electmlux, Швеция. Концепция биохолодильника подразумевает использование нелипкого геля, не имеющего запаха, для хранения продуктов. Хранение осуществляется в виде отдельных, создаваемых при размещении продуктов ячеек (рис. 1.3).

I

Рис. 1.3. Гелевый биохолодильник Bio-Robot Fridge

Инновационность решения состоит в том, что гель охлаждает через поглощение тепловой энергии, ее преобразование и излучение в безопасном для человека диапазоне волн. Этот процесс реализуется колонией биомеханических нанороботов, которые преобразуют инфракрасное излучение в видимый спектр. Отсутствие дверей, характерных для традиционных холодильников, возможность горизонтального или вертикального размещения являются явными достоинствами новинки. Продукты легкодоступны, запахи не возникают и не накладываются, не нужна функция заморозки. Биороботы в структуре геля могут выбирать оптимальную скорость охлаждения и температуру хранения для каждого продукта.

Когнитивные технологии – психологические, нейрофизические, медико-физиологические методы, ориентированные на развитие человеческого интеллекта, воображения, ассоциативного мышления. В течение последних 2000 лет цивилизация, выбрав технократический путь развития, меняла способы и приемы воздействия на окружающую среду. Сам же человек, его навыки и умения поведения в окружающей среде принимались как постоянная, данная природой. Методы и приемы обучения, методология познания практически не изменились со времен Аристотеля и Платона. В итоге мы пришли к ситуации «шока будущего» (Э. Тоффлер), когда человек не может чувствовать себя комфортно в потоке непрерывных перемен.

Запуск суперкомпьютера

Лаборатория нейронных систем и глубокого обучения Московского физико-технического института (МФТИ) установила у себя первый в мире суперкомпьютер, специализирующийся на обучении нейросетей. Речь идет о модели DGX-1 от производителя Nvidia. Компьютер создан на базе нового поколения графических процессоров, что позволяет обрабатывать данные в процессе обучения искусственного интеллекта примерно с такой же скоростью, которую обеспечивают 250 серверов архитектуры x86.

По словам Антона Джораева, ведущего специалиста по решениям Nvidia для систем искуственного интеллекта, «система DGX-1 позволяет исследователям с легкостью создавать новые классы умных приложений и машин, способных учиться, видеть и воспринимать мир как человек».

По словам заведующего Лабораторией нейронных систем и глубокого обучения МФТИ Михаила Бурцева, применение DGX-1 «позволит решать практические задачи, за которые без него мы бы даже взяться не смогли». Бурцев уверен, что наращивание вычислительной мощности — залог успеха в работе с нейросетями, и что именно этим фактором обусловлена революция в области компьютерного зрения и распознавания речи.

Национальная концепция развития

Национальные стратегии развития ИИ уже утвердили три десятка стран. В октябре 2019 года проект Национальной стратегии развития ИИ должен быть принят в России. Предполагается, что в Москве будет введен правовой режим, облегчающий разработку и внедрение технологий ИИ.

Исследования в сфере ИИ

Вопросы, что такое искусственный интеллект и как он работает, волнуют ученых разных стран уже не одно десятилетие. Госбюджет США ежегодно направляет 200 млн долларов на исследования. В России за 10 лет — с 2007-го по 2017-й — было выделено около 23 млрд рублей

Разделы по поддержке исследований в сфере ИИ станут важной частью концепции национальной стратегии. В скором времени в России откроются новые научные центры, а также будет продолжена разработка инновационного ПО для ИИ

Стандартизация в области ИИ

Нормы и правила в области ИИ в России находятся в процессе постоянной доработки. Предполагается, что в конце 2019 — начале 2020 года будут утверждены национальные стандарты, которые сейчас разрабатывают лидеры рынка. Параллельно формируется План национальной стандартизации на 2020 год и далее. В мире работает стандарт «Искусственный интеллект. Концепция и терминология», и в 2019 году эксперты начали разрабатывать его русифицированную версию. Документ должен быть утвержден в 2021 году.

