Facebook представила Detectron2
Лаборатория искусственного интеллекта Facebook выпустила новую версию программного обеспечения для распознавания объектов. Пакет называется Detectron2 и распространяется с открытым исходным кодом по лицензии Apache 2.0.
Оригинальный Detectron вышел в январе 2018 года. Основой блока распознавания в нём стала нейросеть Mask R-CNN, получившая в 2017 году премию Марра.
Это гибрид свёрточной и рекуррентной нейросети, прекрасно решающей задачу сегментации изображения с выделением экземпляров объектов. Например, вместо прямоугольников, ограничивающих в кадре пешеходов и движущиеся машины, она создаёт их контурные маски.
Всё это время Detectron активно развивался. К моменту выхода второй версии в нём стал использоваться набор из шести нейросетей разных типов, и в октябре 2019 года пакет был фактически переписан.
Однако было бы преувеличением называть вторую версию «созданной с нуля». Как и первая, она написана на Python и использует библиотеку глубокого обучения Caffe2.
Новый Detectron2 базируется на фреймворке глубокого обучения PyTorch и гибридной нейросети Cascade R-CNN. Она выполняет паноптическую сегментацию изображений, что позволяет ещё увереннее выделять на них маски основных и фоновых объектов.
Вдобавок, Detectron2 оброс дополнительными слоями и более интенсивно оперирует классами объектов. Например, если в кадре обнаруживается человек, то к изображению применяется алгоритм DensePose для попиксельного 3D-моделирования его позы.
В настоящее время Facebook AI Research использует Detectron2 для разработки продвинутых моделей интерпретации поз собеседника в ходе видеозвонков на портале Facebook.
Для собственных экспериментов с Detectron2 рекомендуется компьютер с графическим ускорителем Nvidia, поддерживающим CUDA 6.0 или выше.
Источник: https://github.com/facebookresearch/detectron2
Лаборатория искусственного интеллекта Facebook выпустила новую версию программного обеспечения для распознавания объектов. Пакет называется Detectron2 и распространяется с открытым исходным кодом по лицензии Apache 2.0.
Оригинальный Detectron вышел в январе 2018 года. Основой блока распознавания в нём стала нейросеть Mask R-CNN, получившая в 2017 году премию Марра.
Это гибрид свёрточной и рекуррентной нейросети, прекрасно решающей задачу сегментации изображения с выделением экземпляров объектов. Например, вместо прямоугольников, ограничивающих в кадре пешеходов и движущиеся машины, она создаёт их контурные маски.
Всё это время Detectron активно развивался. К моменту выхода второй версии в нём стал использоваться набор из шести нейросетей разных типов, и в октябре 2019 года пакет был фактически переписан.
Однако было бы преувеличением называть вторую версию «созданной с нуля». Как и первая, она написана на Python и использует библиотеку глубокого обучения Caffe2.
Новый Detectron2 базируется на фреймворке глубокого обучения PyTorch и гибридной нейросети Cascade R-CNN. Она выполняет паноптическую сегментацию изображений, что позволяет ещё увереннее выделять на них маски основных и фоновых объектов.
Вдобавок, Detectron2 оброс дополнительными слоями и более интенсивно оперирует классами объектов. Например, если в кадре обнаруживается человек, то к изображению применяется алгоритм DensePose для попиксельного 3D-моделирования его позы.
В настоящее время Facebook AI Research использует Detectron2 для разработки продвинутых моделей интерпретации поз собеседника в ходе видеозвонков на портале Facebook.
Для собственных экспериментов с Detectron2 рекомендуется компьютер с графическим ускорителем Nvidia, поддерживающим CUDA 6.0 или выше.
Источник: https://github.com/facebookresearch/detectron2
GitHub
GitHub - facebookresearch/detectron2: Detectron2 is a platform for object detection, segmentation and other visual recognition…
Detectron2 is a platform for object detection, segmentation and other visual recognition tasks. - facebookresearch/detectron2
Xavier NX – самый мощный одноплатник для ИИ
Nvidia представила одноплатный компьютер Jetson Xavier NX. При скромных габаритах 70 х 45 мм он обладает солидной вычислительной мощностью, из-за чего в шутку был прозван «суперкомпьютером размером с кредитку».
Официально компания позиционирует его как компактную платформу, позволяющую наделить различные периферийные устройства мощью искусственного интеллекта при жёстких ограничениях по массе, габаритам или энергопотреблению.
Например, Xavier NX может в реальном времени выполнять задачи распознавания объектов и естественной речи, перестраивать маршрут в обход препятствий и сопоставлять данные от множества камер и сенсоров. Его миниатюрность особенно важна для роботов и дронов.
На плате нового представителя семейства Jetson распаяна мощная однокристалка, состоящая из ЦП общего назначения с шестью ядрами Nvidia Carmel (ARMv8.2, до 2265 МГц) и ГП архитектуры Volta (384 ядер CUDA СС v 7.0 и 48 тензорных ядер). Она выпускается на производственных мощностях тайваньской компании TSMC по технологическому процессу 12 nm (FinFET).
Подсистема памяти представлена модулями типа LP-DDR4 (8 Гб ОЗУ) и чипом флэш-памяти стандарта eMMC 5.1 объёмом 16 Гб. Ресурсов достаточно для одновременной работы нескольких нейросетей, особенно если они используют библиотеки CUDA-X AI.
Максимальное энергопотребление Nvidia Jetson Xavier NX составляет 15 Вт, типичное – 10 Вт. Расчётная пиковая производительность достигает 21 TOPS (трл операций в секунду), что на порядки больше, чем у любого одноплатника. При этом рекомендованная стоимость остаётся сравнительно невысокой – $399.
Источник: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-jetson-xavier-nx-worlds-smallest-supercomputer-for-ai-at-the-edge
Nvidia представила одноплатный компьютер Jetson Xavier NX. При скромных габаритах 70 х 45 мм он обладает солидной вычислительной мощностью, из-за чего в шутку был прозван «суперкомпьютером размером с кредитку».
