Robotics Channel

Mimic анонсировала практически человеческую руку M1 и "перчатку" U1 - та же роборука, которую можно надеть и использовать для обучения роботов или телеопераций. Подробнее о mimic расскажу позже. Крутейшая компания.

В Корее на 10 тысяч заводских рабочих приходится 1220 роботов. Это самый большой показатель в мире. Не удивительно, что именно в этой стране произошла первая забастовка против замещения людей гуманоидами. Профсоюз, в который входит 40 тысяч работников Hyndai, теперь в процессе обсуждения условий, на которых эти инновации могут быть внедрены. Напомню, Хюндай выкупили 100% компании Boston Dynamics и теперь хотят вернуть эти инвестиции за счёт сокращения расходов, которые возможны только за счёт сокращения людей на заводах. Оказывается, один Atlas стоимостью $130K окупается всего за два года! Эта забастовка — прецендент. посмотрим, о чём договорятся стороны. Это ляжет в основу будущих разбирательств такого рода — сопротивление работников будет только нарастать, если компании не разработают план плавного перехода к физическому ИИ без ущерба для людей. Напомню недавнюю историю, если не читали — ИКЕА внедрила ИИ, значительно выиграв при этом финансово, но не уволила ни одного сотрудника. Люди теперь могут заниматься более интересными задачами. Такие дела. Прочитать подробнее про забастовку на заводе Хюндай можно здесь

Такие роботы нам нужны! Посмотрите на эту красную машинку компании Lely с ироничным названием Discovery Collector — самый близкий перевод — это Коллекционер находок, ну или Сборщик. Собирает этот коллекционер навоз в коровнике, причём быстро и качественно. Робот опрыскивает пол водой перед собой, чтобы было легче собирать коровьи какашки. Затем увлажняет полы второй раз из диспенсера сзади, чтобы коровьи копыта не скользили (логику не поняла, но я и не фермер - так написано на сайте). Это, прям, инновация, — машины этой же компании для соскребания отходов с пола и формирования кучи (scrapers) работают в коровниках уже 20 лет. Робот пухо говно навозосос намного эффективнее, потому что оставляет после себя чистый (относительно) пол, а не кучи тут и там. Устройство работает автономно, маршрут можно модифицировать из мобильного приложения. Заряжается на специальной станции беспроводным образом. Может работать 14 часов без подзарядки (когда новый, конечно, пока батарея не деградирует). Перед работой его нужно заполнить водой. Насколько поняла, руками. Помимо обработки полов во время процесса, вода нужна также для избавления от накопленного содержимого (даже не думайте представлять эту картину, тем более во время еды). Ходит в туалет робот тоже самостоятельно — главное показать ему, куда выбрасывать накопленное непосильным трудом. Вот такие нишевые задачи — это золотое дно для робототехники, а не эти ваши гуманоиды 😅представьте человекоподобного за $50k с лопатой покрытого коровьим 💩🤦🏼‍♀️Этот, правда, тоже не дешёвый — $30-45К. Можно купить поюзанного за $15-20К. Видео хорошо демонстрирует габариты робота. Я, правда, представила сразу кота корову на этом «транспортном средстве», но cowgirls тоже норм. Вот описание на сайте компании

Сколько гуманоидов нужно, чтобы поменять лампочку? 1X утверждают, что один NEO справится. Больше всего меня в этом видео впечатлили пальцы, вывернутые в обратную сторону. А ведь действительно, почему бы и нет. Ловкость рук, конечно, потрясающая, но зачем этот кожаный мешок лупит молотком по этому произведению искусства?! Ох, припомнят они нам это всё, когда восстанут. https://youtu.be/QRyXV3csReA?is=aTlh2P1Bhds4MhM5

