Сегодня СМИ нередко пишут о четвероногих роботах. Сообщается, какие новые функции и возможности они получили и насколько приблизились к своим прототипам. Но один вопрос всегда оставался не раскрытым до конца: как наделить их интеллектом, научить самостоятельно ориентироваться в окружающем мире? Как и где можно применять подобные четвероногие машины помимо подключения этих роботов к разбору завалов в результате различных чрезвычайных происшествий и катастроф, а также военного использования? Компания Boston Dynamics уже показала, как один из ее роботов SpotMini проводит инспекцию на строительной площадке. И это не единственный подобный пример.
Перемещение по потенциально небезопасной местности, очистка рабочей площадки и оценка хода строительства — на многих строительных площадках это неизбежные повседневные задачи. И все они связаны с проблемами обеспечения безопасности работающих на стройке людей. Британские разработчики намерены уменьшить риски и влияющие на эффективность строительства задержки, передав эти рабочие места новому четвероногому другу — DogBot. Они считают, что этот робот сможет в будущем в значительной степени изменить представление о работе в строительной сфере, да и не только в ней.
Роботизированный четвероногий помощник DogBot использует для передвижения, восприятия окружающей среды, ощущения собственного положения и позы в пространстве и ориентации в окружающей мире алгоритмы машинного обучения.
Британские исследователи искусственного интеллекта из компании React Robotics изучают возможности использования робототехники в современных условиях, и их детище DogBot – одна из первых таких разработок. Созданный с помощью программного обеспечения Autodesk Fusion 360, роботизированный «помощник» готов к выполнению таких задач как 3D-сканирование для контроля процесса строительства, управление логистикой на стройплощадках и сбор данных с различных датчиков в реальном времени.
В отличие наземных транспортных средств на колесном или гусеничном ходу, четвероногий робот может передвигаться по невероятно сложной пересеченной местности, перенося на себе полезный груз или оборудование.
«Мы хотели найти способы применения искусственного интеллекта в реальном мире. Создаваемое нами робототехническое оборудование – эту путь к будущей революции в его использовании, — уверен Чарльз Галамбос, технический директор и соучредитель React Robotics. – Подобные DogBot роботы действительно «понимают» мир и взаимодействуют с ним».
Робота DogBot можно запрограммировать на выполнение задач в промышленной среде с высоким уровнем риска, что дает весомые преимущества для строительной площадки, где есть вероятность получения травм сотрудниками. Чтобы обеспечить безопасность людей, робота DogBot можно использовать для очистки рабочих зон, а также для сбора инструментов. Тогда строительные бригады следующей смены смогут вернуться в чистую и более безопасную рабочую среду.
По мнению разработчиков, DogBot также может стать решением для тех почти 80% строительных компаний, которые, согласно недавнему опросу, проведенному Associated General Contractors of America в партнерстве с Autodesk, испытывают нехватку кадров. При создании DogBot целью React Robotics было предложить «инструмент», который позволит профессионалам работать более эффективно, в то время как роботы DogBot восполнят дефицит трудовых ресурсов в конкретных областях.
Кроме того, благодаря лучшему пониманию состояния строительства DogBot повышает общую производительность труда на строительной площадке. Налаживается обратная связь. Можно точно видеть, что уже построено, и принимать решение, что делать дальше, сокращается время и количество ресурсов, затрачиваемых на работу стройплощадки.
Высокий уровень сложности и большой объем данных, необходимых для обучения робота DogBot всему тому, что он должен делать – от перемещения по строительной площадке и навигации до понимания того, как выполнять задачи, — требует значительных вычислительных ресурсов. Для этого React Robotics задействовала различное оборудование Lenovo, такое как адаптированная для задач ИИ конфигурация рабочей станции ThinkStation P920 и мобильная рабочая станция ThinkPad P1.
Рабочая станция Lenovo ThinkStation P920 комплектуется двумя процессорами Intel Xeon, тремя видеокартами NVIDIA Quadro RTX с ядрами AI Tensor, а также разнообразными интерфейсами ввода/вывода. Ее можно использовать для задач рендеринга, моделирования, визуализации, систем глубокого обучения и ИИ. В React Robotics она служит в качестве системы компиляции данных, используется для выполнения требовательных к ресурсам алгоритмов машинного обучения и обслуживания рабочих процессов глубокого обучения.