Официально компания позиционирует его как компактную платформу, позволяющую наделить различные периферийные устройства мощью искусственного интеллекта при жёстких ограничениях по массе, габаритам или энергопотреблению.
Например, Xavier NX может в реальном времени выполнять задачи распознавания объектов и естественной речи, перестраивать маршрут в обход препятствий и сопоставлять данные от множества камер и сенсоров. Его миниатюрность особенно важна для роботов и дронов.
На плате нового представителя семейства Jetson распаяна мощная однокристалка, состоящая из ЦП общего назначения с шестью ядрами Nvidia Carmel (ARMv8.2, до 2265 МГц) и ГП архитектуры Volta (384 ядер CUDA СС v 7.0 и 48 тензорных ядер). Она выпускается на производственных мощностях тайваньской компании TSMC по технологическому процессу 12 nm (FinFET).
Подсистема памяти представлена модулями типа LP-DDR4 (8 Гб ОЗУ) и чипом флэш-памяти стандарта eMMC 5.1 объёмом 16 Гб. Ресурсов достаточно для одновременной работы нескольких нейросетей, особенно если они используют библиотеки CUDA-X AI.
Максимальное энергопотребление Nvidia Jetson Xavier NX составляет 15 Вт, типичное – 10 Вт. Расчётная пиковая производительность достигает 21 TOPS (трл операций в секунду), что на порядки больше, чем у любого одноплатника. При этом рекомендованная стоимость остаётся сравнительно невысокой – $399.
Источник: https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-jetson-xavier-nx-worlds-smallest-supercomputer-for-ai-at-the-edge
NVIDIA Newsroom
NVIDIA Announces Jetson Xavier NX, World’s Smallest Supercomputer for AI at the Edge
NVIDIA today introduced Jetson Xavier™ NX, the world’s smallest, most powerful AI supercomputer for robotic and embedded computing devices at the edge.
Взгляните на трюки роботов из MIT!
На территории кампуса Массачусетского технологического института прошло зрелищное шоу с участием девяти роботов Mini Cheetah. Они выпрыгивали из осенних листьев, словно партизаны, играли с мячом и делали сальто назад.
Мероприятие организовал Отдел биомимикрии в робототехнике, который и разработал «мини-гепардов». Это упрощённая версия Cheetah 3 – гораздо более крупного и дорогого, но менее подвижного робота, практически не допускающего кастомизации.
«В Cheetah 3 все супер-интегрировано. Поэтому, если вы хотите что-то изменить, вам придется сделать массу переделок. С мини-гепардом всё значительно проще. Если вы хотите добавить еще одну конечность, то просто ставите её и три типовых двигателя», – поясняет технический сотрудник отдела машиностроения MIT и ведущий разработчик проекта Cheetah Бенджамин Кац.
«Мини-гепард» был спроектирован для Lego-подобной сборки с использованием готовых модулей. Каждая из его четырех ног приводится в действие тремя одинаковыми дешёвыми электродвигателями, а корпус обладает симметричным дизайном и хорошо сбалансирован.
Облегченная конструкция, высокий крутящий момент и малая инерция позволяют роботу выполнять быстрые и очень динамичные маневры, не получая повреждений.
При массе чуть больше 9 кг и размерах со среднюю собаку, Mini Cheetah впечатляет своей ловкостью. Он не путается в траве, игнорирует неровности ландшафта, разворачивается на месте, подпрыгивает, а в случае падения встает даже из положения на спине.
Конечно, самые впечатляющие умения – это сальто назад и захват мяча. Робот может приподнять свой корпус, увеличив угол разгибания ног. Тогда футбольный мяч целиком поместится между ногами, и его крайне сложно будет выбить.
Роботы управляются дистанционно, поэтому их ловкость во многом зависит от навыков оператора. Демонстрация призвана показать основные преимущества платформы Mini-Cheetah и заинтересовать в её изучении других разработчиков.
Источник: https://youtu.be/G6fMV1UPzkg
На территории кампуса Массачусетского технологического института прошло зрелищное шоу с участием девяти роботов Mini Cheetah. Они выпрыгивали из осенних листьев, словно партизаны, играли с мячом и делали сальто назад.
Мероприятие организовал Отдел биомимикрии в робототехнике, который и разработал «мини-гепардов». Это упрощённая версия Cheetah 3 – гораздо более крупного и дорогого, но менее подвижного робота, практически не допускающего кастомизации.
«В Cheetah 3 все супер-интегрировано. Поэтому, если вы хотите что-то изменить, вам придется сделать массу переделок. С мини-гепардом всё значительно проще. Если вы хотите добавить еще одну конечность, то просто ставите её и три типовых двигателя», – поясняет технический сотрудник отдела машиностроения MIT и ведущий разработчик проекта Cheetah Бенджамин Кац.
«Мини-гепард» был спроектирован для Lego-подобной сборки с использованием готовых модулей. Каждая из его четырех ног приводится в действие тремя одинаковыми дешёвыми электродвигателями, а корпус обладает симметричным дизайном и хорошо сбалансирован.
Облегченная конструкция, высокий крутящий момент и малая инерция позволяют роботу выполнять быстрые и очень динамичные маневры, не получая повреждений.
При массе чуть больше 9 кг и размерах со среднюю собаку, Mini Cheetah впечатляет своей ловкостью. Он не путается в траве, игнорирует неровности ландшафта, разворачивается на месте, подпрыгивает, а в случае падения встает даже из положения на спине.
Конечно, самые впечатляющие умения – это сальто назад и захват мяча. Робот может приподнять свой корпус, увеличив угол разгибания ног. Тогда футбольный мяч целиком поместится между ногами, и его крайне сложно будет выбить.
Роботы управляются дистанционно, поэтому их ловкость во многом зависит от навыков оператора. Демонстрация призвана показать основные преимущества платформы Mini-Cheetah и заинтересовать в её изучении других разработчиков.
