रिएक्ट रोबोटिक्स 'डॉगबॉट पर्पस रेवल्स इन कंस्ट्रक्शन इंडस्ट्री

आज, मीडिया अक्सर चार-पैर वाले रोबोट के बारे में लिखते हैं। यह बताया गया है कि उन्हें क्या नई सुविधाएँ और क्षमताएं मिलीं और उनके प्रोटोटाइप कितने करीब हैं। लेकिन एक सवाल हमेशा अंत तक अनुत्तरित रहा: कैसे उन्हें बुद्धिमत्ता से संपन्न करना है, उन्हें अपने आसपास की दुनिया में स्वतंत्र रूप से नेविगेट करना सिखाना है? विभिन्न आपात स्थितियों और आपदाओं के साथ-साथ सैन्य उपयोग के परिणामस्वरूप इन रोबोटों को रुकावटों के विश्लेषण से जोड़ने के अलावा इन चार-पैर वाली मशीनों का उपयोग कैसे और कहां किया जा सकता है? बोस्टन डायनेमिक्स पहले ही दिखा चुका है कि कैसे उसके स्पॉटमिनी रोबोट में से एक निर्माण स्थल का निरीक्षण करता है। और यह एकमात्र ऐसा उदाहरण नहीं है।



संभावित असुरक्षित क्षेत्रों में घूमना, नौकरी की जगह की सफाई करना और निर्माण की प्रगति का आकलन करना कई निर्माण स्थलों पर रोजमर्रा के कई अनिवार्य कार्य हैं। और ये सभी एक निर्माण स्थल पर काम करने वाले लोगों की सुरक्षा सुनिश्चित करने की समस्याओं से जुड़े हुए हैं। ब्रिटिश डेवलपर्स इन नौकरियों को नए चार-पैर वाले दोस्त - डॉगबॉट में स्थानांतरित करके निर्माण दक्षता को प्रभावित करने वाले जोखिमों और देरी को कम करने का इरादा रखते हैं। उनका मानना ​​है कि यह रोबोट निर्माण उद्योग में काम करने के विचार को बदलने में सक्षम होगा, और न केवल भविष्य में, इसमें।

चार पैर वाला सहायक

रोबोटिक चार-पैर वाले सहायक डॉगबॉट आंदोलन, पर्यावरण की धारणा, आसपास की दुनिया में अंतरिक्ष और अभिविन्यास में किसी की अपनी स्थिति और स्थिति के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

कंपनी के कृत्रिम बुद्धिमत्ता के रिएक्ट रोबोटिक्स के ब्रिटिश शोधकर्ता आधुनिक परिस्थितियों में रोबोटिक्स का उपयोग करने की संभावनाओं की खोज कर रहे हैं, और उनके दिमाग की उपज, डॉगबॉट, इस तरह के पहले विकास में से एक है। ऑटोडस्क फ्यूजन 360 सॉफ्टवेयर का उपयोग करके बनाया गया, रोबोट "सहायक" निर्माण प्रक्रिया की निगरानी, ​​निर्माण स्थलों पर रसद का प्रबंधन करने और वास्तविक समय में विभिन्न सेंसर से डेटा एकत्र करने जैसे 3 डी स्कैनिंग जैसे कार्यों को करने के लिए तैयार है।

पहिएदार या ट्रैक किए गए ट्रैक पर भूमि के वाहनों के विपरीत, एक चार-पैर वाला रोबोट अविश्वसनीय रूप से कठिन बीहड़ इलाके में घूम सकता है, पेलोड या उपकरण ले जा सकता है।



“हम वास्तविक दुनिया में कृत्रिम बुद्धि का उपयोग करने के तरीके खोजना चाहते थे। हमारे द्वारा उपयोग में लाई जाने वाली रोबोटिक उपकरण भविष्य की क्रांति का मार्ग है, ”चार्ल्स गैलाम्बोस, सीटीओ और रिएक्ट रोबोटिक्स के सह-संस्थापक कहते हैं। "डॉगबॉट जैसे रोबोट वास्तव में दुनिया को" समझते हैं "और इसके साथ बातचीत करते हैं।"

खतरनाक काम करने की स्थिति के लिए

डॉगबॉट को उच्च स्तर के जोखिम के साथ औद्योगिक वातावरण में कार्य करने के लिए प्रोग्राम किया जा सकता है, जो एक निर्माण स्थल के लिए महत्वपूर्ण लाभ देता है जहां कर्मचारियों को चोट लगने की संभावना होती है। लोगों की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए, डॉगबॉट का उपयोग कार्य क्षेत्रों को साफ करने के लिए किया जा सकता है, साथ ही साथ उपकरण एकत्र करने के लिए भी किया जा सकता है। फिर अगली पाली के निर्माण चालक दल स्वच्छ और सुरक्षित काम के माहौल में वापस आ सकेंगे।