Ранее процесс обучения занимал несколько дней, новое оборудование позволяет React Robotics видеть результаты практически мгновенно, что дает возможность оперативно менять настройки и проводить испытания в среде тестирования. В конечном счете, сокращается время выхода на рынок. Рабочая станция ThinkPad P1 используется для программирования и для развертывания робота DogBot.
«Мы придаем большое значение своей работе с партнерами. Они разделяют наше видение в области внедрения технологий», — отметил Грегори Эппс, генеральный директор React Robotics.
«Наш робот действительно способен воспринимать окружающий мир, взаимодействовать с ним. Каждая его нога имеет 12 степеней свободы. Он может ходить и оснащаться различными датчиками. Большинство его деталей напечатаны на 3D-принтере. Мы используем Autodesk Fusion 360, поэтому можем очень быстро разработать что-нибудь новое и за один день протестировать деталь. Мы видим, что возможности роботов развиваются очень быстро. В робототехнике и в сфере искусственного интеллекта каждый день происходит что-то новое. И партнеры помогают нам в достижении значимых результатов», — считает Чарльз Галамбос.
По мере того как искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение продолжают проникать во все отрасли, растет также потребность в высокопроизводительных, аппаратных решениях. Рабочие станции Lenovo помогают реализовывать сложные проекты в сфере ИИ. Рабочие станции Lenovo серии P разработаны в соответствии с жесткими требованиями к производительности, предъявляемыми современными приложениями на базе искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения. Производительность обеспечивается за счет интеграции платформ ИИ для вычислений на графических процессорах и программных комплексов для анализа и обработки данных.
Это позволяет ускорить обработку алгоритмов машинного и глубокого обучения, в том числе подготовку данных, обучение моделей и задачи визуализации, а также ускорить получение полезной информации, снизить затраты на проекты по обработке и анализу данных с помощью решения на базе графических процессоров NVIDIA Quadro RTX с тензорными ядрами.
Рабочие станции Lenovo включают ряд решений — от ThinkStation P920 для моделей глубокого обучения на базе настольных ПК и ThinkStation P520 для разработки моделей искусственного интеллекта и периферийных вычислений до универсальных ThinkStation P330 Tiny для формирования логического вывода на основе искусственного интеллекта.
Как показывают примеры роботов наподобие DogBot, которые помогают профессионалам-строителям, ИИ будет оказывать все более заметное влияние на рабочие места, и не только в строительстве, но и в самых разных отраслях. Расширяется и отраслевое партнерство в области ИИ.
В августе 2019 года Lenovo и Intel объявили о сотрудничестве, направленном на оптимизацию своих технологий для дата-центров. Оно нацелено на сближение высокопроизводительных вычислений (HPC) и искусственного интеллекта.
Облачные сервисы Lenovo будут адаптированы к разработкам Intel, включая вычислительную архитектуру Intel Xe, память Optane, платформу oneAPI и процессоры Xeon Scalable 2-го поколения с поддержкой технологии Deep Learning Boost.
Совместная работа Intel и Lenovo касается и программного обеспечения. Так, Lenovo доработает свой пакет LiCO HPC/AI с прицелом на совместимость с Intel oneAPI и другим ПО партнера. Кроме того, в разных странах появятся совместные центры разработки решений HPC и ИИ. Компании надеются сделать эти технологии более доступными для университетов и организаций, занятых решением таких проблем как исследования генома, изменение климата, исследование космоса и т. п.
Платформа LiCO доступна в лабораториях Lenovo AI Innovation Labs по всему миру. Сторонние компании могут апробировать разработанное ими решение перед началом развертывания. Инновационные центры Lenovo оснащены необходимым оборудованием и ПО, а также располагают специалистами в области ИИ.
Что касается мобильных роботов, то в настоящее время исследователи разных стран работают над несколькими подобными проектами в энергетической и производственной отрасли, а в также строительстве, сельском хозяйстве и других более специализированных областях – там, где мобильные роботы могут оказать существенную помощь и поддержку.
Несомненно, со временем появятся новые идеи использования подобных машин. Например, в России в начале 2020 года пройдет испытания новый антропоморфный робот, который будет использоваться для утилизации мусора в радиоактивных каньонах. В США полиция штата Массачусетс начала тестирование четвероногих роботов для выполнения заданий. Диапазон коммерческих возможностей будет расти вместе с возможностями самих роботов. Снизится и высокая стоимость конечного продукта, даже без учета затрат на разработку, остается одним из ключевых недостатков подобных «умных» систем.