Источник: https://youtu.be/G6fMV1UPzkg
YouTube
Testing 9 New Mini Cheetahs
Playing with our 9 new mini cheetah robots in Killian Court
Всем привет! Мы, совместно с ребятами из @dk_PR, подобрали несколько интересных каналов, которые могут вас заинтересовать:
@medicalksu — нескучный канал о цифровой медицине. Новости и кейсы применения искусственного интеллекта, виртуальной реальности, гаджетов и нейротехнологий для здоровья и активной жизни. Подписывайтесь!
@discoverysat — мир науки никогда не был так прост, гифки и статьи, интересный и полезный канал для тебя.
@coderedcom - как осуществляют взломы, пишут вирусы, создают DDoS атаки и как этому противостоять
@popmeh - канал о том, как устроен мир. Они рассказывают обо всех достижениях человеческой мысли, которые в скором будущем изменят нашу жизнь!
@tdailyru - канал с эксклюзивными новостями про хайтек и экспертным мнением обо всем, что происходит
@medicalksu — нескучный канал о цифровой медицине. Новости и кейсы применения искусственного интеллекта, виртуальной реальности, гаджетов и нейротехнологий для здоровья и активной жизни. Подписывайтесь!
@discoverysat — мир науки никогда не был так прост, гифки и статьи, интересный и полезный канал для тебя.
@coderedcom - как осуществляют взломы, пишут вирусы, создают DDoS атаки и как этому противостоять
@popmeh - канал о том, как устроен мир. Они рассказывают обо всех достижениях человеческой мысли, которые в скором будущем изменят нашу жизнь!
@tdailyru - канал с эксклюзивными новостями про хайтек и экспертным мнением обо всем, что происходит
Forwarded from Робототехника и DIY
Инженеры разработали искусственный интеллект TabNine, поддерживающий 22 языка программирования.
Он может автоматически дописывать код за программиста и исправлять ошибки!
https://hightech.fm/2019/07/26/tabnine
Он может автоматически дописывать код за программиста и исправлять ошибки!
https://hightech.fm/2019/07/26/tabnine
Хайтек
Новый искусственный интеллект TabNine допишет код за программиста. И исправит все ошибки!
Группа инженеров разработала искусственный интеллект TabNine, поддерживающий 22 самых популярных на сегодняшний день языка программирования. Он может быть интегрирован в большинство редакторов кода и дописывать код за программиста, пишет The Next Web.
Asus выпустила одноплатники для ИИ
20 ноября в Японии начнётся конференция IoT Technology 2019, на которой Asus планирует представить два одноплатных компьютера для систем искусственного интеллекта. При размерах чуть больше кредитной карты они станут прямыми конкурентами Nvidia Xavier NX, о котором мы недавно писали.
Первый из них называется Asus Tinker Edge T. Он базируется на процессоре NXP i.MX8M (4 x ARM Cortex-A53 + Cortex-M4) и содержит интегральную схему специального назначения Edge TPU. Этот ASIC разработала Google для ускорения библиотеки машинного обучения TensorFlow Lite на мобильных и компактных периферийных устройствах.
Второй одноплатник получил название Asus Tinker Edge R. Его основой стала система на кристалле Rockchip RK3399 Pro (2 x ARM Cortex-A72 + 4 x ARM Cortex-A53 ) со встроенным нейропроцессором. Он также аппаратно ускоряет TensorFlow Lite, обеспечивая пиковую производительность до 2,4 TOPS (триллиона операций в секунду).
Оба компьютера Tinker Edge T и Tinker Edge R имеют активное охлаждение. Они оснащены современными интерфейсами ввода/вывода, включая гигабитный Ethernet, USB 3.1 Gen.1 Type A, USB Type-C и HDMI. Официально они поддерживают Android и Debian, хотя при желании можно выбрать и другой дистрибутив Linux.
Название серии Edge подчёркивает её принадлежность к технологии граничных вычислений (edge computing). Это своеобразная прослойка между облаком и IoT-устройствами. Она размещается как можно ближе к источнику данных, выбирает приоритетные и берёт на себя их обработку вместо отправки в далёкий дата-центр.
За счёт edge-узлов устраняется задержка отклика в облачных сервисах и снижается трафик в ЦОД, а дроны, сервисные роботы и охранные системы успевают распознавать изображения практически в режиме реального времени, даже не имея на борту мощных вычислительных ресурсов.
Источник: https://www.cdrinfo.com/d7/content/asus-thinker-edge-t-single-board-computer-equipped-google-tpu
20 ноября в Японии начнётся конференция IoT Technology 2019, на которой Asus планирует представить два одноплатных компьютера для систем искусственного интеллекта. При размерах чуть больше кредитной карты они станут прямыми конкурентами Nvidia Xavier NX, о котором мы недавно писали.
Первый из них называется Asus Tinker Edge T. Он базируется на процессоре NXP i.MX8M (4 x ARM Cortex-A53 + Cortex-M4) и содержит интегральную схему специального назначения Edge TPU. Этот ASIC разработала Google для ускорения библиотеки машинного обучения TensorFlow Lite на мобильных и компактных периферийных устройствах.
Второй одноплатник получил название Asus Tinker Edge R. Его основой стала система на кристалле Rockchip RK3399 Pro (2 x ARM Cortex-A72 + 4 x ARM Cortex-A53 ) со встроенным нейропроцессором. Он также аппаратно ускоряет TensorFlow Lite, обеспечивая пиковую производительность до 2,4 TOPS (триллиона операций в секунду).
Оба компьютера Tinker Edge T и Tinker Edge R имеют активное охлаждение. Они оснащены современными интерфейсами ввода/вывода, включая гигабитный Ethernet, USB 3.1 Gen.1 Type A, USB Type-C и HDMI. Официально они поддерживают Android и Debian, хотя при желании можно выбрать и другой дистрибутив Linux.
