Сегодня 19 марта 2024
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → компьютерное зрение

Электросамокаты российской Whoosh получат компьютерное зрение и новые экраны

Отечественный оператор кикшеринга и разработчик решений для средств индивидуальной мобильности Whoosh сообщил о запуске пилотной программы по тестированию электросамокатов с большим информационным дисплеем и модулем компьютерного зрения.

 Источник изображения: Eduardo Alvarado / unsplash.com

Источник изображения: Eduardo Alvarado / unsplash.com

Новые технологии испытают на новых электросамокатах Ninebot — программа будет запущена в этом году в Москве. Дашборд, то есть экран, будет устанавливаться на руле самоката и заменит смартфон. Информация на износостойком и влагоустойчивом дисплее будет оставаться видимой в любых погодных условиях: маршрут и навигационные данные поездки, помощь по эксплуатации и парковке самоката.

Технологии компьютерного зрения нужны для анализа работы кикшеринга. Система будет собирать обезличенные данные о поездках, различные сценарии реакций на внешние условия, а также статистику о поездках, включая наиболее популярные маршруты и информацию о дорожном покрытии. Самокат предупредит о необходимости снизить скорость или спешиться, если пользователь приближается к пешеходному переходу, а также даст советы по приоритетным маршрутам.

«Эти разработки — ещё один большой шаг в развитии микромобильного транспорта, который поможет нам лучше понимать пользователя и работать с безопасностью поездок, комфортом использования сервиса. Мы запускаем пилотную эксплуатацию на базе самой современной модели самоката, чтобы проанализировать, как технологии покажут себя в разных городских условиях», — прокомментировал инициативу основатель и генеральный директор Whoosh Дмитрий Чуйко.

Исследователи Meta✴ создали искусственную зрительную кору мозга, чтобы дать роботам зрение

Исследователи ИИ компании Meta сегодня объявили о нескольких ключевых разработках, связанных с адаптивной координацией навыков и репликацией зрительной коры, которые позволят роботам с ИИ автономно функционировать в реальном мире. Эти разработки являются крупным шагом вперёд в создании универсального «воплощённого ИИ», способного взаимодействовать с реальным миром без вмешательства человека.

 Источник изображений: *** AI

Источник изображений: Meta AI

Зрительная кора — область мозга, которая позволяет организмам использовать зрение для совершения действий. Таким образом, искусственная зрительная кора является ключевым требованием для любого робота, которому необходимо выполнять задачи на основе того, что он видит перед собой. Искусственная зрительная кора VC-1 обучена на наборе данных Ego4D, который содержит тысячи часов видео с носимых камер участников исследования по всему миру, выполняющих повседневные действия, такие как приготовление пищи, уборка, спорт и ремесла.

Однако зрительная кора — это лишь один из элементов воплощённого ИИ. Чтобы робот мог работать полностью автономно в реальном мире, он должен быть способен манипулировать объектами реального мира — перемещаться к объекту, поднимать его, переносить в другое место и размещать объект — и делать все это на основе того, что он видит и слышит.

Чтобы решить эту проблему, эксперты по ИИ Meta в сотрудничестве с исследователями из Технологического института Джорджии разработали новую технологию ASC (Adaptive Skill Coordination — Адаптивная координация навыков), где обучение происходит в симуляциях, а затем эти навыки передаются реальному роботу. Meta продемонстрировала эффективность ASC в сотрудничестве с Boston Dynamics. ASC была интегрирована с робопсом Spot, который обладает надёжными возможностями распознавания, навигации и манипулирования, хотя и требует значительного вмешательства человека.

Исследователи ставили перед собой цель создать модель ИИ, которая сможет воспринимать мир с помощью бортовых датчиков через API Boston Dynamics. Сначала ASC была обучена в симуляторе Habitat с использованием наборов данных HM3D и ReplicaCAD, содержащих 3D-модели более тысячи домов. Затем виртуального робота Spot научили передвигаться по незнакомому дому, подбирать предметы, переносить их и класть в нужное место. Позже эти знания были переданы реальным роботам Spot, которые автоматически выполняли те же задачи, основываясь на полученном представлении о помещениях.

«Мы использовали две совершенно разные среды реального мира, в которых Spot попросили переставить различные объекты — полностью меблированную квартиру площадью 185 м² и университетскую лабораторию площадью 65 м². — Сообщают исследователи. — ASC добилась почти идеальной производительности, преуспев в 59 из 60 эпизодов, преодолев аппаратные нестабильности, сбои выбора и состязательные помехи, такие как движущиеся препятствия или заблокированные пути».

Исследователи Meta сегодня открывают исходный код модели VC-1, делясь подробными сведениями о масштабировании модели и размерах наборов данных. Следующей целью команды будет попытка интегрировать VC-1 с ASC, чтобы создать единую систему, которая станет ближе к истинному воплощённому ИИ.

Amazon придумала, как избавиться от людей на складах — роботов обучат упаковывать товары, не используя штрих-коды

Хотя у роботов большое будущее, пока их механические руки не очень хорошо справляются на складах с обработкой отдельных заказов, маркированных штрих-кодами. Последние может быть трудно обнаружить и прочитать, особенно на товарах нестандартной формы. Новая система, предложенная Amazon, позволит избавиться от штрих-кодов полностью — поможет в этом компьютерное зрение.

