{"id":14276,"url":"\/distributions\/14276\/click?bit=1&hash=721b78297d313f451e61a17537482715c74771bae8c8ce438ed30c5ac3bb4196","title":"\u0418\u043d\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440 \u0438\u043b\u0438 \u0443\u0441\u043b\u0443\u0433\u0443 \u0431\u0435\u0437 \u0431\u0438\u0440\u0436\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

«Сбер» и Microsoft научили робота захватывать объекты непостоянной формы с подвижным центром тяжести Статьи редакции

Технологию можно использовать при выгрузке мешков, в спасательных операциях, нефтедобыче, логистике и другом, рассчитывают создатели.

«Сбер» и исследовательское подразделение Microsoft Research разработали ИИ-систему, которая позволяет обучить роботов манипулировать физическими объектами непостоянной формы. Об этом vc.ru сообщил представитель Microsoft.

В России аналогов исследовательского проекта нет, утверждают в компании.

Компании объявили о сотрудничестве в октябре 2019 года. Их целью было разработать решения, которые позволят освободить людей от механически сложной рутинной и опасной работы. Тогда компании говорили, что первым проектом станет устройство для подсчёта монет.

Команда «Сбера» и Microsoft из восьми человек с мая 2019 года по май 2020 года работала над технологией выгрузки инкассаторских мешков с монетами из мобильных тележек с помощью робота-манипулятора. Мешки весили до 6 килограмм. Исследования проводились в лаборатории робототехники «Сбера» в Москве и в Microsoft в Беркли и Редмонде.

«В отличие от захвата твердотельных объектов, манипуляции объектами непостоянной формы из-за подвижного центра тяжести требуют постоянного вычисления положения и ориентации захватного устройства в каждом отдельном случае», — объяснили в компании.

Чтобы рассчитать и предсказать эти параметры, исследователи использовали методы глубокого обучения и обучения с подкреплением, говорит представитель Microsoft.

На первом этапе исследователи создали реалистичную симуляцию робота-манипулятора и мешков с нестабильным центром тяжести. На втором интегрировали симуляторы с фреймворком машинного обучения с подкреплением и провели эксперименты в симуляционной среде, где обучили интеллектуального агента управлять виртуальным роботом.

На третьем этапе интеллектуального агента перенесли на физического робота. В 95% случаев робот смог выгрузить мешки с первого раза.

Эта технология может применяться в опасных или физически тяжёлых для человека задачах, например, в спасательных операциях, нефтедобыче, логистике и другом, рассчитывают создатели. Компании заявили, что продолжат сотрудничество.

0
66 комментариев
Написать комментарий...
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Даниил Лепетков

Так монетки не магнитятся же

Ответить
Развернуть ветку
Аккаунт удален

Комментарий недоступен

Ответить
Развернуть ветку
Станислав Александров

а как же примагничивание сразу двух пакетов? вне всегда это нужно.

Ответить
Развернуть ветку
63 комментария
Раскрывать всегда