TROY Intelligent

La maison mère de Google déploie 100 robots au bureau. Quelle est la distance avec les robots « autodidactes » ?

2021-11-24
Dans quelle mesure le robot s'est-il développé maintenant ?

Au moment où le méta-univers illusoire balaye l'écran à haute fréquence, cette question est presque comme une existence parallèle, attirant notre curiosité. Parce qu'il s'agit du processus de la vie intelligente, de la qualité et de l'efficacité de laisser les robots nous servir, les humains.


Il y a une telle vision : le monde robotique d'aujourd'hui est très similaire au monde informatique d'il y a 50 ans. Il existe de nombreuses discussions et opinions optimistes sur ce que les robots peuvent aider les gens dans leur vie quotidienne, mais ce qui est certain, c'est qu'il reste encore un long chemin à parcourir dans le futur.

La plupart des robots sont comme des ordinateurs centraux dans les années 1960 et 1970 : des machines spécialisées coûteuses, exploitées par des experts et effectuant des tâches spécialisées dans des environnements spécialement conçus.
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Une série d'innovations, en particulier l'invention du microprocesseur, ont rendu les ordinateurs moins chers, plus petits et plus puissants qu'on ne le pensait. En ce moment, nous sommes également au nœud d'une transformation similaire en robotique. Les dernières avancées en matière d'apprentissage automatique, associées à une technologie de capteur de plus en plus sophistiquée et avancée et à du matériel à faible coût, signifient que nous sommes plus près que jamais de généraliser les robots.

Nous savons que les humains peuvent naturellement combiner vision, compréhension, navigation et action pour se déplacer et atteindre leurs objectifs, et les robots ont généralement besoin d'instructions et d'un codage soigneux pour accomplir ces choses. C'est pourquoi les robots deviennent rapidement très compliqués pour effectuer des tâches que nous jugeons faciles dans un environnement très variable.

À l'heure actuelle, il existe de nombreux acteurs dans divers domaines de services tels que les services à domicile, la distribution de terminaux, le nettoyage commercial et l'orientation et l'explication. Mais à quel niveau et à quel stade le domaine de la robotique a-t-il atteint ?


Nous avons remarqué que Google, la société de niveau plafond dans le domaine de l'IA, a publié une nouvelle notable selon laquelle la société mère de Google, Alphabet, a déployé plus de 100 robots autonomes dans ses bureaux pour effectuer le nettoyage, le tri des ordures et d'autres tâches simples. Cette tâche a été confiée à ces robots dotés d'un logiciel d'intelligence artificielle embarqué, de la société Alphabet's Everyday Robots, qui a une vision immédiate d'élever des soldats pendant des milliers de jours.

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Nous essayons également d'explorer cette entreprise de robots très représentative pour comprendre les capacités que les robots peuvent atteindre maintenant et leur réflexion tournée vers l'avenir.

Il est entendu que la raison pour laquelle Alphabet doit déployer autant de ses propres robots est de construire un robot polyvalent capable d'apprendre par lui-même et de gérer plusieurs tâches dans un environnement "non structuré", au lieu de n'en cibler qu'un seul dans un seul laboratoire. environnement. Préprogrammé pour des tâches spécifiques.

Actuellement, environ 100 prototypes sont triés, recyclés et essuyés sur les tables du campus de Google dans la Bay Area.

La principale raison en est de permettre aux robots de fonctionner dans l'environnement quotidien. Il faut se débarrasser de leur codage laborieux, mais réaliser des tâches structurées spécifiques au bon moment et de la bonne manière. La conclusion finale est que les ingénieurs doivent apprendre aux machines à effectuer des tâches utiles, pas seulement à les programmer.
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Ils ont organisé des tâches telles que le tri des ordures et le nettoyage pour les robots dans le bureau. Dans un bureau typique, parce que personne ne contrôle les ordures pour vérifier la contamination, c'est une question très précieuse de laisser les robots faire ce travail. Désormais, le même robot de tri des déchets peut être équipé d'une raclette pour essuyer la table et peut apprendre à ouvrir la porte avec la même pince qui saisit la tasse.

Ces machines ont une grande base à roues avec un long poteau qui s'étend. Au sommet se trouve un réseau multi-caméras, avec un capteur lidar rotatif situé en dessous pour "comprendre le monde qui vous entoure".