Название серии Edge подчёркивает её принадлежность к технологии граничных вычислений (edge computing). Это своеобразная прослойка между облаком и IoT-устройствами. Она размещается как можно ближе к источнику данных, выбирает приоритетные и берёт на себя их обработку вместо отправки в далёкий дата-центр.
За счёт edge-узлов устраняется задержка отклика в облачных сервисах и снижается трафик в ЦОД, а дроны, сервисные роботы и охранные системы успевают распознавать изображения практически в режиме реального времени, даже не имея на борту мощных вычислительных ресурсов.
Источник: https://www.cdrinfo.com/d7/content/asus-thinker-edge-t-single-board-computer-equipped-google-tpu
Друзья организуют ROS Meetup по робототехнике, который пройдет в Москве 30 ноября 2019
Анонс программы https://habr.com/ru/news/t/475704/ и ссылки на регистрацию участником или спикером.
Видеозапись презентации “Идеология и текущий статус ROS” с прошлого meetup https://www.youtube.com/watch?v=icnD3pGyOS8
Давайте вместе развивать русское ROS сообщество!
Анонс программы https://habr.com/ru/news/t/475704/ и ссылки на регистрацию участником или спикером.
Видеозапись презентации “Идеология и текущий статус ROS” с прошлого meetup https://www.youtube.com/watch?v=icnD3pGyOS8
Давайте вместе развивать русское ROS сообщество!
Хабр
Robot Operating System Meetup пройдет в Москве 30 ноября 2019
Дата следующего митапа по самому популярному фреймворку для прототипирования робототехнических систем ROS определена! Первый в России ROS Meetup прошел 16 апреля и собрал более 150 человек....
Lightspeeur 5801 добавит возможности AI на дешёвые устройства
Компания Gyrfalcon Technology (GTI) представила чип Lightspeeur 5801 для ускорения работы нейросетей и задач из области машинного обучения. Он ориентирован на сегменты сервисных роботов, мобильных приложений и граничных вычислений с использованием технологий ИИ (Edge AI).
Несмотря на старый техпроцесс 28 нм, Lightspeeur 5801 получился очень компактным и энергоэффективным решением. Его размер составляет всего 6 x 6 мм. Обладая производительностью 2,8 ТОП (трл операций в секунду) и потребляемой мощностью всего 224 мВт, он демонстрирует соотношение 12,6 ТОП / Вт.
По сравнению с другим чипом серии Lightspeeur (2801, представленным в 2017 году) новый 5801 обладает увеличенной тактовой частотой (с 50 до 200 МГц) и поддерживает обработку изображения с более высоким разрешением.
Задержка обработки данных снижена до 4 мс. Это позволяет выполнять распознавание объектов и команд на естественном языке практически в режиме реального времени.
Чип имеет встроенную поддержку интерфейса USB, что упрощает изготовление одноплатных компьютеров на его базе. Это также положительно скажется на габаритах и стоимости.
«Теперь можно интегрировать решения AI премиум-класса, не платя за дорогие периферийные устройства с флагманскими SoC. Чтобы получить необходимую производительность, достаточно использовать процессор среднего уровня в сочетании с одним из наших недорогих чипов серии Lightspeeur. По нашим расчётам экономия при таком подходе составит от 20 до 30 долларов», – сказал Бин Лей, старший вице-президент по маркетингу и продажам Gyrfalcon Technology.
Одной из первых такую концепцию внедрила компания LG. В октябре она выпустила смартфон LG Q70 с однокристальной системой среднего класса Qualcomm Snapdragon 675. Распознавание лиц в системе биометрической идентификации, интеллектуальные фильтры селфи и прочие функции AI в нём ускоряет Lightspeeur 5801.
Теперь Lightspeeur 5801 предлагается также в комплекте разработчика под названием 5801 Plai Plug. Он объединяет в себе другие плагины Plai, доступные на DevPortal от GTI по $40 каждый. DevPortal также предоставляет доступ к инструментам для создания и развертывания систем ИИ.
Разработка приложений с ускорением на Lightspeeur 5801 возможна с помощью фирменного SDK для Linux X86_64, Microsoft Windows и Android. Комплект разработчика поддерживает платформы TensorFlow, PyTorch и Caffe, а также сверточные нейронные сети ResNet, MobileNet и VGG16.
Источник: https://www.gyrfalcontech.ai/solutions/lightspeeur-5801/
Портал разработчика: https://dev.gyrfalcontech.ai/
Компания Gyrfalcon Technology (GTI) представила чип Lightspeeur 5801 для ускорения работы нейросетей и задач из области машинного обучения. Он ориентирован на сегменты сервисных роботов, мобильных приложений и граничных вычислений с использованием технологий ИИ (Edge AI).
Несмотря на старый техпроцесс 28 нм, Lightspeeur 5801 получился очень компактным и энергоэффективным решением. Его размер составляет всего 6 x 6 мм. Обладая производительностью 2,8 ТОП (трл операций в секунду) и потребляемой мощностью всего 224 мВт, он демонстрирует соотношение 12,6 ТОП / Вт.
По сравнению с другим чипом серии Lightspeeur (2801, представленным в 2017 году) новый 5801 обладает увеличенной тактовой частотой (с 50 до 200 МГц) и поддерживает обработку изображения с более высоким разрешением.
Задержка обработки данных снижена до 4 мс. Это позволяет выполнять распознавание объектов и команд на естественном языке практически в режиме реального времени.
Чип имеет встроенную поддержку интерфейса USB, что упрощает изготовление одноплатных компьютеров на его базе. Это также положительно скажется на габаритах и стоимости.
«Теперь можно интегрировать решения AI премиум-класса, не платя за дорогие периферийные устройства с флагманскими SoC. Чтобы получить необходимую производительность, достаточно использовать процессор среднего уровня в сочетании с одним из наших недорогих чипов серии Lightspeeur. По нашим расчётам экономия при таком подходе составит от 20 до 30 долларов», – сказал Бин Лей, старший вице-президент по маркетингу и продажам Gyrfalcon Technology.