Двое учёных из университета Карнеги Меллон научили роборуку манипулировать верёвкой так, чтобы она завязывалась в узел при взмахе. Это непростая задачка даже для человека, а для робота вообще космос. Вереёка может изгибаться, скручиваться и деформироваться практически бесконечным числом способов. К верёвке привзан небольшой груз, который и позволяет завязать узел резко меняя траекторию движения руки в ключевой момент — когда образуется кольцо. Алгоритм обучался по единственной демонстрации процесса человеком. На то, чтобы добиться успеха ушло всего 10 попыток. Все следующие 40 взмахов приводили к идеальным узлам. Учёные перепробовали 7 разных видов верёвок, включая медицинские латексные трубки, цепи, косички и пр. Алгоритму каждый раз нужно было всего 10 попыток, чтобы научиться завязывать верёвку из нового материала. В будущем хотят уменьшить до 2-5 обучающих итераций. Почему это вообще важно? Одна из самых главных проблем в робототехнике сейчас — отсутствие достаточного количество вата-сетов, которые обучали бы роботов манипулировать обычными повседневными объектами. Тут же обозначился настоящий прорыв — обучение случилось всего через единственную реальную демонстрацию. Фактически, именно так учимся мы — люди — один раз увидели, пошли пробовать, пока не получится. Если этот прорыв удастся перенести на другие объкты, то роботы смогут очень быстро научиться многим вещам через небольшое количество взаимодействий с внешним миром. Для задач манипуляции деформируемыми объектами это может оказаться одним из самых важных направлений исследований в робототехнике. Ссылка на исследование вот тут. Посмотрите видео.

В Москву завезли китайского гуманоида Walker TienKung производства компании UBTECH. Ребята из лаборатории 361.Robotics показали распаковку здесь. Они предлагают всем желающим протестировать робота в их офисе на Павелецкой. И вообще открыты к взаимодействию и совместному исследованию различных роботехнических платформ. Если кто-то хочет протестировать собственные модели и программное обеспечение на полноразмерном гуманоиде — пишите в лабу. Компания также может привезти практически любую робототехническую платформу из Китая под заказ — от гуманоидов до манипуляторов и строительных коботов. Я же рекомендую подписаться на их канал – отличный стиль изложения с легким сарказмом и много рефлексии на тему того, что происходит в робототехнике. ==Спецификация китайского “Ходока”== Назначение: исследовательская платформа для воплощенного ИИ (Embodied AI), робототехники и образования. Рост: 172 см Вес: 73 кг Подвижность: 42 степени свободы (DoF) Максимальная скорость: до 10 км/ч Вычислительная архитектура x86-контроллер Intel Core i7-1355U (10 ядер / 12 потоков) Ubuntu 22.04 ROS 2 Humble NVIDIA Jetson AGX Orin №1 iFlytek AIUI; В набор функций входит: • высокоуровневое диалоговое взаимодействие через большие языковые модели (LLM); • синтез речи (TTS); • обработка изображения с фронтальной RGB-камеры. NVIDIA Jetson AGX Orin №2 отвечает за • компьютерное зрение и навигация: • обработка данных глубинных камер Orbbec Gemini; • построение карты окружающей среды (SLAM); • восприятие пространства (Perception); • обеспечение автономной навигации. Совокупная вычислительная производительность платформы достигает 550 TOPS. Питание Робот оснащён двумя аккумуляторами: • основная съёмная батарея — 30 А·ч; • резервная батарея — 3 А·ч. • Вспомогательный аккумулятор позволяет выполнять горячую замену (Hot Swap) основной батареи без выключения робота. Возможности платформы ✅ динамическая ходьба и бег; ✅ удержание равновесия после внешних воздействий; ✅ преодоление лестниц; ✅ движение по уклонам; локомоция на песке и снегу; ✅ голосовое взаимодействие; ✅ открытая архитектура для разработки собственных алгоритмов. Подписаться на 💚💚💚💚💚 #Гуманоидные_роботы #Китайские_роботы #Лаборатория_361

Ozon Tech запустил свой первый инженерный хакатон Робозон. Как уже понятно из названия, он связан с робототехникой. Задачи озвучены довольно серьёзные. Первая по имитационному моделированию. Нужно создать цифрового двойника сортировочного центра. Вторая по проектированию робота-автосортировщика. Третья про мозги этого робота — нужно научить его распознавать посылки и принимать решение, куда ее отправить. Приличный призовой фонд — 15 000 000 рублей. Если интересно, регистрация тут.

Пятничное видео - залипла на этом волшебном японце! Зачем нужны 3D-принтеры, когда вокруг столько брошенного картона 😊 Инстаграмм у него тоже есть