 Источник изображения: Maximalfocus/unsplash.com

Источник изображения: Maximalfocus/unsplash.com

Фотографии товаров, снятые на складах Amazon, и тренировка на них компьютерного зрения, позволили техногиганту разработать систему камер, способную точно распознавать товары на конвейерной ленте. В конце концов эксперты Amazon по ИИ и робототехнике намерены интегрировать разработку в роботов, которые смогут узнавать товары в процессе упаковки для последующей отправки.

По словам представителя разработчиков Amazon, без поиска штрих-кодов роботы смогут намного быстрее упаковывать товары для отправки покупателям. Система, названная мультимодальной идентификацией, полностью заменит штрих-коды ещё нескоро, но уже сейчас она применяется на объектах компании в Барселоне и Гамбурге. При этом в компании заявляют, что система уже позволяет ускорить время обработки заказов. Ожидается, что технология будет внедряться в самых разных проектах компании, включая розничную торговлю.

Эксперты Amazon в области искусственного интеллекта уже начали формировать библиотеку изображений продуктов — до начала реализации данного проекта такой необходимости не было. Сами изображения, как и данные о размерах предметов, обрабатываются первыми версиями алгоритмов, а камеры последовательно делают всё новые снимки для тренировки ИИ-модели компании.

Когда алгоритм начал впервые использоваться, его точность составляла 75-80 %, сейчас в компании заявляют, что она достигла 99 %. Изначально у системы были некоторые проблемы с распознаванием цветов, но после доработки её точность заметно повысилась. Хотя отправка не тех товаров, что были заказаны, происходит, по данным Amazon, довольно редко, даже такие ошибки в масштабах такой огромной компании, как Amazon, способны принести немало неприятностей.

В ИИ-команде Amazon заявляют, что будет сложнее настроить систему мультимодальной идентификации для товаров, обрабатываемых людьми, поэтому конечной целью является доработка технологий до того уровня, на котором будет возможно использование вместо них роботов.

Lime оснастит электросамокаты компьютерным зрением, чтобы отучить людей ездить по тротуарам

Компания Lime, занимающаяся производством электрических велосипедов и самокатов, а также владеющая сервисами их проката, объявила о планах по внедрению усовершенствованной системы безопасности Advanced Rider Assistance Systems. Для этого была создана собственная платформа компьютерного зрения для выявления езды по тротуарам. В таких случаях пользователь будет уведомляться о нарушении звуковым сигналом или путём принудительного снижения скорости движения.

 Источник изображения: Lime

Источник изображения: Lime

Согласно имеющимся данным, Lime начнёт тестировать новую систему на 400 самокатах в Сан-Франциско к середине августа. К концу года планируется расширить действие пилотного проекта на шесть городов, включая Париж, где компания впервые и продемонстрировала новую технологию.

Отмечается, что за последнее время многие крупные сервисы микромобильности пытались внедрить ту или иную форму ARAS для самокатов. Bird, Superpedestrian и Neuron полагаются на системы, основанные на определении местоположения, чтобы фиксировать, где ездят и паркуются пользователи. Voi, Spin и Zipp опробовали технологии компьютерного зрения сторонних разработчиков. В Lime рассказали, что компания также тестировала системы компьютерного зрения сторонних разработчиков, чтобы проверить жизнеспособность такого подхода. В конечном счёте было принято решение об инвестировании в создание собственной технологии, которая позволит фиксировать и препятствовать случаям езды по тротуарам.

Системы ARAS на основе определения местоположения и компьютерного зрения имеют немало сторонников. Приверженцы первого варианта отмечают, что система определения местоположения дешевле и её проще интегрировать. Также отмечается, что технология компьютерного зрения ещё не развита настолько, чтобы быть по-настоящему эффективной. Не говоря уже о том, что для компьютерного зрения требуется дополнительное оборудование, которое может сломаться или стать объектом вандализма на улицах.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Всё своё ношу с собой: Nvidia представила контейнеры NIM для быстрого развёртывания оптимизированных ИИ-моделей 6 ч.
Nvidia AI Enterprise 5.0 предложит ИИ-микросервисы, которые ускорят развёртывание ИИ 7 ч.
NVIDIA запустила облачную платформу Quantum Cloud для квантово-классического моделирования 8 ч.
NVIDIA и Siemens внедрят генеративный ИИ в промышленное проектирование и производство 8 ч.
SAP и NVIDIA ускорят внедрение генеративного ИИ в корпоративные приложения 9 ч.
Microsoft проведёт в мае презентацию, которая положит начало году ИИ-компьютеров 9 ч.
Амбициозная ролевая игра Wyrdsong от бывших разработчиков Fallout: New Vegas и Skyrim в опасности — в студии прошли массовые увольнения 10 ч.
THQ Nordic раскрыла системные требования Alone in the Dark на все случаи жизни — для игры на «ультра» понадобится RTX 4070 Ti 10 ч.
Сливать игры до релиза станет опаснее — создатели Denuvo рассказали о технологии TraceMark for Games 11 ч.
Календарь релизов 18–24 марта: Dragon's Dogma 2, Rise of the Ronin, Horizon Forbidden West на ПК 12 ч.