Одной из первых такую концепцию внедрила компания LG. В октябре она выпустила смартфон LG Q70 с однокристальной системой среднего класса Qualcomm Snapdragon 675. Распознавание лиц в системе биометрической идентификации, интеллектуальные фильтры селфи и прочие функции AI в нём ускоряет Lightspeeur 5801.
Теперь Lightspeeur 5801 предлагается также в комплекте разработчика под названием 5801 Plai Plug. Он объединяет в себе другие плагины Plai, доступные на DevPortal от GTI по $40 каждый. DevPortal также предоставляет доступ к инструментам для создания и развертывания систем ИИ.
Разработка приложений с ускорением на Lightspeeur 5801 возможна с помощью фирменного SDK для Linux X86_64, Microsoft Windows и Android. Комплект разработчика поддерживает платформы TensorFlow, PyTorch и Caffe, а также сверточные нейронные сети ResNet, MobileNet и VGG16.
Источник: https://www.gyrfalcontech.ai/solutions/lightspeeur-5801/
Портал разработчика: https://dev.gyrfalcontech.ai/
Gyrfalcon Technology Inc.
Lightspeeur 5801 | Gyrfalcon Technology Inc.
Lightspeeur® 5801S Neural accelerator Designed for Mass Market IoT & Edge AI Devices Get Started Product overview The Lightspeeur 5801 […]
Дрон-трансформер
Американская компания Robotics Research представила беспилотник-трансформер Pegasus. Он может летать и ездить, перенося полезную нагрузку массой до 900 грамм.
Гибридная конструкция существенно повышает автономность дрона. Если время полёта ограничивается 20 минутами, то ехать на одной зарядке он может до 6 часов. Правда, с грузом и в сложных условиях пробег существенно сокращается.
«Пегас» оснащён мощной системой искусственного интеллекта, автоматически составляющей 3D-карту местности. Вместе с инерциальным измерительным модулем она позволяет маневрировать с исключительной точностью и проникать в ограниченные пространства, избегая столкновений.
Например, дрон может влететь в окно или вентиляцию, а дальше катиться внутри помещения. Он прекрасно ориентируется без GPS и внешнего освещения, что позволяет использовать его практически в любых условиях.
Управление осуществляется с помощью фирменного контроллера ATAK и приложения Nett Warrior. Как и дрона, их разработали по заказу израильской армии, но Robotics Research планирует в дальнейшем сделать более универсальную модификацию для гражданского рынка.
Основное назначение «Пегаса» – типичные контртеррористические операции спецназа. Дрон выполняет обследование любых наземных и подземных сооружений с целью обнаружения взрывных устройств, опасных веществ и противников за укрытиями.
Источники: https://www.roboticresearch.com/programs/dod-programs/pegasus/
https://i-hls.com/archives/96286
Американская компания Robotics Research представила беспилотник-трансформер Pegasus. Он может летать и ездить, перенося полезную нагрузку массой до 900 грамм.
Гибридная конструкция существенно повышает автономность дрона. Если время полёта ограничивается 20 минутами, то ехать на одной зарядке он может до 6 часов. Правда, с грузом и в сложных условиях пробег существенно сокращается.
«Пегас» оснащён мощной системой искусственного интеллекта, автоматически составляющей 3D-карту местности. Вместе с инерциальным измерительным модулем она позволяет маневрировать с исключительной точностью и проникать в ограниченные пространства, избегая столкновений.
Например, дрон может влететь в окно или вентиляцию, а дальше катиться внутри помещения. Он прекрасно ориентируется без GPS и внешнего освещения, что позволяет использовать его практически в любых условиях.
Управление осуществляется с помощью фирменного контроллера ATAK и приложения Nett Warrior. Как и дрона, их разработали по заказу израильской армии, но Robotics Research планирует в дальнейшем сделать более универсальную модификацию для гражданского рынка.
Основное назначение «Пегаса» – типичные контртеррористические операции спецназа. Дрон выполняет обследование любых наземных и подземных сооружений с целью обнаружения взрывных устройств, опасных веществ и противников за укрытиями.
Источники: https://www.roboticresearch.com/programs/dod-programs/pegasus/
https://i-hls.com/archives/96286
Robotic Research
Pegasus™ - Robotic Research
Видео и слайды презентаций робототехников с первого в России ROS Meetup https://habr.com/ru/post/476436/
Хабр
Доклады с первого в России митапа разработчиков роботов на Robot Operating System
В рамках форума Skolkovo Robotics & AI 16 апреля 2019 года в Москве прошел первый в России митап по Robot Operating System — популярному во всем мире программному фреймворку, реализующему...
Первый опыт применения роботов Boston Dynamics
Этой осенью Boston Dynamics впервые передала несколько роботов Spot потенциальным заказчикам. Если раньше эти четвероногие безголовые создания были героями вирусных видео, то теперь их пробуют в пилотных тестах.
Первыми результатами уже поделилась немецко-американская фирма HoloBuilder. Сейчас она использует Spot для регулярной инспекции строительных площадок. Предполагалось, что на робота установят камеру кругового обзора, и он будет ежедневно обновлять панорамы строящихся объектов.
Таким образом в HoloBuilder хотели освободить строителей от рутинных операций обхода и фотографирования. По задумке Spot с круговой камерой служил бы аналогом Google Street View для удалённого контроля, однако в реальности всё оказалось иначе.
В первый же день выяснилось, что Spot не способен самостоятельно корректировать маршрут и избегать препятствий. Эта функция прямо не заявлялась Boston Dynamics, но на такую способность AI косвенно указывали демонстрации в её промо-роликах.