Техническое видео смотреть тут: https://www.midjourney.com/medical/blogpost В сканере используется миллион микроскопических ультьразвуковых датчиков размером в 200 микрон, которые вибрируют, излучая звук, как спикеры, и реагируют на звук, производя энергию — как микрофоны. Длина излучаемой ими волны 50 нанометров — в раз меньше видимого света. В каждом сегменте сканера 8960 таких датчиков объеденены в прямоугольную матрицу. Волны, которые они производят, движутся со скоростью 1481 метров в секунду. В сканере 40 таких матриц, объедененных в кольцо диаметром 70 см, через которое проходит тело человека при погружении в воду со скоростью 4 см в секунду. Получается, что в сканере установленно 358 тысяч таких датчиков. Чип включает их постепенно, как только приходит их очеред сканировать при погружении в воду. Один за одним они активируются тысячу раз в секунду, проходя через весь контейнер с человеком внутри за 480 микросекунд. Каждый сенсор регистрирует движение размером в пикометр - меньше атома! Сотни датчиков вместе могут даже уйти в субатомный уровень - фемтометры (вспоминаем фильмы Марвел и ждём документалку покруче). Вся эта система собирает 17 гигабайт данных в секунду — данных о реверберациях (отраженных волнах) вокруг тела со всех сторон. Всё это складывается в изображения волн — через систему проходит 40 гигабайт данных для анализа одного слоя тела. Изображения волн складываются в картинку с органами и тканями. Например, на картинке видно 25 разных структурных элементов тела. Точность изображения - 0.1 мм. За 60 секунд сканирования система делает изображения сотни "срезов" из которых потом собирается трёхмерная картинка. Для этого используется 21 сервер в 2 петафлопс суммарной вычислительной мощности. Общий объем сырых данных с одного сканирования 806 террабайт. Десяток таких сканеров в итоге создают больше изображений, чем все МРТ машины в мире. Компания планирует установить 50 тысяч устройств по всей планете уже в 2031 году. То есть каждый месяц будут создаваться миллиарды изображений. Прорыв в медицине обеспечен. Эту новую технологию компания называет Fullbody Ultrasonic Computational Tomography (FUCT) или по-скромному — Сканер Миджорни.

Midjourney анонсировала безумно интересный проект — они открывают SPA в Сан-Франциско с аппаратом для полного ультразвукового сканирования тела. Для меня это выглядит одновременно захватывающе и немного жутковато. Их промо-видео вызывает ассоциации с «Матрицей» и «Основанием». А мой папа, инженер-электрик, наверняка бы возмутился из-за всех этих электрических кабелей, свисающих вокруг резервуара с водой, внутри которого находится живой человек. И у меня сразу возникло много вопросов: * Будет ли сканирование оплачиваться отдельно или оно входит в стоимость SPA-процедуры? * Почему на изображении тела в видео нет рук? * Насколько глубоко мне придётся погружаться в воду? И если прочитать фрагмент заявления компании ниже, то первое слово в одном месте явно стоит заменить на «мы». Потому что компании нужны данные для следующего шага — интерпретации изображений с помощью ИИ. Создавать изображения — это здорово, но на данном этапе никто не будет интерпретировать их за вас, кроме вас самих. Весь смысл сканирования в том, чтобы понять, что происходит внутри организма, но Midjourney не предоставляет интерпретацию результатов из-за юридических ограничений. Итак, вы погружаетесь в воду, получаете изображение и живёте дальше, пытаясь понять, что означают все эти загадочные ткани внутри вас. Проблема интерпретации, как признаёт сама компания, упирается в регулирование. Хорошая новость в том, что это ультразвуковая технология, похожая на ту, с которой большинство из нас уже сталкивались. Но есть важный нюанс: здесь ультразвук сочетается с ИИ, который анализирует сигналы и реконструирует их в детализированные изображения. И именно это может создать проблемы с точки зрения регулирования. Даже при работе с текстом ИИ пока остаётся не слишком надёжным инструментом. А такие изображения будет гораздо сложнее проверить и подтвердить как абсолютно достоверные. Большой план компании — открыть первый SPA-центр с таким сканером уже в следующем году, а затем запустить 50 000 таких центров по всему миру к 2031 году. Верите, что это действительно произойдёт? = Цитата из анонса компании = «Вам нужно получать как можно больше данных о своём здоровье максимально быстро и максимально дёшево. Другими словами, вам нужна технология, оптимизированная для получения максимального количества “мегабайт в секунду на доллар” информации о вашем организме. В идеальном и вполне достижимом будущем мы будем собирать эту информацию и наблюдать, как она меняется со временем. Мы будем сравнивать её с данными общей популяции, консультироваться с врачами, нутрициологами, коучами, тренерами и ИИ-помощниками. Мы станем лучше понимать своё здоровье и улучшать свой образ жизни. Мы будем принимать более умные, более проактивные и более частые решения. И будем жить дольше, здоровее и лучше».