काम करने के बजाय रोबोट

डेवलपर्स के अनुसार, डॉगबॉट उन लगभग 80% निर्माण कंपनियों के लिए एक समाधान हो सकता है, जो हाल ही में अमेरिका के एसोसिएटेड जनरल कॉन्ट्रैक्टर्स द्वारा ऑटोडेस्क की कमी वाले कर्मचारियों की साझेदारी में किए गए सर्वेक्षण के अनुसार है। डॉगबॉट बनाते समय, रिएक्ट रोबोटिक्स का लक्ष्य एक "टूल" पेश करना था जो पेशेवरों को अधिक कुशलता से काम करने की अनुमति देता है, जबकि डॉगबॉट रोबोट विशिष्ट क्षेत्रों में श्रम की कमी को पूरा करेंगे।



इसके अलावा, निर्माण की स्थिति की बेहतर समझ के साथ, डॉगबॉट निर्माण स्थल पर समग्र उत्पादकता में सुधार करता है। फीडबैक बेहतर मिल रहा है। आप वास्तव में देख सकते हैं कि पहले से ही क्या बनाया गया है, और निर्माण स्थल के काम पर खर्च किए गए संसाधनों की समय और मात्रा को कम करते हुए, आगे क्या करना है, यह तय करें।

बुद्धि के लिए मंच

जटिलता का उच्च स्तर और डॉगबॉट रोबोट को सिखाने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, जो उसे करने की आवश्यकता है - निर्माण स्थल के चारों ओर घूमने और नेविगेट करने से समझने के लिए कि कार्यों को कैसे करना है - महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है। ऐसा करने के लिए, रिएक्ट रोबोटिक्स ने विभिन्न लेनोवो हार्डवेयर का लाभ उठाया, जैसे कि थिंकस्केप पी 920 वर्कस्टेशन-अनुकूलित एआई कॉन्फ़िगरेशन और थिंकपैड पी 1 मोबाइल वर्कस्टेशन।



Lenovo ThinkStation P920 वर्कस्टेशन दो Intel Xeon प्रोसेसर, तीन NVIDIA Quadro RTX ग्राफिक्स कार्ड के साथ AI Tensor कोर, साथ ही विभिन्न प्रकार के इनपुट / आउटपुट इंटरफेस से लैस है। इसका उपयोग रेंडरिंग, मॉडलिंग, विज़ुअलाइज़ेशन, डीप लर्निंग सिस्टम और AI के लिए किया जा सकता है। रिएक्ट रोबोटिक्स में, यह डेटा संकलन प्रणाली के रूप में कार्य करता है और इसका उपयोग रिसोर्स-डिमांडिंग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और सर्विस डीप लर्निंग फ़्लोफ़्लो करने के लिए किया जाता है।



पहले, प्रशिक्षण प्रक्रिया में कई दिन लगे, नए उपकरण रिएक्ट रोबोटिक्स को लगभग तुरंत परिणाम देखने की अनुमति देते हैं, जिससे सेटिंग्स को जल्दी से बदलना और परीक्षण वातावरण में परीक्षण करना संभव हो जाता है। अंततः, बाजार में कम समय। थिंकपैड P1 वर्कस्टेशन का उपयोग प्रोग्रामिंग के लिए और डॉगबॉट को तैनात करने के लिए किया जाता है।

रोबोट को कैसे प्रशिक्षित करें?

“हम भागीदारों के साथ अपने काम को बहुत महत्व देते हैं। वे प्रौद्योगिकी को अपनाने के लिए हमारी दृष्टि को साझा करते हैं, ”प्रतिक्रिया रोबोटिक्स के सीईओ ग्रेगरी एप्स ने कहा।



“हमारा रोबोट वास्तव में आसपास की दुनिया को समझने में सक्षम है, इसके साथ बातचीत कर रहा है। उनके प्रत्येक पैर में 12 डिग्री की स्वतंत्रता है। यह चल सकता है और विभिन्न सेंसर से लैस हो सकता है। इसका अधिकांश भाग 3 डी प्रिंटर पर मुद्रित होता है। हम ऑटोडस्क फ्यूजन 360 का उपयोग करते हैं, इसलिए हम जल्दी से कुछ नया विकसित कर सकते हैं और एक दिन में भाग का परीक्षण कर सकते हैं। हम देखते हैं कि रोबोट की क्षमताएं बहुत तेज़ी से विकसित हो रही हैं। रोबोटिक्स और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, हर दिन कुछ नया होता है। और पार्टनर हमें सार्थक परिणाम प्राप्त करने में मदद करते हैं, ”चार्ल्स गैलाम्बोस ने कहा।



कृत्रिम बुद्धिमत्ता, मशीन लर्निंग, और गहरी सीख के रूप में सभी उद्योगों में प्रवेश करना जारी है, उच्च प्रदर्शन, हार्डवेयर समाधान की आवश्यकता भी बढ़ती है। लेनोवो वर्कस्टेशन जटिल एआई परियोजनाओं को लागू करने में मदद करता है। लेनोवो पी-सीरीज़ वर्कस्टेशन को आज के एआई, मशीन और गहन शिक्षण अनुप्रयोगों की कठोर प्रदर्शन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। डेटा विश्लेषण और प्रसंस्करण के लिए GPU और सॉफ्टवेयर सिस्टम पर कंप्यूटिंग के लिए AI प्लेटफार्मों के एकीकरण के माध्यम से प्रदर्शन सुनिश्चित किया जाता है।