На практике инженерам HoloBuilder пришлось вручную провести Spot вокруг строительной площадки, следуя за ним и контролируя каждый шаг через мобильное приложение. Затем робот мог двигаться уже сам, но только по тому же маршруту.
Специалисты HoloBuilder потратили много времени на синхронизацию карт Spot с собственными цифровыми картами для отслеживания хода строительства. Затем инженеры отметили маршрутные точки, в которых робот будет останавливаться и фотографировать каждый день. Избегать столкновений с ним приходится уже самим строителям.
Заказчики с юмором отнеслись к ситуации, сославшись на то, что Spot похож на собаку, а любой собаке тоже нужна дрессировка. Со своей задачей робот в итоге справился, но практическая польза от его применения оказалась сомнительной.
Источник: https://www.fastcompany.com/90431653/the-robotic-pooch-from-boston-dynamics-viral-videos-is-ready-for-real-work
Этой осенью Boston Dynamics впервые передала несколько роботов Spot потенциальным заказчикам. Если раньше эти четвероногие безголовые создания были героями вирусных видео, то теперь их пробуют в пилотных тестах.
Первыми результатами уже поделилась немецко-американская фирма HoloBuilder. Сейчас она использует Spot для регулярной инспекции строительных площадок. Предполагалось, что на робота установят камеру кругового обзора, и он будет ежедневно обновлять панорамы строящихся объектов.
Таким образом в HoloBuilder хотели освободить строителей от рутинных операций обхода и фотографирования. По задумке Spot с круговой камерой служил бы аналогом Google Street View для удалённого контроля, однако в реальности всё оказалось иначе.
В первый же день выяснилось, что Spot не способен самостоятельно корректировать маршрут и избегать препятствий. Эта функция прямо не заявлялась Boston Dynamics, но на такую способность AI косвенно указывали демонстрации в её промо-роликах.
На практике инженерам HoloBuilder пришлось вручную провести Spot вокруг строительной площадки, следуя за ним и контролируя каждый шаг через мобильное приложение. Затем робот мог двигаться уже сам, но только по тому же маршруту.
Специалисты HoloBuilder потратили много времени на синхронизацию карт Spot с собственными цифровыми картами для отслеживания хода строительства. Затем инженеры отметили маршрутные точки, в которых робот будет останавливаться и фотографировать каждый день. Избегать столкновений с ним приходится уже самим строителям.
Заказчики с юмором отнеслись к ситуации, сославшись на то, что Spot похож на собаку, а любой собаке тоже нужна дрессировка. Со своей задачей робот в итоге справился, но практическая польза от его применения оказалась сомнительной.
Источник: https://www.fastcompany.com/90431653/the-robotic-pooch-from-boston-dynamics-viral-videos-is-ready-for-real-work
Fast Company
The robotic pooch from Boston Dynamics’ viral videos is ready for real work
The eerily agile Spot is surveying progress at construction sites using AI-analyzed, 360-degree images.
NASA испытывает дрон-амфибию
В среду команда исследователей из NASA отправилась на принадлежащую Австралии антарктическую научную станцию Кейси, чтобы начать недельные испытания плавучего ровера.
Он предназначен для освоения Европы – спутника Юпитера, под ледяным покровом которого может быть океан и подходящие условия для возникновения жизни.
После испытаний ровера на Аляске и в Арктике они продолжаться на Земле Уилкса. Основная цель – отработать перемещения по льду и в воде, а также определить реальный ресурс аппарата в экстремальных условиях.
«Мы узнаем срок службы ровера, в частности – как долго его батареи смогут работать при низких температурах и в условиях передвижения разными способами», – пояснил инженер NASA Энди Клеш.
Заодно робот-амфибия будет использоваться для сбора данных о состоянии морского льда и ледяных щитов на Земле.
Ровер имеет два независимых колеса и по расчётам является более энергоэффективным, чем подводные лодки аналогичного размера. К тому же, на поверхности спутника Юпитера у него будет гарантированный круг задач, в то время как бурение льда и последующее погружение – всего лишь смелые идеи.
В любом случае, программа исследования спутника Юпитера при помощи спускаемых аппаратов займёт десятилетия. На крупные АМС можно установить РИТЭГ, сделав обогрев на годы, а вот малым дронам придётся довольствоваться более простыми источниками энергии, выполняя краткосрочные миссии.
На 2025 год NASA запланирован облёт спутника Европа и сбор данных о потенциальных местах посадки.
Источник: https://7news.com.au/technology/nasa-ice-robot-test-at-aust-antarctic-site-c-564508
В среду команда исследователей из NASA отправилась на принадлежащую Австралии антарктическую научную станцию Кейси, чтобы начать недельные испытания плавучего ровера.
Он предназначен для освоения Европы – спутника Юпитера, под ледяным покровом которого может быть океан и подходящие условия для возникновения жизни.
После испытаний ровера на Аляске и в Арктике они продолжаться на Земле Уилкса. Основная цель – отработать перемещения по льду и в воде, а также определить реальный ресурс аппарата в экстремальных условиях.
«Мы узнаем срок службы ровера, в частности – как долго его батареи смогут работать при низких температурах и в условиях передвижения разными способами», – пояснил инженер NASA Энди Клеш.
Заодно робот-амфибия будет использоваться для сбора данных о состоянии морского льда и ледяных щитов на Земле.
Ровер имеет два независимых колеса и по расчётам является более энергоэффективным, чем подводные лодки аналогичного размера. К тому же, на поверхности спутника Юпитера у него будет гарантированный круг задач, в то время как бурение льда и последующее погружение – всего лишь смелые идеи.
В любом случае, программа исследования спутника Юпитера при помощи спускаемых аппаратов займёт десятилетия. На крупные АМС можно установить РИТЭГ, сделав обогрев на годы, а вот малым дронам придётся довольствоваться более простыми источниками энергии, выполняя краткосрочные миссии.
На 2025 год NASA запланирован облёт спутника Европа и сбор данных о потенциальных местах посадки.