Перемещение по потенциально небезопасной местности, очистка рабочей площадки и оценка хода строительства — на многих строительных площадках это неизбежные повседневные задачи. И все они связаны с проблемами обеспечения безопасности работающих на стройке людей. Британские разработчики намерены уменьшить риски и влияющие на эффективность строительства задержки, передав эти рабочие места новому четвероногому другу — DogBot. Они считают, что этот робот сможет в будущем в значительной степени изменить представление о работе в строительной сфере, да и не только в ней.
Четвероногий помощник
Роботизированный четвероногий помощник DogBot использует для передвижения, восприятия окружающей среды, ощущения собственного положения и позы в пространстве и ориентации в окружающей мире алгоритмы машинного обучения.
Британские исследователи искусственного интеллекта из компании React Robotics изучают возможности использования робототехники в современных условиях, и их детище DogBot – одна из первых таких разработок. Созданный с помощью программного обеспечения Autodesk Fusion 360, роботизированный «помощник» готов к выполнению таких задач как 3D-сканирование для контроля процесса строительства, управление логистикой на стройплощадках и сбор данных с различных датчиков в реальном времени.
В отличие наземных транспортных средств на колесном или гусеничном ходу, четвероногий робот может передвигаться по невероятно сложной пересеченной местности, перенося на себе полезный груз или оборудование.
«Мы хотели найти способы применения искусственного интеллекта в реальном мире. Создаваемое нами робототехническое оборудование – эту путь к будущей революции в его использовании, — уверен Чарльз Галамбос, технический директор и соучредитель React Robotics. – Подобные DogBot роботы действительно «понимают» мир и взаимодействуют с ним».
Для опасных условий работы
Робота DogBot можно запрограммировать на выполнение задач в промышленной среде с высоким уровнем риска, что дает весомые преимущества для строительной площадки, где есть вероятность получения травм сотрудниками. Чтобы обеспечить безопасность людей, робота DogBot можно использовать для очистки рабочих зон, а также для сбора инструментов. Тогда строительные бригады следующей смены смогут вернуться в чистую и более безопасную рабочую среду.
Робот вместо рабочего
По мнению разработчиков, DogBot также может стать решением для тех почти 80% строительных компаний, которые, согласно недавнему опросу, проведенному Associated General Contractors of America в партнерстве с Autodesk, испытывают нехватку кадров. При создании DogBot целью React Robotics было предложить «инструмент», который позволит профессионалам работать более эффективно, в то время как роботы DogBot восполнят дефицит трудовых ресурсов в конкретных областях.
Кроме того, благодаря лучшему пониманию состояния строительства DogBot повышает общую производительность труда на строительной площадке. Налаживается обратная связь. Можно точно видеть, что уже построено, и принимать решение, что делать дальше, сокращается время и количество ресурсов, затрачиваемых на работу стройплощадки.
Платформа для интеллекта
Высокий уровень сложности и большой объем данных, необходимых для обучения робота DogBot всему тому, что он должен делать – от перемещения по строительной площадке и навигации до понимания того, как выполнять задачи, — требует значительных вычислительных ресурсов. Для этого React Robotics задействовала различное оборудование Lenovo, такое как адаптированная для задач ИИ конфигурация рабочей станции ThinkStation P920 и мобильная рабочая станция ThinkPad P1.
Рабочая станция Lenovo ThinkStation P920 комплектуется двумя процессорами Intel Xeon, тремя видеокартами NVIDIA Quadro RTX с ядрами AI Tensor, а также разнообразными интерфейсами ввода/вывода. Ее можно использовать для задач рендеринга, моделирования, визуализации, систем глубокого обучения и ИИ. В React Robotics она служит в качестве системы компиляции данных, используется для выполнения требовательных к ресурсам алгоритмов машинного обучения и обслуживания рабочих процессов глубокого обучения.
Ранее процесс обучения занимал несколько дней, новое оборудование позволяет React Robotics видеть результаты практически мгновенно, что дает возможность оперативно менять настройки и проводить испытания в среде тестирования. В конечном счете, сокращается время выхода на рынок. Рабочая станция ThinkPad P1 используется для программирования и для развертывания робота DogBot.
