🇧🇷 Сельскохозяйственные роботы. Роботизация сельского хозяйства. Бразилия

Робот-опрыскиватель от Solinftec сократил применение гербицидов на 98%

Бразильская компания Solinftec отчиталась о результатах работы 50 роботов Solix Sprayer, действующих, преимущественно, на территории США - коммерчески-доступные системы обеспечили мониторинг 65 млн растений, сократили затраты гербицидов на 98% и повысили урожай пшеницы, кукурузы и соевых бобов примерно на 10%.

Роботы заряжаются от солнечных панелей, предоставляют отчеты о числе полезных растений и выявленных сорняков, их плотности, болезнях, потенциальном дефиците питательных веществ, присутствии насекомых и ряде других показателей, а главное - самостоятельно определяют и опрыскивают целевые растения.

Системы снижают химическую нагрузку на растения и продукты питания и вносят вклад в преодоление кадрового голода, а также экономят воду и гербициды.

В ближайшее время разработчики представят докстанцию Solix, призванную обеспечить системам 100% автономность на протяжении всего сезона.

@RoboMilk по материалам Future farming, картинка - Solix Solinftec

🔹 Участники рынка сельскохозяйственных роботов
🔹 Новости роботизации земледелия

#сельскоехозяйство #земледелие #опрыскивание #роботизация

🇯🇵 Гуманоидные роботы. Роботы и ИИ. Япония

Boston Dynamics и Toyota совместно займутся роботизированной антропоморфной платформы с ИИ и способностями к обучению

▫️ Железо – робот Atlas, обновленная, полностью электрическая модель компании Boston Dynamics.
▫️ Софт – LBM, Large Behavior Models, разрабатываемая Институтом Toyota (TRI).

В чем особенность?

В Институте Toyota практикуют интересный подход к обучению робота. Первоначально робот действует в аватарном режиме, им управляет оператор, наблюдая за процессом «глазами» робота и управляя его манипуляторами. Затем система начинает отрабатывать процесс автономно, повторяя его раз за разом, всякий раз с небольшими коррекциями действий – они могут быть правильными и ошибочными. Дальнейшее поведение робот основывает на собираемых данных. Таким образом робот постепенно может найти даже более эффективный вариант действий, чем ему показывал оператор. Прекрасная идея!

У человечества за годы существования книгопечати, а затем, с появлением интернета, скопился гигантский объем информации в текстовом виде. Это позволило создать на его основе модели ИИ LLM (как ChatGPT). А вот аналогичного массива данных по физическому поведению людей – почти не существует (если не считать каких-либо видеороликов how-to). Подход Toyota весьма интересен, поскольку может постепенно собрать базу поведенческих паттернов.

Если проект окажется успешным, Toyota намеревается продавать свою модель для роботов других компаний, покупатели, вероятно, найдутся.

Идея – превосходная. Найдется в России разработчик ИИ, который попробует сделать свой вариант LBM для роботов по описанному сценарию?

@PROrobots по материалам 3dnews, фото: Atlas, Boston Dynamics
#гуманоидныероботы #ИИ #роботыиИИ

Привет, эксперты!

Tesla попалась на том, что использовала людей для удаленного управления прототипами роботов Optimus на презентации «We, Robot». Там прототипы Optimus передвигались (якобы) без внешнего управления с помощью искусственного интеллекта.

Маск заявил, что робот будет стоить от 20 до 30 тысяч долларов за штуку: «он может быть учителем, нянчить ваших детей, выгуливать вашу собаку, стричь ваш газон, ходить за продуктами, просто быть вашим другом, подавать напитки. Он сделает все, что вы придумаете». О том, плохо это или хорошо, специально для «Грустного Киберпанка» порассуждала редакция канала «Про tech и этих».

Использование людей (как пишет Bloomberg) ставит под сомнение возможности и готовность продукта к выходу на рынок. А он, по словам Маска, должен стать «крупнейшим продуктом из когда-либо существовавших».

В последние годы мы много раз наблюдали, как представлявшиеся прорывом роботы и на деле оказывались горсткой отвечающих на запросы индусов. Поэтому еще один такой кейс мало кого удивит.

Ну, например:

1. Магазины Just Walk Out от Amazon работали так: на входе покупатель сканировал QR-код, набирал продукты и уходил, получив чек на выходе. Работал такой концепт с 2016 года через сложную систему из камер, сканеров и искусственного интеллекта. Когда магазины закрыли, в релизе упомянули, что Amazon полагался на «более 1000 человек из Индии, которые смотрели и маркировали видео». На деле было так: ИИ составлял список покупок, но его работу приходилось проверять. Если автоматика не была на 100% уверена в правильности распознавания продуктов, она отправляла материалы на проверку живому человеку. А он решал, правильно ИИ отработал в конкретном случае или нет. Почти все нейросервисы требуют контролера, который будет проверять, что ИИ отработал корректно.

2. В 2014 году стартап x.ai запустил виртуального помощника «Эми», который якобы использовал ИИ для управления встречами и расписанием. В 2016 году стало известно, что за многими задачами нейронки стояли люди. Компания долго умудрялась поддерживать иллюзию, что ее продукт все функции выполнял автоматизированно, поэтому случился скандал.

3. В 2019 году всплыло, что Apple и Google использовали людей, чтобы слушать голосовые запросы пользователей. Сотрудники анализировали данные, что ставило под сомнение полную автоматизацию ИИ, обещанную в их продуктах, да еще и подняло вопросы о конфиденциальности данных.