Pour que ces robots apprennent à effectuer ces tâches, les ingénieurs utilisent diverses techniques d'apprentissage automatique. Ceux-ci incluent la simulation, l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage collaboratif. Chaque nuit, des dizaines de milliers de robots virtuels pratiquent le tri des déchets dans un bureau virtuel dans un simulateur de cloud ; puis transférez leur formation à de vrais robots pour améliorer leurs capacités de tri. Cet entraînement réel est ensuite réintégré dans les données d'entraînement simulées et partagé avec d'autres robots afin de partager l'expérience et l'apprentissage de chaque robot avec tous les robots.


Après un apprentissage aussi intense, il est désormais possible d'apprendre des tâches complexes (par exemple, ouvrir des portes) en une journée, avec un taux de réussite plus élevé qu'il y a cinq ans, lorsqu'il fallait « quatre mois » pour saisir des objets.

Au cours des derniers mois, ces robots ont trié des milliers de déchets et réduit le niveau de pollution des déchets au bureau de 20 % (le niveau lorsque les gens mettent des articles dans des palettes) à moins de 5 %.



Ensemble, ils montrent qu'il est possible de créer un Système de robot IA qui intègre toutes les fonctions du robot et peut faire des choses vraiment utiles : réduire le niveau de pollution à moins de 5%, et réussir le transfert des déchets de la décharge. Deuxièmement, ils ont prouvé que les robots peuvent apprendre à effectuer de nouvelles tâches dans le monde réel grâce à la pratique, au lieu de laisser les ingénieurs « écrire à la main » chaque nouvelle tâche, anomalie ou amélioration.

Pouvez-vous vraiment sentir qu'une telle force des robots est à l'origine de l'arrivée d'un monde plus intelligent ? Derrière cela, il y a une telle entreprise qui ne peut être évitée, et c'est cette entreprise appelée Everyday Robots. Il est également temps de présenter une partie de ce rôle clé.

Ils sont originaires de la Moon Landing Plant X de Google et ont travaillé avec l'équipe de Google pour créer un nouveau type de robot. Un robot qui peut apprendre par lui-même et peut aider n'importe qui (presque) n'importe quoi.



Leur vision est de créer des robots qui transforment le monde physique, tout comme le pouvoir de transformation de notre ordinateur dans le monde numérique. Mais pour ce faire, nous devons d'abord résoudre le problème le plus difficile des robots de construction robotique qui peuvent apprendre à nous aider à tout gérer.

Les robots d'aujourd'hui sont très bons dans trois domaines : la force, la précision et la répétition. Mais ils sont vraiment mauvais à d'autres égards : comprendre le nouvel espace et le nouvel environnement et faire plus d'une chose. Bref, leurs capacités très étroites viennent de personnes qui les programment pour résoudre un seul problème dans un environnement.

Alors comment craquer, afin de combler le fossé entre les robots à usage unique d'aujourd'hui et les robots auxiliaires de demain, leur entreprise construit des robots qui vivent dans notre monde et peuvent apprendre par eux-mêmes. C'est un défi aux multiples facettes, encore plus difficile que de fabriquer des voitures autonomes, car la robotique n'a pas de règles à suivre.
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"Nous nous éloignons d'un monde où les robots doivent être soigneusement codés, et vers un avenir où les robots peuvent apprendre." C'est l'objectif sur lequel Everyday Robots a toujours insisté.

Ils cherchent à transformer les robots assistants de la science-fiction en réalité. Pour ce faire, il faut résoudre les problèmes les plus difficiles de la robotique. Une fois atteint, cela peut résoudre les petits problèmes qui prennent des milliards d'heures par jour et fournir aux gens du monde entier un temps précieux pour faire des choses qui peuvent libérer notre potentiel.

Par rapport au méta-univers, mis à part le monde virtuel, les robots peuvent être plus réels. Une fois que la technologie et les produits seront matures, cela poussera les humains à faire confiance aux robots pour gérer les tâches quotidiennes chronophages, répétitives et ennuyeuses. Un monde dans lequel nous pouvons choisir de passer notre temps sur des choses qui comptent vraiment sortira également.


Robot de service d'IA ;

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