यह आपको मशीन की तैयारी और गहन शिक्षण एल्गोरिदम को गति देने की अनुमति देता है, जिसमें डेटा तैयार करना, मॉडल प्रशिक्षण और विज़ुअलाइज़ेशन कार्य शामिल हैं, साथ ही उपयोगी जानकारी के अधिग्रहण को गति देता है, डेटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण परियोजनाओं की लागत को कम करने के साथ NVIDIA क्वाड्रो आरटीओ जीपीयू पर आधारित समाधान का उपयोग करता है। नाभिक।



लेनोवो वर्कस्टेशन में समाधानों की एक श्रृंखला शामिल है - डेस्कटॉप पीसी पर आधारित डीप लर्निंग मॉडल के लिए थिंकस्केप P920 से और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के मॉडल विकसित करने के लिए और थिंकपैड P520 आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित इंट्रेंस जेनरेट करने के लिए यूनिवर्सल थिंकक्राफ्ट P330 टिनी के लिए पेरिफेरल कंप्यूटिंग के मॉडल के लिए।

बदलाव आ रहा है

डॉगबॉट जैसे रोबोट के उदाहरण, जो निर्माण पेशेवरों की मदद करते हैं, दिखाते हैं कि एआई का न केवल निर्माण में, बल्कि विभिन्न प्रकार के उद्योगों में नौकरियों पर भी ध्यान देने योग्य प्रभाव पड़ेगा। एआई उद्योग साझेदारी का विस्तार हो रहा है।



अगस्त 2019 में, लेनोवो और इंटेल ने डेटा केंद्रों के लिए अपनी प्रौद्योगिकियों के अनुकूलन के उद्देश्य से एक सहयोग की घोषणा की। इसका उद्देश्य एचपीसी और एआई को एक साथ लाना है।

लेनोवो की क्लाउड सेवाओं को इंटेल के विकास के लिए अनुकूलित किया जाएगा, जिसमें डीप लर्निंग बूस्ट तकनीक के समर्थन के साथ इंटेल एक्सई कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर, ऑप्टेन मेमोरी, वनएपीआई प्लेटफॉर्म और दूसरी पीढ़ी के एक्सोन स्केलेबल प्रोसेसर शामिल हैं।



इंटेल और लेनोवो सॉफ्टवेयर के साथ भी काम करते हैं। इसलिए, लेनोवो अपने LiCO HPC / AI पैकेज को इंटेल वनएपीआई और अन्य साथी सॉफ्टवेयर के साथ संगतता के लिए एक आंख के साथ अंतिम रूप देगा। इसके अलावा, विभिन्न देशों में एचपीसी और एआई संयुक्त विकास केंद्र दिखाई देंगे। कंपनियों को उम्मीद है कि इन प्रौद्योगिकियों को विश्वविद्यालयों और संगठनों तक पहुंच बनाने में मदद मिलेगी, जो जीनोम अनुसंधान, जलवायु परिवर्तन, अंतरिक्ष अन्वेषण आदि जैसी समस्याओं को हल करने में शामिल हैं।

LiCO प्लेटफॉर्म दुनिया भर में Lenovo AI Innovation Labs की प्रयोगशालाओं में उपलब्ध है। तीसरे पक्ष की कंपनियां तैनाती से पहले अपने समाधान का परीक्षण कर सकती हैं। लेनोवो के नवाचार केंद्र आवश्यक हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर से लैस हैं, और एआई के क्षेत्र में विशेषज्ञ भी हैं।

जैसा कि मोबाइल रोबोट के लिए होता है , विभिन्न देशों के शोधकर्ता वर्तमान में ऊर्जा और विनिर्माण उद्योगों के साथ-साथ निर्माण, कृषि और अन्य विशिष्ट क्षेत्रों में कई समान परियोजनाओं पर काम कर रहे हैं, जहाँ मोबाइल रोबोट महत्वपूर्ण सहायता और सहायता प्रदान कर सकते हैं।

निस्संदेह, समय के साथ, ऐसी मशीनों का उपयोग करने के नए विचार दिखाई देंगे। उदाहरण के लिए, रूस में 2020 की शुरुआत में, एक नए एन्थ्रोपोमोर्फिक रोबोट का परीक्षण किया जाएगा, जिसका उपयोग रेडियोधर्मी कैनियन में अपशिष्ट निपटान के लिए किया जाएगा। संयुक्त राज्य अमेरिका में, मैसाचुसेट्स पुलिस ने कार्यों को पूरा करने के लिए चार-पैर वाले रोबोट का परीक्षण शुरू किया। रोबोट की क्षमताओं के साथ-साथ वाणिज्यिक अवसरों की सीमा भी बढ़ेगी। अंतिम उत्पाद की उच्च लागत में कमी आएगी, यहां तक ​​कि विकास लागतों को ध्यान में रखे बिना, इस तरह के "स्मार्ट" सिस्टम की प्रमुख कमियों में से एक है।