اليوم ، كثيراً ما تكتب وسائل الإعلام عن الروبوتات ذات الأرجل الأربعة. يتم الإبلاغ عن الميزات والقدرات الجديدة التي تلقوها ومدى قربها من النماذج الأولية الخاصة بهم. لكن يبقى السؤال الذي لم تتم الإجابة عليه دائمًا حتى النهاية: كيف يتم تزويدهم بالذكاء ، وتعليمهم التنقل بشكل مستقل في العالم من حولهم؟ كيف وأين يمكن استخدام هذه الآلات ذات الأربع أرجل بالإضافة إلى ربط هذه الروبوتات بتحليل العوائق نتيجة لحالات الطوارئ والكوارث المختلفة ، وكذلك الاستخدام العسكري؟ لقد أظهرت
Boston Dynamics بالفعل كيف يقوم أحد روبوتات
SpotMini بفحص موقع البناء. وهذا ليس المثال الوحيد من هذا القبيل.
يعد التنقل بين المناطق التي يحتمل أن تكون غير آمنة وتنظيف موقع العمل وتقييم تقدم البناء من المهام اليومية التي لا مفر منها في العديد من مواقع البناء. وكلهم مرتبطون بمشاكل ضمان سلامة الأشخاص العاملين في موقع البناء. يعتزم المطورون البريطانيون تقليل المخاطر والتأخير الذي يؤثر على كفاءة البناء من خلال نقل هذه الوظائف إلى صديق جديد رباعي الأرجل - DogBot. إنهم يعتقدون أن هذا الروبوت سيكون قادرًا على تغيير فكرة العمل في صناعة البناء والتشييد بشكل كبير ، وليس فقط في المستقبل.
مساعد أربعة أرجل
يستخدم المساعد الآلي رباعي الأرجل DogBot خوارزميات التعلم الآلي للحركة ، وإدراك البيئة ، والشعور بمكانة الفرد وموقعه في الفضاء والتوجه في العالم المحيط.
يستكشف باحثون بريطانيون في مجال الذكاء الاصطناعي من شركة
React Robotics إمكانيات استخدام الروبوتات في الظروف الحديثة ، ومن بنات أفكارهم ، DogBot ، هو واحد من أولى هذه التطورات. تم إنشاء "المساعد" الآلي ، الذي تم إنشاؤه باستخدام برنامج Autodesk Fusion 360 ، لأداء مهام مثل المسح الضوئي ثلاثي الأبعاد لمراقبة عملية البناء وإدارة الخدمات اللوجستية في مواقع البناء وجمع البيانات من أجهزة استشعار مختلفة في الوقت الفعلي.
على عكس المركبات البرية على المسارات ذات العجلات أو المتعقبة ، يمكن لروبوت رباعي الأرجل أن يتحرك حول التضاريس الوعرة الصعبة بشكل لا يصدق ، يحمل حمولة أو معدات.
أردنا إيجاد طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي في العالم الواقعي. يقول تشارلز جالامبوس ، CTO والمؤسس المشارك لـ React Robotics ، إن المعدات الآلية التي نصنعها هي الطريق إلى ثورة مستقبلية في استخدامها. "إن الروبوتات الشبيهة بـ DogBot" تفهم "العالم وتتفاعل معه".
لظروف العمل الخطرة
يمكن برمجة DogBot لأداء المهام في بيئة صناعية ذات درجة عالية من المخاطرة ، مما يعطي مزايا كبيرة لموقع البناء حيث يوجد احتمال إصابة الموظفين. لضمان سلامة الناس ، يمكن استخدام DogBot لتنظيف مناطق العمل ، وكذلك لجمع الأدوات. بعد ذلك ، ستتمكن طواقم البناء في النوبة التالية من العودة إلى بيئة عمل أنظف وأكثر أمانًا.
