Japanisches KI-Unternehmen Arbeitet Mit Toyota Zusammen, Um Haushaltsroboter Zu Entwickeln, Die Die Haushaltsreinigung Übernehmen
Von Super Neuro
Szenariobeschreibung:Einem japanischen KI-Unternehmen ist es gelungen, die Idee intelligenter Hausarbeit erfolgreich umzusetzen. Dabei nutzt es ein auf Deep Learning basierendes KI-System und kombiniert es mit dem Einsatz von Robotern, um so die Technologie zur Verbesserung des Lebens einzusetzen.
Schlüsselwörter:Reinigungsroboter Machine Vision Roboterarm
Warum ist in meinem Zimmer so ein Chaos?
Ich habe es gerade aufgeräumt, warum ist es schon wieder so ein Chaos?
Wer kann mir beim Aufräumen helfen?
Vielleicht hat jeder schon einmal mit diesen Problemen zu kämpfen gehabt. Der Mensch hat schon viele Wege ausprobiert, um der Unordnung in Räumen entgegenzuwirken, aber leider scheint es sich dabei um ein Naturgesetz zu handeln: Wenn es keine Einschränkungen gibt, entwickelt sich das System in Richtung Unordnung.
Stimmt es, dass solche Probleme nur dadurch gelöst werden können, dass man jedes Mal Energie aufwendet und immer wieder seine Geduld auf die Probe stellt? Natürlich nicht! Ein KI-Unternehmen aus Japan hat dieses Problem erfolgreich gelöst.
Dieses Unternehmen namens Preferred Networks (PFN) kombiniert KI-Technologie mit Robotern, um das Konzept der intelligenten Raumaufräumung zu verwirklichen.
Beschleunigen Sie den Roboter-Sortierprozess
Lassen Sie Roboter den Raum reinigen.
Vielleicht erfordert das Aufräumen des Zimmers für uns keine besonderen Fähigkeiten, sondern nur körperliche Kraft und Geduld. Für Roboter stellt dies jedoch eine große Herausforderung dar, da sie Objekte identifizieren, mechanische Vorgänge ausführen und sie wieder an ihren Platz zurücklegen müssen. Glücklicherweise steht diese Aufgabe mit der Entwicklung des maschinellen Lernens und des Deep Learning kurz vor der Bewältigung.
Wenn wir dieses Problem genauer aufschlüsseln, wird es tatsächlich mehreren relativ ausgereiften Bereichen der KI entsprechen. Ein weiterer Vorteil von PFN ist, dass sieToyota nutzte seinen bereits entwickelten Human Support Robot (HSR) und baute mithilfe der Deep-Learning-Technologie ein intelligentes System dafür.
HSR-Erscheinungsbild
Wie räumt der Roboter also das Zimmer auf?
Der erste Schritt zur Zimmerorganisation: Objekterkennung
Um einen Raum aufzuräumen, müssen Sie sich mit dem Problem auseinandersetzen, dass viele Gegenstände unordentlich herumliegen. Bei allgemeinen Aufgaben benötigen Roboter oft nur eine einzige Erkennungs- oder Bewegungsoperation. Wenn Sie also einen „Butler“-Roboter erstellen möchten, müssen Sie eine flexiblere Methode verwenden, damit er mehr Objekte aus verschiedenen Winkeln erkennen kann.
Um dieses Problem zu lösen, hat PFN eine Bilderkennungs-Engine mit Deep Learning entwickelt. Diese Engine verwendet das CNN (Convolutional Neural Network) der Deep-Learning-Frameworks Chainer, ChainerMN und ChainerCV.
Für das Training verwendete ihr CNN das Gewinnermodell aus dem Objekterkennungswettbewerb und lernte es dann mithilfe eines großen GPU-Clusters mit mehr als 100 GPUs auf MN-1b (der Supercomputer-Betriebsumgebung von PFN).