Источник: https://7news.com.au/technology/nasa-ice-robot-test-at-aust-antarctic-site-c-564508
7NEWS
NASA announces exciting development in hunt for alien life
Scientists from the space agency will travel to Australia's Casey Research Station on Wednesday to begin weeks of tests.
Нейропроцессор в апельсине и на палке
Компания Shenzhen Xunlong Software анонсировала выпуск одноплатного компьютера Orange Pi 4B. При размерах кредитки (56 x 91 мм) он оснащается шестиядерным процессором Rockchip K3399 и специализированной интегральной схемой для ускорения нейросетей – Lightspeeur 2801S производства Gyrfalcon Technology (GTI).
Это модификация чипа, представленного GTI два года назад. Она обеспечивает пиковую производительность на уровне 5,6 ТОП (триллионов операций в секунду) на частоте 100 МГц. При длительной работе энергопотребление чипа ограничивается в пределах 300 мВт, и его скорость снижается до 2,8 ТОП.
Точно такой же нейропроцессор доступен разработчикам в микрокомпьютере Orange Pi Stick AI Lite, поддерживающим платформы Tensorflow, Caffe и PyTorch. Он имеет форм-фактор флэшки и рекордно низкую цену – $20.
Отличия Orange Pi 4B в том, что это более самодостаточная система с возможностью подключения внешних устройств. Согласно предварительным спецификациям, микрокомпьютер будет иметь 4 ГБ оперативной памяти LPDDR4 и 16 ГБ флэш-памяти eMMC, расширяемой за счёт карта формата MicroSD.
Его внешние разъёмы представлены 24-контактным разъемом PCIe, 40-контактной гребёнкой GPIO, двумя разъемами I2C, одним SPI / UART, портом HDMI 2.0, разъёмом для подключения дисплея MIPI DSI, двумя портами USB 2.0 и одним портом USB 3.0 Type C, через который можно подключить питание.
Источник: https://twitter.com/orangepixunlong/status/1196704361147035648
Компания Shenzhen Xunlong Software анонсировала выпуск одноплатного компьютера Orange Pi 4B. При размерах кредитки (56 x 91 мм) он оснащается шестиядерным процессором Rockchip K3399 и специализированной интегральной схемой для ускорения нейросетей – Lightspeeur 2801S производства Gyrfalcon Technology (GTI).
Это модификация чипа, представленного GTI два года назад. Она обеспечивает пиковую производительность на уровне 5,6 ТОП (триллионов операций в секунду) на частоте 100 МГц. При длительной работе энергопотребление чипа ограничивается в пределах 300 мВт, и его скорость снижается до 2,8 ТОП.
Точно такой же нейропроцессор доступен разработчикам в микрокомпьютере Orange Pi Stick AI Lite, поддерживающим платформы Tensorflow, Caffe и PyTorch. Он имеет форм-фактор флэшки и рекордно низкую цену – $20.
Отличия Orange Pi 4B в том, что это более самодостаточная система с возможностью подключения внешних устройств. Согласно предварительным спецификациям, микрокомпьютер будет иметь 4 ГБ оперативной памяти LPDDR4 и 16 ГБ флэш-памяти eMMC, расширяемой за счёт карта формата MicroSD.
Его внешние разъёмы представлены 24-контактным разъемом PCIe, 40-контактной гребёнкой GPIO, двумя разъемами I2C, одним SPI / UART, портом HDMI 2.0, разъёмом для подключения дисплея MIPI DSI, двумя портами USB 2.0 и одним портом USB 3.0 Type C, через который можно подключить питание.
Источник: https://twitter.com/orangepixunlong/status/1196704361147035648
Twitter
OrangePi
Hi! guys! The new releases of the #RK3399 (aka,Orange Pi 4 and Orange Pi 4B) would be available within two weeks!!!! The Pi 4 is smaller in size and cheaper, And Pi 4B sets for artificial intelligence with special processor! The first figure is Pi 4 ,the…
Пополнение в полку ̶к̶и̶т̶а̶й̶с̶к̶и̶х̶ опенсорсных одноплатников
Компания Lenovo выпустила одноплатный компьютер с открытыми спецификациями, предназначенный для энтузиастов IoT и робототехники. Это прямой конкурент Orange Pi 4, Rock Pi 4C, NanoPi-M4 и Asus Tinker Edge R.
Модель получила название Leez P710 и построена на базе шестиядерного процессора Rockchip RK3399 архитектуры ARMv8-A. Он содержит 2 ядра Cortex-A72 + 4 ядра Cortex-A53 и сопроцессор NEON.
У младшей версии на плате распаяны 2 ГБ LPDDR4, а у старшей – 4 ГБ. Остальные характеристики одинаковы:
❖ 16 ГБ eMMC;
❖ слот microSD;
❖ USB 3.0;
❖ USB Type-C;
❖ HDMI 2.0;
❖ гигабитный Ethernet;
❖ Wi-Fi 802.11ac;
❖ Bluetooth v.5.0;
❖ слот M.2 B-key 3042 для подключения 4G-LTE модемов;
❖ слот micro-SIM;
❖ разъем IPX для внешней антенны;
❖ разъём MIPI DSI для подключения дисплея;
❖ разъём MIPI-CSI для подключения камеры;
❖ 3,5 мм аналоговый аудиоразъём (Stereo TRS mini-jack);
❖ 8-канальный интерфейс шины I2S;
❖ 40-контактная гребёнка GPIO
Аппаратные характеристики позволяют использовать его в роли граничного контроллера сессий (SBC). Официально поддерживаются Android 9.0 и дистрибутивы Linux из ветви Debian.
Leez P710 оснастили крупным радиатором без вентилятора, чтобы предотвратить автоматический сброс частот из-за перегрева и при этом оставить компьютер бесшумным.
Габариты Leez P710 составляют 85 x 85 x 15 мм. Цены варьируются от $141 за сам компьютер до $258 за наборы с дисплеем, камерой и/или 4G-модемом.