VGo — роботизированное устройство телеприсутствия

Технологии этого робота позволяют не только говорить, видеть и слышать, но и передвигаться. Это куда любопытнее, чем простой звонок в Skype, когда человек должен сидеть лицом к ноутбуку. Удаленный пользователь просто поворачивает робота в любом направлении, что позволяет полное взаимодействие. Вы можете быть в двух местах одновременно

Этот слиток технологий имеет жизненно важное значение для многих групп людей

Ребенок-инвалид может посещать школу, не выходя из дома. Можно увидеть и поговорить с членом своей семьи за многие километры, буквально находясь с ним рядом. Также это помогает обеспечить переводчика в режиме реального времени.

Тот факт, что VGo относительно дешев (6000 долларов), делает его доступным для школ и больниц за рубежом.

Выигрышная экономика

Экономическая эффективность прихода ИИ в поля заключается не в уменьшении количества работников, а в оптимизации и интенсификации всего процесса. Например, при сборе урожая комбайнер в состоянии непрерывно работать пять-шесть часов. При этом порой он может отвлекаться, не соблюдать скоростной режим, не оптимизировать высоту жатки и так далее. При традиционной уборке потери в среднем составляют от 4 до 10% зерна на гектар (это данные самих фермеров). А беспилотный комбайн полностью сосредоточен на управлении сбором урожая.

Почему Томск

Ольга Ускова рассказала «Стимулу», почему внедрение прорывной технологии начали именно под Томском

— Когда мы запускаем новейшие технологии, мы строим задачу от сложного к простому. Томская область — это район, где сошлись все необходимые и достаточные факторы. С одной стороны, это зона рискованного земледелия, один короткий сезон урожая в год, невысокие всходы. Стандартная пшеница и рожь там ниже, чем в Краснодарском крае, например. Но, как оказалось, земля очень богатая! Не истощена ни посевами многолетними, ни бесконечными удобрениями, и пшеница получается лучшая в мире. Элитная, чистая. Про это еще Вавилов писал: «Cибирское земледелие сложное, но одно из самых перспективных и важных для будущего человечества… Неистощенный элитный земельный фонд, которым владеет Россия».

«Машина не устает, ей не хочется поддать газу, чтобы побыстрее проехать поле и выполнить норму. Ведь если двигаться быстрее, зерно начинает высыпаться, не все обмолачивается», — говорит Андрей Гельцер.

Во время работы комбайн составляет карту урожайности, его координаты фиксируются в каждый момент времени. Агрономы получают данные о том, сколько зерна поступило с каждого, условно говоря, квадратного метра и какого это зерно качества. «Это поможет выявлять множество проблемных участков: где-то низина, а где-то удобрения вымываются, — рассказывает г-н Гельцер. — Машины прошли, триста гектаров убрали, все в кучу ссыпали, посчитали, поделили одно на другое, получили результат, при этом подробности без таких технологий увидеть нельзя».

В отличие от аналогичных зарубежных разработок в системе применяется только одна видеокамера, и это позволяет в три-четыре раза снизить стоимость установки. В результате она существенно дешевле зарубежных аналогов и способна окупиться всего за один-два сезона

Система универсальна, ее можно устанавливать и на другую сельхозтехнику, что особенно важно — ведь продукт уже готов к серийному производству.

В Томской области в качестве эксперимента до 2021 года такие же комбайны будут работать на полях еще трех агропромышленных комплексов.

 При традиционной уборке потери в среднем составляют от 4 до 10% зерна на гектар. А беспилотный комбайн полностью сосредоточен на управлении сбором урожая. При этом машина не устает, а комбайнер в состоянии непрерывно работать всего пять-шесть часов

«Пилотный проект в Томской области предусматривает пошаговое внедрение новых технологических элементов на разных стадиях процесса обработки земли, культур и уборки урожая. Мы будем шаг за шагом добавлять опции, расширять функционал, но аппаратный блок останется тот же. На первой стадии операция вождения комбайна будет доведена до полной автономности: механизатор в ручном режиме включает блок, подъезжает к кромке поля, производит захват, и работа пошла».