Почему компании идут на это? В кремниевой долине есть такое понятние: «Fake it till u make it» — имитируй, пока не получится.

Чтобы разработать успешную ИИ-систему, компаниям нужно понимать, как люди взаимодействуют с продуктом, какие задачи наиболее востребованы и какие алгоритмы требуют доработки. Так бизнес быстрее собирает данные, корректирует свои модели и проводит тесты, параллельно улучшая ИИ. А еще слово «ИИ» добавляет 100 очков к виральности и 10000% стоимости продукта.

Разработка полнофункциональных ИИ-систем требует огромных вложений и очень растянута во времени. И даже Tesla или Amazon должны резать косты. Для Tesla это временное решение, позволяющее быстрее зарелизить проект.

Даже если технология еще не готова, компании будут создавать иллюзию прогресса, предлагая под видом ИИ услуги, выполняемые людьми. Потому что именно это хотят видеть инвесторы.

Компании используют такой подход, чтобы избежать ранних критических ошибок и защитить себя от давления рынка. Выпускай они недоработанный ИИ, это ударило бы по их репутации и снизило доверие потребителей.

Вместо этого они предпочитают симулировать технологии, опираясь на людей, пока не смогут довести систему до нужного уровня.

Плохо ли это? Компании, которые прибегают к такой махинации, выигрывают время и привлекают финансирование. Хоть разоблачение и может им навредить, они рискуют ради краткосрочной выгоды и долгосрочного роста.

(3) UBTech Walker S1

@PROrobots по материалам UBtech

🇨🇳 Промышленные гуманоидные роботы. Китай

Пока в США идут вялые споры о полезности и окупаемости промышленных гуманоидных роботов, в Китае начали их производство и внедрения на предприятиях автопрома

Речь идет о роботах Walker S1, о начале производства которых в октябре заявила компания UBTech, известный участник рынка робототехники. Компания уже располагает более 500 заказами от автопроизводителей на своих роботов-гуманоидов. Первые экземпляры роботов сейчас проходят обучение на сборочных заводах ряда компаний, в том числе на BYD и Donfeng Motor.

UBTech Walker S1 может переносить грузы массой до 15 кг, ориентироваться в пространстве ему позволяет стереоскопическое зрение, в ладони интегрированы тактильные сенсоры.
Заявляется, что робот способен проводить визуальный контроль качества, переносить изделия различных размеров, использовать электрическую отвертку, собирать детали и сортировать компоненты.

Автопром и без того высокоавтоматизирован – до 70% операций выполняется роботизированными системами, в основном, на базе промышленных роботов. Промышленные гуманоидные роботы возьмут на себя, как ожидается, еще 20% задач.

К 2027 году ожидается, что роботы UBTech Walker будут усовершенствованы, что позволит им взять на себя больше задач по сборке, промышленные гуманоидные роботы начнут применять и в других отраслях. Тем не менее, уже в 2024 году доходы китайской индустрии гуманоидных роботов оценили в $2.9 млрд, к 2031 году ожидается стремительный рост рынка среднегодовыми темпами в 48,6% до $46.31 млрд.

В Китае развитие индустрии гуманоидных роботов поддерживается правительством. В частности, Министерство промышленности и информационных технологий к 2027 году надеется создать надежную индустрию, выстроив цепочку поставок и связав гуманоидных роботов с реальной экономикой.

Интересно, что в Китае видят преимущества множества жестко конкурирующих между собой небольших и средних предприятий перед неповоротливыми (американскими) технологическими гигантами.

В Unitree Robotics, еще одной китайской компании, которая также активно занимается разработкой гуманоидных роботов, уверены что за ближайшие 5 лет, промышленные гуманоидные роботы станут обычным явлением в различных отраслях, более того – неотъемлемой частью производственной деятельности.
Гуманоидный робот G1 Unitree стоит сейчас $16 тыс - не так много по масштабам промышленных предприятий. По мере повышения спроса на таких роботов их выпуск начнет расти, а цена может заметно сократиться.

Росту полезности гуманоидных роботов несомненно способствует развитие ИИ, особенно этому помогло бы появление ИИ общего назначения, что может произойти в ближайшие месяцы.

Китай – самый быстрорастущий рынок с точки зрения промышленных роботов, за 10 лет их число выросло с 60 тысяч до 290 тысяч. Можно предположить, что рынок гуманоидных роботов также будет показывать значительные масштабы внедрений.

@PROrobots по материалам SCMP, фото и видео - UBTech

#гуманоидные #промышленныегуманоидные

🇨🇳 Гуманоидные роботы. Рекорды. Китай

Гуманоидный робот Star1 ходит со скоростью до 12,87 км/ч

Вес робота Star1 – 65 кг, рост 171 см. Управление основано на бортовой системе ИИ, использующий ИИ-ускоритель вычислений производительностью 275 трлн операций в секунду (TOPS, данные компании). Это заметно больше типичной бортовой вычислительной мощности ИИ в современных ноутбуках, которая обычно не превышает 55 TOPS.

12 степеней свободы обеспечивают разнообразие движений робота.

Star1 способен перемещаться не только по асфальтированным дорогам, но также по гравию, траве и сухим грунтовым дорогам. В эксперименте, которые компания Robot Era провела в пустыне Гоби, робот показывал максимальную скорость непрерывно в течение 34 минут.

Это быстрее, чем 11,9 км/ч, предыдущий рекорд по скорости бега, который был установлен весной 2024 года и принадлежал роботу H1 компании Unitree.

@PROrobots по материалам LiveScience, видео - Robot Era

#гуманоидные #промышленныегуманоидные