Durch diese Methoden wurde schließlich eine leistungsstarke Erkennungsmaschine geschaffen.Selbst wenn Hunderte von Gegenständen im Raum verstreut sind, kann der Roboter ihren Standort und Typ genau identifizieren.Planen Sie dann, wie Sie die Objekte greifen und anordnen usw.
Der Roboter verfügt über leistungsstarke Objekterkennungsfunktionen
Schritt 2 beim Aufräumen Ihres Zimmers: Genaues Aufnehmen und Platzieren
Tatsächlich sind manche Objekte für Roboter schwer zu handhaben, wie etwa unregelmäßig geformte Taschentücher, glatte kleine Flaschen, Büroklammern und kleine Objekte wie Papier.
PFN verwendet jedoch Deep-Learning-Methoden, um dem Roboter das erfolgreiche Greifen der meisten Objekte zu ermöglichen, indem er die vom Menschen unbewusst getroffenen Urteile immer wieder wiederholt.Es kann Objekte unterschiedlicher Formen und Materialien stabil greifen und sie korrekt an der angegebenen Stelle platzieren.
Beim Sortieren der Schuhe passt der Roboter die Richtung der Schuhe an
Schritt 3 beim Aufräumen Ihres Zimmers: Fügen Sie eine humanisierte Steuerung hinzu
Um die Verfügbarkeit zu erhöhen und mehr Menschen zu helfen,Sie haben Sprach- und Gestensteuerung in das System integriert, sodass Benutzer den Roboter aktivieren und steuern können.
Roboter mit Handgesten steuern
Wenn Sie einen Gegenstand finden müssen, geben Sie einfach den Befehl. Denn der Roboter kann die Informationen des Objekts erkennen und sich merken und das Objekt dann entsprechend den Anweisungen des Benutzers herausnehmen.
Darüber hinaus wird Augmented Reality (AR)-Technologie verwendet und Benutzer können den Status des Roboters intuitiv beobachten, indem sie diesen AR-Bildschirm betrachten.
Über den Anzeigebildschirm können Benutzer visuell nachvollziehen, wie der Roboter Objekte im Raum erkennt und welche Aktionen er als Nächstes plant, was zu einer besseren Bedienung und Steuerung beiträgt.
Hinter den Robotern steht ein junges und ehrgeiziges Team. Hinter den Robotern steht das ehrgeizigste Unternehmen
Durch den Einsatz von KI-Technologien wie Bilderkennung, Sprachsteuerung und autonomem Greifen ermöglicht PFN Robotern, Objekte schnell und mit hoher Präzision anzuordnen und löst so das Problem der Raumorganisation perfekt.
Diese Arbeit wurde erstmals auf der CEATEC JAPAN 2018 vorgestellt, wo ihr Projekt in der Kategorie Industrie/Marketing für Qualität und Innovation in Technologie, Produkten und Dienstleistungen den zweiten Platz belegte.
Um solch eine interessante Arbeit leisten zu können, muss ein großartiges Team dahinter stehen.
Preferred Networks ist ein KI-Unternehmen, das sich der Forschung und Entwicklung persönlicher Roboter widmet.Ihr Ziel ist es, Roboter in alle Bereiche des täglichen Lebens der Menschen vordringen zu lassen.
Dieses KI-Unternehmen gilt als das innovativste Unternehmen Japans und verfügt über hervorragende Talente und Produkte in den Bereichen künstliche Intelligenz und Deep Learning.
Mitarbeiter und Roboter von Preferred Networks
Sie haben auch mit Toyota an selbstfahrenden Autos gearbeitet.
Der Firmengründer sagte in einem Interview: „PFN wird nicht nur KI-Technologie bereitstellen, sondern auch Lösungen anbieten, die KI und Roboter kombinieren. Bei ausreichender Finanzierung ist damit zu rechnen, dass Roboterprodukte innerhalb von fünf Jahren an die Verbraucher ausgeliefert werden können.“
Jetzt sind sie dieser Vision einen Schritt näher gekommen, indem sie ein Robotersystem entwickelt haben, das die gesamte Hausarbeit erledigen kann.