Aujourd'hui, les médias écrivent souvent sur les robots à quatre pattes. Il est rapporté quelles nouvelles fonctionnalités et capacités ils ont reçues et à quelle distance de leurs prototypes. Mais une question est toujours restée sans réponse: comment les doter d'intelligence, leur apprendre à naviguer de façon indépendante dans le monde qui les entoure? Comment et où ces machines à quatre pattes peuvent-elles être utilisées en plus de connecter ces robots à l'analyse des blocages résultant de diverses urgences et catastrophes, ainsi qu'à des fins militaires?
Boston Dynamics a déjà montré comment l'un de ses robots
SpotMini inspecte un chantier de construction. Et ce n'est pas le seul exemple de ce genre.
Se déplacer dans des zones potentiellement dangereuses, nettoyer le chantier et évaluer les progrès de la construction sont de nombreuses tâches quotidiennes inévitables sur de nombreux chantiers de construction. Et tous sont liés aux problèmes de sécurité des personnes travaillant sur un chantier de construction. Les développeurs britanniques ont l'intention de réduire les risques et les retards affectant l'efficacité de la construction en transférant ces emplois à un nouvel ami à quatre pattes - DogBot. Ils croient que ce robot pourra changer de manière significative l'idée de travailler dans le secteur de la construction, et pas seulement dans celui-ci, à l'avenir.
Assistant à quatre pattes
L'assistant robotique à quatre pattes DogBot utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour le mouvement, la perception de l'environnement, le sens de sa propre position et sa position dans l'espace et son orientation dans le monde environnant.
Des chercheurs britanniques en intelligence artificielle de la société
React Robotics explorent les possibilités d'utilisation de la robotique dans des conditions modernes, et leur idée originale, DogBot, est l'un des premiers développements de ce type. Créé à l'aide du logiciel Autodesk Fusion 360, l '«assistant» robotique est prêt à effectuer des tâches telles que la numérisation 3D pour surveiller le processus de construction, gérer la logistique sur les chantiers de construction et collecter les données de divers capteurs en temps réel.
Contrairement aux véhicules terrestres sur des pistes à roues ou à chenilles, un robot à quatre pattes peut se déplacer sur un terrain accidenté incroyablement difficile, transportant une charge utile ou de l'équipement.
«Nous voulions trouver des moyens d'utiliser l'intelligence artificielle dans le monde réel. L'équipement robotique que nous créons est le chemin vers une future révolution dans son utilisation », explique Charles Galambos, CTO et co-fondateur de React Robotics. "Les robots de type DogBot" comprennent "vraiment le monde et interagissent avec lui."
Pour des conditions de travail dangereuses
DogBot peut être programmé pour effectuer des tâches dans un environnement industriel avec un niveau de risque élevé, ce qui donne des avantages significatifs pour un chantier de construction où il y a un risque de blessure pour les employés. Pour assurer la sécurité des personnes, DogBot peut être utilisé pour nettoyer les zones de travail, ainsi que pour collecter des outils. Les équipes de construction de la prochaine équipe pourront ensuite retourner dans un environnement de travail plus propre et plus sûr.
Robot au lieu de travailler
Selon les développeurs, DogBot peut également être une solution pour près de 80% des entreprises de construction qui, selon une récente enquête menée par Associated General Contractors of America en partenariat avec Autodesk, manquent de personnel. Lors de la création de DogBot, l'objectif de React Robotics était d'offrir un «outil» qui permettrait aux professionnels de travailler plus efficacement, tandis que les robots DogBot combleraient la pénurie de main-d'œuvre dans des domaines spécifiques.
De plus, avec une meilleure compréhension de l'état de construction, DogBot améliore la productivité globale sur le chantier. La rétroaction s'améliore. Vous pouvez voir exactement ce qui a déjà été construit et décider quoi faire ensuite, en réduisant le temps et la quantité de ressources consacrées aux travaux du chantier.
Plateforme d'intelligence
Le niveau élevé de complexité et la grande quantité de données nécessaires pour enseigner au robot DogBot tout ce qu'il doit faire - de se déplacer sur le chantier de construction et de naviguer jusqu'à comprendre comment effectuer des tâches - nécessite des ressources de calcul importantes. Pour ce faire, React Robotics a utilisé divers
matériels Lenovo , tels que la configuration AI adaptée à la station de travail ThinkStation P920 et la station de travail mobile ThinkPad P1.
La station de travail Lenovo ThinkStation P920 est équipée de deux processeurs Intel Xeon, de trois cartes graphiques NVIDIA Quadro RTX avec cœurs AI Tensor, ainsi que d'une variété d'interfaces d'entrée / sortie. Il peut être utilisé pour le rendu, la modélisation, la visualisation, les systèmes d'apprentissage profond et l'IA. Dans React Robotics, il sert de système de compilation de données et est utilisé pour exécuter des algorithmes d'apprentissage machine exigeants en ressources et entretenir des workflows d'apprentissage en profondeur.
