Saat ini, media sering menulis tentang robot berkaki empat. Dilaporkan fitur dan kemampuan baru apa yang mereka terima dan seberapa dekat dengan prototipe mereka. Tetapi satu pertanyaan selalu tetap tidak terjawab sampai akhir: bagaimana memberkahi mereka dengan kecerdasan, mengajar mereka untuk menavigasi secara mandiri di dunia di sekitar mereka? Bagaimana dan di mana mesin berkaki empat ini dapat digunakan selain untuk menghubungkan robot-robot ini dengan analisis penyumbatan sebagai akibat dari berbagai keadaan darurat dan bencana, serta penggunaan militer?
Boston Dynamics telah menunjukkan bagaimana salah satu robot
SpotMini memeriksa situs konstruksi. Dan ini bukan satu-satunya contoh.
Bergerak di sekitar area yang berpotensi tidak aman, membersihkan lokasi kerja dan menilai kemajuan konstruksi adalah banyak tugas sehari-hari yang tak terhindarkan di banyak lokasi konstruksi. Dan semuanya terkait dengan masalah memastikan keselamatan orang yang bekerja di lokasi konstruksi. Pengembang Inggris berniat untuk mengurangi risiko dan penundaan yang mempengaruhi efisiensi konstruksi dengan mentransfer pekerjaan ini ke teman berkaki empat baru - DogBot. Mereka percaya bahwa robot ini akan dapat secara signifikan mengubah ide bekerja di industri konstruksi, dan tidak hanya di dalamnya, di masa depan.
Asisten berkaki empat
Asisten robot berkaki empat robot DogBot menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk gerakan, persepsi lingkungan, rasa posisi dan posisi seseorang dalam ruang dan orientasi di dunia sekitarnya.
Peneliti Inggris kecerdasan buatan dari perusahaan
React Robotics sedang menjajaki kemungkinan menggunakan robotika dalam kondisi modern, dan gagasan mereka, DogBot, adalah salah satu dari perkembangan semacam itu. Dibuat menggunakan perangkat lunak Autodesk Fusion 360, robot "asisten" siap untuk melakukan tugas-tugas seperti pemindaian 3D untuk memantau proses konstruksi, mengelola logistik di lokasi konstruksi dan mengumpulkan data dari berbagai sensor secara real time.
Tidak seperti kendaraan darat di trek beroda atau dilacak, robot berkaki empat dapat bergerak di sekitar medan yang sangat sulit, membawa muatan atau peralatan.
“Kami ingin menemukan cara untuk menggunakan kecerdasan buatan di dunia nyata. Peralatan robot yang kami buat adalah jalan menuju revolusi masa depan dalam penggunaannya, ”kata Charles Galambos, CTO dan salah satu pendiri React Robotics. "Robot mirip DogBot benar-benar" memahami "dunia dan berinteraksi dengannya."
Untuk kondisi kerja yang berbahaya
DogBot dapat diprogram untuk melakukan tugas-tugas di lingkungan industri dengan tingkat risiko tinggi, yang memberikan keuntungan signifikan bagi lokasi konstruksi di mana ada kemungkinan cedera pada karyawan. Untuk memastikan keselamatan orang, DogBot dapat digunakan untuk membersihkan area kerja, serta untuk mengumpulkan alat. Kemudian kru konstruksi shift berikutnya akan dapat kembali ke lingkungan kerja yang lebih bersih dan lebih aman.
Robot bukannya bekerja
Menurut pengembang, DogBot juga bisa menjadi solusi bagi hampir 80% perusahaan konstruksi yang, menurut survei terbaru yang dilakukan oleh Kontraktor Umum Amerika yang bermitra dengan Autodesk, kekurangan staf. Saat membuat DogBot, tujuan React Robotics adalah untuk menawarkan "alat" yang akan memungkinkan para profesional untuk bekerja lebih efisien, sementara robot DogBot akan mengisi kekurangan tenaga kerja di area tertentu.
Selain itu, dengan pemahaman yang lebih baik tentang keadaan konstruksi, DogBot meningkatkan produktivitas secara keseluruhan di lokasi konstruksi. Umpan balik semakin baik. Anda dapat melihat dengan tepat apa yang telah dibangun, dan memutuskan apa yang harus dilakukan selanjutnya, mengurangi waktu dan jumlah sumber daya yang dihabiskan untuk pekerjaan lokasi konstruksi.
Platform untuk intelijen
Tingkat kerumitan yang tinggi dan sejumlah besar data yang diperlukan untuk mengajarkan robot DogBot segala hal yang perlu dilakukan - mulai dari bergerak di sekitar lokasi konstruksi dan menavigasi hingga memahami bagaimana melakukan tugas - membutuhkan sumber daya komputasi yang signifikan. Untuk melakukan ini, Bereaksi Robotika memanfaatkan berbagai
perangkat keras Lenovo , seperti konfigurasi AI yang disesuaikan dengan workstation ThinkStation P920 dan workstation seluler ThinkPad P1.
Workstation Lenovo ThinkStation P920 dilengkapi dengan dua prosesor Intel Xeon, tiga kartu grafis NVIDIA Quadro RTX dengan core AI Tensor, serta beragam antarmuka input / output. Dapat digunakan untuk rendering, pemodelan, visualisasi, sistem pembelajaran yang dalam dan AI. Dalam Bereaksi Robotika, ini berfungsi sebagai sistem kompilasi data dan digunakan untuk melakukan algoritma pembelajaran mesin yang menuntut sumber daya dan alur kerja pembelajaran layanan yang mendalam.