Источник: https://github.com/leezsbc/resources/wiki/Leez-P710
Компания Lenovo выпустила одноплатный компьютер с открытыми спецификациями, предназначенный для энтузиастов IoT и робототехники. Это прямой конкурент Orange Pi 4, Rock Pi 4C, NanoPi-M4 и Asus Tinker Edge R.
Модель получила название Leez P710 и построена на базе шестиядерного процессора Rockchip RK3399 архитектуры ARMv8-A. Он содержит 2 ядра Cortex-A72 + 4 ядра Cortex-A53 и сопроцессор NEON.
У младшей версии на плате распаяны 2 ГБ LPDDR4, а у старшей – 4 ГБ. Остальные характеристики одинаковы:
❖ 16 ГБ eMMC;
❖ слот microSD;
❖ USB 3.0;
❖ USB Type-C;
❖ HDMI 2.0;
❖ гигабитный Ethernet;
❖ Wi-Fi 802.11ac;
❖ Bluetooth v.5.0;
❖ слот M.2 B-key 3042 для подключения 4G-LTE модемов;
❖ слот micro-SIM;
❖ разъем IPX для внешней антенны;
❖ разъём MIPI DSI для подключения дисплея;
❖ разъём MIPI-CSI для подключения камеры;
❖ 3,5 мм аналоговый аудиоразъём (Stereo TRS mini-jack);
❖ 8-канальный интерфейс шины I2S;
❖ 40-контактная гребёнка GPIO
Аппаратные характеристики позволяют использовать его в роли граничного контроллера сессий (SBC). Официально поддерживаются Android 9.0 и дистрибутивы Linux из ветви Debian.
Leez P710 оснастили крупным радиатором без вентилятора, чтобы предотвратить автоматический сброс частот из-за перегрева и при этом оставить компьютер бесшумным.
Габариты Leez P710 составляют 85 x 85 x 15 мм. Цены варьируются от $141 за сам компьютер до $258 за наборы с дисплеем, камерой и/или 4G-модемом.
Источник: https://github.com/leezsbc/resources/wiki/Leez-P710
GitHub
Leez P710
Provides documentation and BSP images for the Leez Single Board Computer products. - leezsbc/resources
Fanuc представила робота-тяжеловеса
В Центре производственных технологий Ansty Park (Ковентри, Великобритания) приступил к работе универсальный робот тяжёлого класса.
Он был разработан строительным инновационным центром компании Fanuc UK и получил называние FANUC M-2000iA/2300.
На производственных и сборочных линиях по всему миру для перемещения тяжёлых грузов применяются простейшие механизмы и узкоспециализированные роботы, способные решать только одну конкретную задачу.
Их практически невозможно переделать при изменении технологического процесса или профиля производства – дешевле заказать нового.
Универсальные роботы существуют, но они выступают «в лёгком весе» и выполняют более тонкие манипуляции. Их используют на тех этапах, где присутствует вариабельность. Например, для обработки и сортировки разных деталей небольшой массы.
Перемещение разных грузов и обработка заготовок массой от 50 кг и более обычно требует участия рабочих, что снижает уровень автоматизации производства.
Теперь правила игры изменились с появлением интеллектуальных роботов тяжёлого класса. Одним из первых стал FANUC M-2000iA/2300.
Он имеет шесть степеней свободы и монтируется на полу. Робот способен поднимать грузы разной формы с массой до 2300 кг на высоту до 6,2 метров и перемещать их на дистанцию до 3,7 м.
«Робот Fanuc будет играть важную роль в проектах по инновационному производству и строительству. Он станет нашим козырем при выполнении заказов больших объемов. Это исключительно прочная машина, которая намного быстрее и универсальнее любых подъемников», – сказал Джереми Хадалл, главный инженер по интеллектуальной автоматизации Центра производственных технологий.
Сейчас в Ansty Park проходит открытая демонстрация, во время которой робот ловко манипулирует тяжёлыми предметами.
Источник: https://www.fanuc.eu/uk/en/robots/robot-filter-page/m-2000-series/m-2000ia-2300
В Центре производственных технологий Ansty Park (Ковентри, Великобритания) приступил к работе универсальный робот тяжёлого класса.
Он был разработан строительным инновационным центром компании Fanuc UK и получил называние FANUC M-2000iA/2300.
На производственных и сборочных линиях по всему миру для перемещения тяжёлых грузов применяются простейшие механизмы и узкоспециализированные роботы, способные решать только одну конкретную задачу.
Их практически невозможно переделать при изменении технологического процесса или профиля производства – дешевле заказать нового.
Универсальные роботы существуют, но они выступают «в лёгком весе» и выполняют более тонкие манипуляции. Их используют на тех этапах, где присутствует вариабельность. Например, для обработки и сортировки разных деталей небольшой массы.
Перемещение разных грузов и обработка заготовок массой от 50 кг и более обычно требует участия рабочих, что снижает уровень автоматизации производства.
Теперь правила игры изменились с появлением интеллектуальных роботов тяжёлого класса. Одним из первых стал FANUC M-2000iA/2300.
Он имеет шесть степеней свободы и монтируется на полу. Робот способен поднимать грузы разной формы с массой до 2300 кг на высоту до 6,2 метров и перемещать их на дистанцию до 3,7 м.
«Робот Fanuc будет играть важную роль в проектах по инновационному производству и строительству. Он станет нашим козырем при выполнении заказов больших объемов. Это исключительно прочная машина, которая намного быстрее и универсальнее любых подъемников», – сказал Джереми Хадалл, главный инженер по интеллектуальной автоматизации Центра производственных технологий.
Сейчас в Ansty Park проходит открытая демонстрация, во время которой робот ловко манипулирует тяжёлыми предметами.
Источник: https://www.fanuc.eu/uk/en/robots/robot-filter-page/m-2000-series/m-2000ia-2300