Как обучить робота?
«Мы придаем большое значение своей работе с партнерами. Они разделяют наше видение в области внедрения технологий», — отметил Грегори Эппс, генеральный директор React Robotics.
«Наш робот действительно способен воспринимать окружающий мир, взаимодействовать с ним. Каждая его нога имеет 12 степеней свободы. Он может ходить и оснащаться различными датчиками. Большинство его деталей напечатаны на 3D-принтере. Мы используем Autodesk Fusion 360, поэтому можем очень быстро разработать что-нибудь новое и за один день протестировать деталь. Мы видим, что возможности роботов развиваются очень быстро. В робототехнике и в сфере искусственного интеллекта каждый день происходит что-то новое. И партнеры помогают нам в достижении значимых результатов», — считает Чарльз Галамбос.
По мере того как искусственный интеллект, машинное и глубокое обучение продолжают проникать во все отрасли, растет также потребность в высокопроизводительных, аппаратных решениях. Рабочие станции Lenovo помогают реализовывать сложные проекты в сфере ИИ. Рабочие станции Lenovo серии P разработаны в соответствии с жесткими требованиями к производительности, предъявляемыми современными приложениями на базе искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения. Производительность обеспечивается за счет интеграции платформ ИИ для вычислений на графических процессорах и программных комплексов для анализа и обработки данных.
Это позволяет ускорить обработку алгоритмов машинного и глубокого обучения, в том числе подготовку данных, обучение моделей и задачи визуализации, а также ускорить получение полезной информации, снизить затраты на проекты по обработке и анализу данных с помощью решения на базе графических процессоров NVIDIA Quadro RTX с тензорными ядрами.
Рабочие станции Lenovo включают ряд решений — от ThinkStation P920 для моделей глубокого обучения на базе настольных ПК и ThinkStation P520 для разработки моделей искусственного интеллекта и периферийных вычислений до универсальных ThinkStation P330 Tiny для формирования логического вывода на основе искусственного интеллекта.
Грядут перемены
Как показывают примеры роботов наподобие DogBot, которые помогают профессионалам-строителям, ИИ будет оказывать все более заметное влияние на рабочие места, и не только в строительстве, но и в самых разных отраслях. Расширяется и отраслевое партнерство в области ИИ.
В августе 2019 года Lenovo и Intel объявили о сотрудничестве, направленном на оптимизацию своих технологий для дата-центров. Оно нацелено на сближение высокопроизводительных вычислений (HPC) и искусственного интеллекта.
Облачные сервисы Lenovo будут адаптированы к разработкам Intel, включая вычислительную архитектуру Intel Xe, память Optane, платформу oneAPI и процессоры Xeon Scalable 2-го поколения с поддержкой технологии Deep Learning Boost.
Совместная работа Intel и Lenovo касается и программного обеспечения. Так, Lenovo доработает свой пакет LiCO HPC/AI с прицелом на совместимость с Intel oneAPI и другим ПО партнера. Кроме того, в разных странах появятся совместные центры разработки решений HPC и ИИ. Компании надеются сделать эти технологии более доступными для университетов и организаций, занятых решением таких проблем как исследования генома, изменение климата, исследование космоса и т. п.
Платформа LiCO доступна в лабораториях Lenovo AI Innovation Labs по всему миру. Сторонние компании могут апробировать разработанное ими решение перед началом развертывания. Инновационные центры Lenovo оснащены необходимым оборудованием и ПО, а также располагают специалистами в области ИИ.
Что касается мобильных роботов, то в настоящее время исследователи разных стран работают над несколькими подобными проектами в энергетической и производственной отрасли, а в также строительстве, сельском хозяйстве и других более специализированных областях – там, где мобильные роботы могут оказать существенную помощь и поддержку.
Несомненно, со временем появятся новые идеи использования подобных машин. Например, в России в начале 2020 года пройдет испытания новый антропоморфный робот, который будет использоваться для утилизации мусора в радиоактивных каньонах. В США полиция штата Массачусетс начала тестирование четвероногих роботов для выполнения заданий. Диапазон коммерческих возможностей будет расти вместе с возможностями самих роботов. Снизится и высокая стоимость конечного продукта, даже без учета затрат на разработку, остается одним из ключевых недостатков подобных «умных» систем.