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.Directum Lite в «коробке» — для управления строительством многоквартирного дома «РКС Девелопмент» 5 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
Текущий год

  Promobot (Промобот) (31)
  Яндекс (Yandex) (15)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (14)
  Nvidia (Нвидиа) (11)
  Сбербанк (11)
  Другие (542)

  Mains Lab (Мэйнс Лаборатория) (2)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Московский центр инновационных технологий в здравоохранении Медтех (2)
  Мотив НТ (Мотив нейроморфные технологии) (1)
  VizorLabs (Визорлабс) (1)
  Другие (45)

  Департамент информационных технологий Москвы (ДИТ) (2)
  Яндекс (Yandex) (2)
  Яндекс.Облако (Yandex Cloud) (2)
  Инфосистемы Джет (2)
  Fora Robotics (Фора Роботикс) (2)
  Другие (43)

  Наносемантика (Nanosemantics Lab) (2)
  Сбер Бизнес Софт (2)
  Синимекс (Cinimex) (2)
  Геоскан (Geoscan) (2)
  Университет Иннополис (2)
  Другие (57)

  GlowByte, ГлоуБайт (ранее Glowbyte Consulting, ГлоуБайт Консалтинг) (2)
  СберМаркетинг (Sber Marketing) РА С-Маркетинг (1)
  Сбербанк (1)
  Северсталь Диджитал (Severstal Digital) (1)
  Северсталь-Инфоком (1)
  Другие (24)

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

За всю историю
2022 год
2023 год
2024 год
Текущий год

  Promobot (Промобот) (10, 32)
  ABB Group (8, 23)
  Cognitive Pilot (Когнитив Роботикс) (3, 21)
  Cognitive Technologies (Когнитивные технологии) (1, 21)
  Яндекс (Yandex) (2, 12)
  Другие (617, 151)

  Транспорт будущего (2, 1)
  Бирюч-НТ Инновационный Центр (2, 1)
  Эфко ГК (2, 1)
  Лаборатория знаний (1, 1)
  НТР, НТР Томск (NTR Lab) (1, 1)
  Другие (13, 13)

  Fora Robotics (Фора Роботикс) (1, 2)
  Aripix Robotics (Арипикс Роботикс) (1, 1)
  Rozum Robotics (Розум Роботикс) (1, 1)
  Роботех (Robotech) (1, 1)
  Яндекс.Маркет (1, 1)
  Другие (5, 5)

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

  QRobotics (Кьюроботикс) (1, 1)
  Яндекс.Маркет (1, 1)
  Navio (ранее SberAutoTech) (1, 1)
  Яндекс (Yandex) (1, 1)
  Другие (0, 0)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2022 год
2023 год
2024 год
Текущий год

  Promobot - 26
  Cognitive Agro Pilot Система автоматического вождения - 21
  ABB IRB Промышленные роботы - 19
  Яндекс.Ровер - 11
  Da Vinci (робот-хирург) - 11
  Другие 135

  YaCuAi Робот Unit - 1
  Лаборатория знаний: Neuro Angel - 1
  NTR Robotics (БПЛА для закрытых пространств) - 1
  Gaskar Group Hive Автономные дронопорты - 1
  Робот-врач Promobot - 1
  Другие 9

  For-1 Антропоморфный робот - 2
  МИСиС и 3D Bioprinting Solutions: 3D-биопринтер в виде роборуки для применения в операционной in situ - 1
  Da Vinci (робот-хирург) - 1
  Aripix A1 Робот-манипулятор - 1
  Dobot CR-серия Коллаборативные роботы - 1
  Другие 2

  Яндекс.Ровер - 2
  Pudu CC1 Робот-уборщик - 2
  Роботы КиберСклад - 1
  Unitree H1 Антропоморфные роботы - 1
  Ronavi S-серия Роботы для сортировки товаров - 1
  Другие 2

  QRobotics Phantas Роботы-уборщики - 1
  Яндекс.Ровер - 1
  Navio: L5 Автономный магистральный тягач - 1
  Spectro (робот-инвентаризатор) - 1
  Другие 0