روبوت بدلا من العمل
وفقًا للمطورين ، يمكن أن يكون DogBot أيضًا حلاً لأولئك الذين تقريبًا 80٪ من شركات البناء ، وفقًا لمسح حديث أجرته شركة Associated General Contractors الأمريكية في شراكة مع Autodesk ، يفتقر إلى الموظفين. عند إنشاء DogBot ، كان هدف React Robotics هو تقديم "أداة" تسمح للمهنيين بالعمل بشكل أكثر كفاءة ، في حين أن روبوتات DogBot ستملأ النقص في الأيدي العاملة في مناطق محددة.
بالإضافة إلى ذلك ، من خلال فهم أفضل لحالة البناء ، تعمل DogBot على تحسين الإنتاجية الإجمالية في موقع البناء. ردود الفعل تتحسن. يمكنك أن ترى بالضبط ما تم بناؤه بالفعل ، وتقرر ما يجب القيام به بعد ذلك ، مما يقلل من الوقت وكمية الموارد التي تنفق على أعمال موقع البناء.
منصة للذكاء
يتطلب المستوى العالي من التعقيد والكمية الكبيرة من البيانات اللازمة لتدريس كل ما يحتاجه روبوت DogBot - من التنقل في موقع البناء والتنقل إلى فهم كيفية أداء المهام - موارد حسابية كبيرة. للقيام بذلك ، استفادت React Robotics من
أجهزة Lenovo المختلفة ، مثل تكوين AI المعتمد على محطة العمل ThinkStation P920 ومحطة العمل المحمولة ThinkPad P1.
تم تجهيز محطة عمل Lenovo ThinkStation P920 بمعالجين إنتل زيون وثلاث بطاقات رسومات NVIDIA Quadro RTX مع نوى AI Tensor ، فضلاً عن مجموعة متنوعة من واجهات الإدخال / الإخراج. يمكن استخدامه للتقديم والنمذجة والتصور وأنظمة التعلم العميق و الذكاء الاصطناعي. في React Robotics ، يعمل كنظام لتجميع البيانات ويتم استخدامه لأداء خوارزميات تعلم الآلة التي تتطلب موارد وخدمة عمليات سير التعلم العميق.
في السابق ، استغرقت عملية التدريب عدة أيام ، حيث تسمح المعدات الجديدة لـ React Robotics بمشاهدة النتائج على الفور تقريبًا ، مما يتيح إمكانية تغيير الإعدادات وإجراء الاختبارات بسرعة في بيئة اختبار. في نهاية المطاف ، خفض الوقت إلى السوق. يتم استخدام محطة العمل ThinkPad P1 من أجل البرمجة ونشر DogBot.
كيفية تدريب الروبوت؟
نولي أهمية كبيرة لعملنا مع الشركاء. وقال غريغوري إبس ، الرئيس التنفيذي لشركة React Robotics ، إنهم يشاركوننا رؤيتنا في تبني التكنولوجيا.
"إن روبوتنا قادر حقًا على إدراك العالم المحيط ، والتفاعل معه. كل من ساقيه لديه 12 درجة من الحرية. يمكنه المشي وتجهيزه بأجهزة استشعار مختلفة. تتم طباعة معظم أجزائه على طابعة ثلاثية الأبعاد. نحن نستخدم Autodesk Fusion 360 ، حتى نتمكن من تطوير شيء جديد بسرعة واختبار الجزء في يوم واحد. نرى أن قدرات الروبوتات تتطور بسرعة كبيرة. في الروبوتات وفي مجال الذكاء الاصطناعي ، يحدث شيء جديد كل يوم. وقال تشارلز جالامبوس "إن الشركاء يساعدوننا في تحقيق نتائج ذات معنى".
مع استمرار الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق في اختراق جميع الصناعات ، تزداد أيضًا الحاجة إلى حلول الأجهزة عالية الأداء. تساعد
محطات عمل Lenovo على تنفيذ مشاريع AI المعقدة. تم تصميم محطات عمل Lenovo P-Series لتلبية متطلبات الأداء الصارمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات العميقة اليوم. يتم ضمان الأداء من خلال تكامل منصات AI للحوسبة على وحدات معالجة الرسومات وأنظمة البرامج لتحليل البيانات ومعالجتها.
