Большие однообразные промышленные манипуляторы, которые работают на многих заводах, вскоре смогут получить значительно больше ума, благодаря внедрению технологий машинного обучения. Fanuc, один из крупнейших в мире производителей промышленных роботов, объявил, что он будет работать с Nvidia, производителем чипов из Силиконовой долины, чтобы оснастить свои машины возможностями самообучения, - передает Robotics.ua.

Данное сотрудничество важно, поскольку оно показывает, как последние достижения в области искусственного интеллекта готовы преобразить обрабатывающую промышленность. Современные промышленные роботы, как правило, запрограммированы на точное и аккуратное выполнение одного задания. Но каждый раз, когда производственный цикл изменяется, роботы должны быть перепрограммированы с нуля, что занимает много времени и усилий.

(Промышленные роботы) Fanuc оснастит своих роботов мозгом от Nvidia

Умные роботы для сложных задач

Машинное обучение предлагает способ, которым сам робот перепрограммирует себя, изучая, как сделать что-то на практике. Метод, называемый усиленное обучение, использует глубокую нейронную сеть, которая управляет движением робота-манипулятора и изменяет свое поведение, усиливая действия, которые приводят его ближе к конечной цели. И этот процесс также может быть ускорен путем согласованной работы нескольких машин и обмена этими знаниями между собой. Хотя роботы стали легче программируемы в последние годы, их способности обучения не продвинулись слишком.

Графические процессоры Nvidia дают возможность проводить высокоскоростные параллельные вычисления, что особенно хорошо подходит для глубокого изучения. Fanuc будет использовать процессоры Nvidia на отдельных роботах, а также в центральной системе, которая управляет всеми роботами на заводе. Обучение будет подаваться в центральную систему, которую Nvidia называет "GPU суперкомпьютер", и обученные модели затем будут переданы роботам для выполнения действий, используя компьютерное зрение и глубокое изучение.

"Сложные роботы с высокими уровнями артикуляции могут выполнить сложную задачу, поэтому они генерируют большое количество данных и требуют больше вычислительной мощности",- говорит Maсатака Осаки, вице-президент по глобальным операциям Nvidia.

Fanuc производит множество промышленных роботов, которые используются во всех видах установок – от автомобильных заводов до области электроники и пищевого производства. Компания достигла успеха в подключении своих роботов к облаку и в изучении способов использования достижений в области машинного обучения.

Глубокое обучение является особенно популярной областью исследований в робототехнике. Этот метод был использован Google, чтобы построить программу, которая обучает сама себя настольной игре на сверхчеловеческом уровне. Как и Go, навыки, необходимые, роботу, чтобы манипулировать объектами или выполнять другие задачи, могут быть сложными для программирования вручную.

Ашутош Саксена, основатель компании Brain of Things и эксперт по обучению роботов, говорит, что заставить промышленных роботов обмениваться данными, является важной идеей. "Ранее такие роботы не были разработаны для обмена данными между собой. Глубокое обучение особенно хорошо подходит для обработки таких вариаций без необходимости ручного программирования".

"Мы видим шанс для огромного сотрудничества между научным сообществом ИИ и производителями роботов", - говорит Yezhou Yang, ассистент профессора, который управляет учебной лабораторией в университете штата Аризона. Но Yang говорит, что, поскольку человек не участвует в программировании робота, это будет трудно для него понять, как работает система. "Они будут относиться к нему, как к черному ящику", говорит Янг. – "А если что-то пойдет не так? Нам нужен интерфейс. Я считаю, что перед нами стоит ещё огромный объем работы".

По информации Robolovers, Fanuc исследовала использование глубокого обучения в течение некоторого времени, ранее работая с японской компанией под названием Preferred Networks. Другие компании используют возможность развивать искусственный интеллект, необходимый для нового поколения роботов, как промышленных, так и тех, которые могут функционировать и в других рабочих местах или даже в наших домах.