Логотип
Баннер в шапке 1
Баннер в шапке 2

Visual-Robotics Bridge (VRB)

Продукт
Разработчики: Университет Карнеги - Меллона (Carnegie Mellon University)
Дата премьеры системы: июнь 2023 г.
Отрасли: Информационные технологии
Технологии: Робототехника

2023: Анонс продукта

В середине июня 2023 года группа исследователей из Университета Карнеги-Меллона представила модель Visual-Robotics Bridge (VRB) для обучения роботов домашним делам, таким как поднятие трубки телефона, открытие ящиков и т. п.

До 2023 года ученые обучали роботов, физически показывая им, как выполняется та или иная задача, или тренируя их в течение нескольких недель в симулированной среде. Оба эти метода требуют много времени и ресурсов и часто оказываются безуспешными.

Группа исследователей представила модель Visual-Robotics Bridge (VRB) для обучения роботов домашним делам

Команда из Университета Карнеги-Меллона утверждает, что предложенная ими модель, VRB, способна заставить робота выучить задачу всего за 25 мин, и это без участия людей или симулированной среды. Эта работа может радикально улучшить методы обучения роботов и может позволить роботам обучаться на огромном количестве доступных в интернете и видео.

VRB представляет из себя усовершенствованную версию In-the-Wild Human Imitating Robot Learning (WHIRL), модели, которую исследователи ранее использовали для обучения роботов. Разница между WHIRL и VRB заключается в том, что в первом случае требуется, чтобы человек выполнял задачу перед роботом в определенной среде. После наблюдения за человеком робот может выполнить задачу в той же среде. Однако в VRB человек не требуется, и при определенной практике обучаемый робот может имитировать действия человека даже в условиях, отличных от тех, что показаны на видео.Иван Ворона, X5 Group: Надежная система риск-менеджмента — стабильность бизнеса в любых условиях 12.6 т

Модель VRB работает на основе аффорданс - концепции, объясняющей возможность действия на объект. Дизайнеры используют эту концепцию, чтобы сделать продукт удобным для пользователя и интуитивно понятным.

В ходе исследования ученые из Университета Карнеги-Меллона сначала заставили роботов просмотреть несколько видеороликов из больших наборов видеоданных, таких как Ego4d и Epic Kitchen. Эти обширные данные были разработаны для обучения программ ИИ человеческим действиям. Затем они использовали аффорданс, чтобы роботы поняли точки соприкосновения и шаги, которые делают действие завершенным, и, наконец, они протестировали две роботизированные платформы в различных реальных условиях в течение 200 часов. Оба робота успешно выполнили 12 задач, которые люди выполняют практически ежедневно в своих домах, например, открыли банку с супом, взяли трубку телефона, подняли крышку, открыли дверь, выдвинули ящик и т. д. На следующих этапах разработчики надеются использовать VRB для обучения роботов более сложным многоэтапным задачам.[1]



СМ. ТАКЖЕ (1)


Подрядчики-лидеры по количеству проектов

За всю историю
2022 год
2023 год
2024 год

  Promobot (Промобот) (31)
  Яндекс (Yandex) (14)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14)
  Nvidia (Нвидиа) (11)
  Сбербанк (10)
  Другие (517)

  Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (2)
  Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) (2)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Мобильные ТелеСистемы (МТС) (1)
  Promobot (Промобот) (1)
  Другие (45)

  Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) (2)
  Fora Robotics (Фора Роботикс) (2)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Инфосистемы Джет (2)
  Яндекс.Облако (Yandex Cloud) (2)
  Другие (46)

  Наносемантика (Nanosemantics Lab) (2)
  Авантелеком (2)
  Сбер Бизнес Софт (2)
  Синимекс (Cinimex) (2)
  Геоскан (Geoscan) (2)
  Другие (61)

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2022 год
2023 год
2024 год

  Promobot (Промобот) (10, 32)
  ABB Group (8, 23)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (3, 21)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 21)
  Яндекс (Yandex) (2, 11)
  Другие (604, 146)

  Транспорт будущего (2, 1)
  Бирюч-НТ Инновационный Центр (2, 1)
  Эфко ГК (2, 1)
  Promobot (Промобот) (1, 1)
  Smart Meal Service (Смарт Мил Сервис) (1, 1)
  Другие (13, 13)

  Fora Robotics (Фора Роботикс) (1, 2)
  НИТУ МИСиС (Национальный исследовательский технологический университет) (1, 1)
  Яндекс (Yandex) (1, 1)
  Aripix Robotics (Арипикс Роботикс) (1, 1)
  Rozum Robotics (Розум Роботикс) (1, 1)
  Другие (5, 5)

  Яндекс (Yandex) (1, 2)
  Pudu Robotics (Pudu Technology) (1, 2)
  Unitree Robotics (1, 1)
  КиберСклад (1, 1)
  Intuitive Surgical (1, 1)
  Другие (2, 2)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2022 год
2023 год
2024 год

  Promobot - 26
  Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 21
  ABB IRB Промышленные роботы - 19
  Da Vinci (робот-хирург) - 11
  Яндекс.Ровер - 10
  Другие 130

  Hi-Fly Cargo - 1
  Smart Meal Service: Lunch fastPass Робот-кассир - 1
  Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 1
  ABB IRB Промышленные роботы - 1
  Роббо Класс - 1
  Другие 9

  For-1 Антропоморфный робот - 2
  Dobot CR-серия Коллаборативные роботы - 1
  Aripix A1 Робот-манипулятор - 1
  Robotech: RP-серия Роботы-паллетайзеры - 1
  Яндекс: Складские роботы - 1
  Другие 2

  Pudu CC1 Робот-уборщик - 2
  Яндекс.Ровер - 2
  Ronavi S-серия Роботы для сортировки товаров - 1
  Da Vinci (робот-хирург) - 1
  Unitree H1 Антропоморфные роботы - 1
  Другие 2