Auparavant, le processus de formation prenait plusieurs jours, le nouvel équipement permet à React Robotics de voir les résultats presque instantanément, ce qui permet de changer rapidement les paramètres et d'effectuer des tests dans un environnement de test. En fin de compte, temps de mise sur le marché réduit. La station de travail ThinkPad P1 est utilisée pour la programmation et le déploiement du DogBot.
Comment former un robot?
«Nous attachons une grande importance à notre travail avec nos partenaires. Ils partagent notre vision de l'adoption de la technologie », a déclaré Gregory Epps, PDG de React Robotics.
«Notre robot est vraiment capable de percevoir le monde environnant, d'interagir avec lui. Chacune de ses jambes a 12 degrés de liberté. Il peut marcher et être équipé de différents capteurs. La plupart de ses pièces sont imprimées sur une imprimante 3D. Nous utilisons Autodesk Fusion 360, nous pouvons donc rapidement développer quelque chose de nouveau et tester la pièce en une journée. On voit que les capacités des robots se développent très rapidement. En robotique et dans le domaine de l'intelligence artificielle, quelque chose de nouveau se produit chaque jour. Et les partenaires nous aident à obtenir des résultats significatifs », a déclaré Charles Galambos.
Alors que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond continuent de pénétrer tous les secteurs, le besoin de solutions matérielles hautes performances augmente également.
Les stations de travail Lenovo aident à mettre en œuvre des projets d'IA complexes. Les stations de travail de la série P de Lenovo sont conçues pour répondre aux exigences de performances strictes des applications actuelles d'IA, de machine et d'apprentissage en profondeur. Les performances sont assurées par l'intégration de plateformes d'IA pour le calcul sur GPU et de systèmes logiciels pour l'analyse et le traitement des données.
Cela vous permet d'accélérer le traitement des machines et des algorithmes d'apprentissage en profondeur, y compris la préparation des données, la formation des modèles et les tâches de visualisation, ainsi que d'accélérer l'acquisition d'informations utiles, de réduire le coût des projets de traitement et d'analyse des données à l'aide d'une solution basée sur les GPU NVIDIA Quadro RTX avec tenseur noyaux.
Les stations de travail Lenovo incluent une gamme de solutions - de la ThinkStation P920 pour les modèles d'apprentissage en profondeur basés sur les PC de bureau et la ThinkStation P520 pour le développement de modèles d'intelligence artificielle et d'informatique périphérique à la ThinkStation P330 Tiny universelle pour générer des inférences basées sur l'intelligence artificielle.
Le changement arrive
À titre d'exemples de robots comme DogBot, qui aident les professionnels de la construction, l'IA aura un impact de plus en plus notable sur les emplois, non seulement dans la construction, mais dans une grande variété d'industries. Les partenariats avec l'industrie de l'IA se développent.
En août 2019, Lenovo et Intel ont annoncé une collaboration visant à optimiser leurs technologies pour les centres de données. Il vise à rapprocher HPC et AI.
Les services cloud de Lenovo seront adaptés au développement d'Intel, notamment l'architecture informatique Intel Xe, la mémoire Optane, la plate-forme oneAPI et les processeurs évolutifs Xeon de 2e génération avec prise en charge de la technologie Deep Learning Boost.
Intel et Lenovo fonctionnent également avec les logiciels. Ainsi, Lenovo finalisera son package LiCO HPC / AI en vue de la compatibilité avec Intel oneAPI et d'autres logiciels partenaires. En outre, des centres de développement communs HPC et AI apparaîtront dans différents pays. Les entreprises espèrent rendre ces technologies plus accessibles aux universités et aux organisations impliquées dans la résolution de problèmes tels que la recherche sur le génome, le changement climatique, l'exploration spatiale, etc.
La plate-forme
LiCO est disponible dans les laboratoires Lenovo AI Innovation Labs du monde entier. Les sociétés tierces peuvent tester leur solution avant le déploiement. Les centres d'innovation de Lenovo sont équipés du matériel et des logiciels nécessaires et disposent également de spécialistes dans le domaine de l'IA.
En ce qui concerne
les robots mobiles , des chercheurs de différents pays travaillent actuellement sur plusieurs projets similaires dans les industries de l'énergie et de la fabrication, ainsi que dans la construction, l'agriculture et d'autres domaines plus spécialisés, où les robots mobiles peuvent fournir une assistance et un soutien importants.
Sans aucun doute, au fil du temps, de nouvelles idées pour l'utilisation de ces machines apparaîtront. Par exemple, en Russie au début de 2020, un nouveau robot anthropomorphe sera testé, qui sera utilisé pour l'élimination des déchets dans les canyons radioactifs. Aux États-Unis, la police du Massachusetts a commencé à tester des robots à quatre pattes pour effectuer des tâches. L'éventail des opportunités commerciales augmentera avec les capacités des robots eux-mêmes. Le coût élevé du produit final diminuera, même sans tenir compte des coûts de développement, reste l'un des principaux défauts de ces systèmes «intelligents».