يتيح لك ذلك تسريع معالجة خوارزميات التعلم الآلي والعميق ، بما في ذلك إعداد البيانات ومهام التدريب والتخيل ، فضلاً عن تسريع المعلومات المفيدة ، وتقليل تكلفة مشاريع معالجة البيانات وتحليلها باستخدام حل يستند إلى وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Quadro RTX مع التينسور نوى.
تتضمن محطات عمل Lenovo مجموعة من الحلول - من ThinkStation P920 لنماذج التعلم العميق القائمة على أجهزة كمبيوتر سطح المكتب و ThinkStation P520 لتطوير نماذج من الذكاء الاصطناعي والحوسبة الطرفية إلى ThinkStation P330 Tiny العالمي لتوليد الاستدلال القائم على الذكاء الاصطناعي.
التغيير قادم
كأمثلة على الروبوتات مثل DogBot ، التي تساعد المتخصصين في البناء ، تظهر أن الذكاء الاصطناعى سيكون له تأثير ملحوظ على الوظائف ، ليس فقط في مجال البناء ، ولكن في مجموعة واسعة من الصناعات. شراكات صناعة منظمة العفو الدولية تتوسع.
في أغسطس 2019 ، أعلنت لينوفو وإنتل عن تعاون يهدف إلى تحسين تقنياتها لمراكز البيانات. يهدف إلى التقريب بين HPC و AI.
سيتم تكييف خدمات لينوفو السحابية لتطور إنتل ، بما في ذلك بنية الحوسبة Intel Xe ، وذاكرة Optane ، ونظام oneAPI ، ومعالجات Xeon Scalable من الجيل الثاني مع دعم لتقنية Deep Learning Boost.
تعمل Intel و Lenovo مع البرنامج أيضًا. لذا ، ستنهي لينوفو حزمة LiCO HPC / AI مع مراعاة التوافق مع Intel oneAPI والبرامج الشريكة الأخرى. بالإضافة إلى ذلك ، ستظهر مراكز التطوير المشتركة HPC و AI في بلدان مختلفة. تأمل الشركات في جعل هذه التقنيات في متناول الجامعات والمؤسسات المعنية بحل المشكلات مثل أبحاث الجينوم وتغير المناخ واستكشاف الفضاء وما إلى ذلك.
منصة
LiCO متاحة في مختبرات Lenovo AI Innovation Labs حول العالم. يجوز لشركات الجهات الخارجية اختبار حلها قبل النشر. تم تجهيز مراكز الابتكار في لينوفو بالأجهزة والبرامج الضرورية ، كما تضم متخصصين في مجال الذكاء الاصطناعى.
بالنسبة إلى
الروبوتات المحمولة ، يعمل الباحثون من مختلف البلدان حاليًا على العديد من المشاريع المماثلة في صناعات الطاقة والتصنيع ، وكذلك في مجالات البناء والزراعة وغيرها من المجالات الأكثر تخصصًا ، حيث يمكن أن توفر الروبوتات المحمولة مساعدة ودعم مهمين.
مما لا شك فيه ، مع مرور الوقت ، سوف تظهر أفكار جديدة لاستخدام هذه الآلات. على سبيل المثال ، في روسيا في أوائل عام 2020 ، سيتم اختبار روبوت مجسم جديد ، سيتم استخدامه للتخلص من النفايات في الأخاديد المشعة. في الولايات المتحدة ، بدأت شرطة ماساتشوستس في اختبار الروبوتات ذات الأرجل الأربعة لإنجاز المهام. ستنمو مجموعة الفرص التجارية جنبًا إلى جنب مع قدرات الروبوتات نفسها. ستنخفض التكلفة العالية للمنتج النهائي ، حتى بدون مراعاة تكاليف التطوير ، ويظل هذا أحد أوجه القصور الرئيسية في هذه الأنظمة "الذكية".