🤖 В конце 2022 года Oracle запустила тестирование робопсов Boston Dynamics в лаборатории Industry Lab. Компания планирует использовать Спотов в датацентрах.

Oracle не разглашает подробности об использовании устройств. Однако, по данным Industry Lab, пока инженеры пытаются натренировать робопса автономно выполнять некоторые задачи вроде картографирования и навигации в помещении.

👀 Также компания тестирует дронов Skydio с компьютерным зрением для автоматического осмотра зданий и обнаружения коррозии в Oracle Cloud Infrastructure.

#Oracle #BostonDynamics #роботы

🤖 Израильская компания 1MRobotics задействовала роботов для ускорения онлайн-продаж кофе.

Устройство работает в помещении площадью 30 квадратных метров. Робот может самостоятельно принимать заказы, упаковывать их и подготавливать к отправке. Людям необходимо только пополнять запасы кофейных капсул на складе и передавать товар покупателям.

Компания рассчитывает таким способом достичь «10-минутной доставки», что сделает супермаркеты «ненужными».

🏪 В 1MRobotics заявили, что «скоро» запустят устройства и роботизированные склады для алкогольного магазина в Бразилии, мини-маркетов в Германии и салона мобильной связи в Южной Африке.

#Израиль #роботы

🤖 Исследователи из Университета имени Короля Хуана Карлоса и Автономного университета Мадрида создали робота-помощника для пожарных, работающих в помещении.

Устройство имеет три режима функционирования: ручной, автономный и эвакуационный. Оно оснащено различными датчиками, позволяющими измерять температуру, влажность, качество воздуха, а также определять собственное положение в пространстве и размещение других объектов.

👩‍🚒 Робот может собирать данные об окружающей среде и передавать их операторам через мобильное приложение. По словам ученых, во время тестирования система оказалась эффективной даже в суровых условиях и смогла обнаружить горячие и токсичные очаги в испытуемых зонах.

#исследование #роботы

🤖 Alphabet закрыла подразделение по созданию офисных роботов Everyday Robots в связи с сокращением бюджета.

Устройства на базе ИИ оборудованы камерами и различными датчиками. Они умеют протирать столы, мыть окна, сортировать мусор, открывать двери и передвигать стулья.

👥 По словам директора по маркетингу и коммуникациям подразделения Дениза Гамбоа, Everyday Robots больше не будет отдельным проектом Alphabet. Некоторые технологии и часть команды присоединятся к другим исследовательским группам в рамках Google Research.

#Alphabet #роботы

🤖 Исследователи из Университета Карнеги-Меллона разработали робота-агента ALAN, который автономно изучает незнакомую среду.

По словам ученых, они хотели создать ИИ, способный обучаться без какого-либо наблюдения со стороны человека. В итоге ALAN исследует среду автономно, не получая вознаграждения или инструкций. Впоследствии он может перепрофилировать полученные знания для решения новых задач.

Система использует визуальный модуль для оценки движения объектов в окружении, а затем применяет свой опыт для определения действий незнакомых объектов и продолжения взаимодействия с ними.

☝️ Ученые считают, что в будущем ALAN может помочь создать более эффективных автономных роботизированных систем для исследования окружающей среды.

#роботы

👀 Исследователи из Google и Берлинского технического университета создали мультимодальную визуально-лингвистическую модель PaLM-E с 562 млрд параметров.

Алгоритм можно использовать в роботах для автономного выполнения множества задач в реальном мире. По словам исследователей, система обладает широким набором возможностей, связанных с математикой, логикой и рассуждениями.

Технология базируется на языковой модели PaLM, нейросети для генерации действий в задачах робототехники RT-1 и визуальном трансформере ViT-22B.

🤖 Робот с интегрированной PaLM-E анализирует данные с установленных в нем камер и генерирует собственный план действий в ответ на команды. Алгоритм также может давать ответы на вопросы о мире и создавать подписи к изображениям.

#Google #роботы

🤖 Исследователи из MIT создали робота DribbleBot, способного вести футбольный мяч по различным поверхностям.

Для тренировки системы специалисты использовали 4000 смоделированных версий устройства. Также они применили метод обучения с подкреплением.

Помимо различных датчиков исследователи оснастили робота контроллером восстановления, который позволяет устройству подняться после падения и возобновить дриблинг.

⚽️ DribbleBot умеет вести мяч по песку, гравию, траве, грязи, снегу и другим естественным ландшафтам. При этом система адаптируется к влиянию поверхностей на движение спортивного снаряда.

#MIT #роботы