На Агродроид уже есть предзаказы из Аргентины и США, идут переговоры с Китаем. Всего набралось около полутора тысяч заявок из-за рубежа. Еще одно соглашение на использование беспилотных систем Cognitive Technologies недавно заключила с «Русагро», одним из крупнейших отечественных агрохолдингов, и сейчас работает над тем, чтобы распространить этот опыт на всю Россию. Специалисты надеются на качественный прорыв, но говорят, что без помощи государства фермерам при переходе на новый технологический уклад работы будет сложно.

Задачи DGX-1

Новый компьютер будет работать над развитием разговорного искусственного интеллекта iPavlov — совместной со Сбербанком разработки лаборатории, созданной в рамках Национальной технологической инициативы. Предполагается, что в будущем iPavlov сможет поддерживать осмысленную беседу с человеком. Он должен давать содержательные ответы на вопросы пользователя, а также запрашивать у него данные, которые нужны для решения обсуждаемой задачи. Чтобы достичь этого, iPavlov пройдет обучение на большом объеме документов и записей реальных человеческих разговоров.

Установка суперкомпьютера DGX-1 в серверную стойку в МФТИ

Помимо этого, суперкомпьютер будет работать и с другими нейросетями, созданными в МФТИ — например, с теми, которые предназначены для разработки новых лекарств.

Использование искусственных иммунных систем для решения задачи символьной регрессии

Представляю на ваш суд статью, написанную по мотивам моей магистерской работы (факультет прикладной математики, информатики и механики Воронежского ГосУниверситета). Ее тема «Применение распределенных искусственных иммунных систем для решения задачи символьной регрессии». Постараюсь коротко (но содержательно) рассмотреть основные понятия искусственных иммунных систем и мой подход к их реализации для решения задачи символьной регрессии – восстановления символьного представления функции по заданному множеству ее значений в некоторых точках. Программа была написана на языке Python (версии 3.3), исходники доступны на Github.

Готовые программные решения для запуска роботов

Итак, мы выбрали подходящее “железо”. Что ещё нужно для создания робота? Например, разбираться в программировании в реальном времени, управлении двигателями, искусственном интеллекте, часто в обработке изображений и видео, и это могут быть еще не все пункты.Но есть и более простой способ — фреймворки с готовыми функциями и необходимыми инструментами.И их огромное количество. Существуют библиотеки отдельно для  симуляции, восприятия роботом окружающей среды, навигации, машинного обучения и многого другого. И хотя ни одна из них не является полностью укомплектованным для всех нужд фреймворком, мы постарались выбрать несколько самых популярных  используемых на сегодня и подробнее расскажем о них. 

ROS: Robot Operating System

  • Аппаратная абстракция
  • Низкоуровневое управление устройством
  • Поддержка процесса передачи сообщений
  • Управление пакетами

Таким образом использование ROS оправдало себя для создания пользовательских, специализированных или академических роботов . Столкнувшись с координацией сложности датчиков, двигателей и контроллеров в ситуациях, когда производительность не является проблемой, ROS может оказать большую помощь. Некоторые разработчики могут посчитать ROS операционной системой — и будут неправы. На самом деле фреймворк устанавливается и работает поверх Linux.

Orocos: Open Robot Control Software

Orocos — фреймворк, созданный для управления роботами. Состоит из трех основных библиотек, написанных на С++:

Также одной из основных характеристик Orocos является то, что сложные программные системы создаются не во время компиляции, а во время выполнения. Кроме того, фреймворк поддерживается разными разработчиками. Наконец, его основная сила заключается в том, что платформа бесплатная и ориентированная на управление роботами в режиме реального времени.

iRobot Aware 2

Роботы уже во многом вошли в нашу жизнь, и с каждым годом становятся все более привычной ее частью. Они заменяют сотрудников-людей, играют роль домашних любимцев, даже снимаются в кино.

Собрали робота, но возникли проблемы с его “оживлением”? Для этого вам понадобятся machine learning технологии и Computer vision. А мы умеем разрабатывать системы компьютерного зрения, обучать их и внедрять их в работу. Не теряйте времени — пишите нам!

02.08.2019
Используемые в статье картинки взяты из открытых источников и используются как иллюстрации.

Ссылка на основную публикацию