Sebelumnya, proses pelatihan memakan waktu beberapa hari, peralatan baru memungkinkan React Robotics untuk melihat hasil hampir secara instan, yang memungkinkan untuk dengan cepat mengubah pengaturan dan melakukan tes di lingkungan pengujian. Pada akhirnya, mengurangi waktu ke pasar. Workstation ThinkPad P1 digunakan untuk pemrograman dan untuk menyebarkan DogBot.
Bagaimana cara melatih robot?
“Kami sangat mementingkan pekerjaan kami dengan mitra. Mereka berbagi visi kami untuk adopsi teknologi, ”kata Gregory Epps, CEO React Robotics.
“Robot kami benar-benar mampu memahami dunia di sekitarnya, berinteraksi dengannya. Masing-masing kakinya memiliki 12 derajat kebebasan. Itu bisa berjalan dan dilengkapi dengan berbagai sensor. Sebagian besar komponennya dicetak pada printer 3D. Kami menggunakan Autodesk Fusion 360, sehingga kami dapat dengan cepat mengembangkan sesuatu yang baru dan menguji bagian itu dalam satu hari. Kami melihat bahwa kemampuan robot berkembang sangat cepat. Dalam robotika dan di bidang kecerdasan buatan, sesuatu yang baru terjadi setiap hari. Dan mitra membantu kami mencapai hasil yang bermakna, ”kata Charles Galambos.
Ketika kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam terus menembus semua industri, kebutuhan akan solusi perangkat keras berkinerja tinggi juga tumbuh.
Workstation Lenovo membantu mengimplementasikan proyek AI yang kompleks. Workstation Lenovo P-Series dirancang untuk memenuhi persyaratan kinerja yang ketat dari aplikasi pembelajaran AI, alat berat, dan pembelajaran mendalam saat ini. Performa dipastikan melalui integrasi platform AI untuk komputasi pada GPU dan sistem perangkat lunak untuk analisis dan pemrosesan data.
Ini memungkinkan Anda untuk mempercepat pemrosesan algoritme mesin dan pembelajaran dalam, termasuk persiapan data, pelatihan model dan tugas visualisasi, serta mempercepat perolehan informasi yang berguna, mengurangi biaya pemrosesan data dan proyek analisis menggunakan solusi berbasis NVIDIA Quadro RTX GPU dengan tensor kernel.
Workstation Lenovo mencakup serangkaian solusi - mulai dari ThinkStation P920 untuk model pembelajaran dalam yang berbasis PC desktop dan ThinkStation P520 untuk mengembangkan model kecerdasan buatan dan komputasi periferal hingga ThinkStation P330 Tiny universal untuk menghasilkan inferensi berdasarkan kecerdasan buatan.
Perubahan akan datang
Sebagai contoh robot seperti DogBot, yang membantu profesional konstruksi, menunjukkan AI akan memiliki dampak yang semakin nyata pada pekerjaan, tidak hanya dalam konstruksi, tetapi dalam berbagai industri. Kemitraan industri AI sedang berkembang.
Pada bulan Agustus 2019, Lenovo dan Intel mengumumkan kolaborasi yang bertujuan untuk mengoptimalkan teknologi mereka untuk pusat data. Ini bertujuan untuk mendekatkan HPC dan AI.
Layanan cloud Lenovo akan disesuaikan dengan perkembangan Intel, termasuk arsitektur komputasi Intel Xe, memori Optane, platform oneAPI dan prosesor Xeon Scalable generasi ke-2 dengan dukungan teknologi Deep Learning Boost.
Intel dan Lenovo juga bekerja dengan perangkat lunak. Jadi, Lenovo akan menyelesaikan paket LiCO HPC / AI dengan memperhatikan kompatibilitas dengan Intel oneAPI dan perangkat lunak mitra lainnya. Selain itu, pusat pengembangan bersama HPC dan AI akan muncul di berbagai negara. Perusahaan berharap untuk membuat teknologi ini lebih mudah diakses oleh universitas dan organisasi yang terlibat dalam menyelesaikan masalah seperti penelitian genom, perubahan iklim, eksplorasi ruang angkasa, dll.
Platform
LiCO tersedia di lab Lenovo AI Innovation Labs di seluruh dunia. Perusahaan pihak ketiga dapat menguji solusi mereka sebelum digunakan. Pusat-pusat inovasi Lenovo dilengkapi dengan perangkat keras dan lunak yang diperlukan, dan juga memiliki spesialis di bidang AI.
Adapun
robot seluler , peneliti dari berbagai negara saat ini sedang mengerjakan beberapa proyek serupa di industri energi dan manufaktur, serta di bidang konstruksi, pertanian, dan bidang khusus lainnya, di mana robot seluler dapat memberikan bantuan dan dukungan yang signifikan.
Tidak diragukan lagi, seiring waktu, ide-ide baru untuk menggunakan mesin seperti itu akan muncul. Misalnya, di Rusia pada awal 2020, robot antropomorfik baru akan diuji, yang akan digunakan untuk pembuangan limbah di ngarai radioaktif. Di Amerika Serikat, kepolisian Massachusetts mulai menguji robot berkaki empat untuk menyelesaikan tugas. Rentang peluang komersial akan tumbuh seiring dengan kemampuan robot itu sendiri. Tingginya biaya produk akhir akan berkurang, bahkan tanpa memperhitungkan biaya pengembangan, tetap menjadi salah satu kelemahan utama dari sistem "pintar" tersebut.