Robotics Channel
11.9K subscribers
422 photos
42 videos
10 files
1.55K links
Мир робототехники, искусственного разума и сфер их применения.

Чат @robotics_chat

Книги @robotics_books

Вакансии @robotics_job

Бот-ассистент @robotics_bot

Вопросы по рекламе @wtfblum

Админ: @Goodlark
Download Telegram
Продолжаем поиск софта для робоинженеров. Представляем платформу для виртуальных экспериментов с робототехникой V-Rep.

Симулятор V-REP со встроенной средой разработки основан на распределенной архитектуре управления: каждый объект / модель может управляться индивидуально через встроенный скрипт, плагин, узел ROS или BlueZero, удаленный клиент API или пользовательский интерфейс. Контроллеры могут быть написаны на языках C / C ++, Python, Java, Lua, Matlab или Octave.

V-REP используется для быстрой разработки алгоритмов, моделирования автоматизации производства, быстрого прототипирования и проверки, в робототехнических проектах, удаленного мониторинга, двойной проверки безопасности и т.д.

Демо https://youtu.be/gBYqOBdIcaY
Финская государственная телерадиокомпания Yle выложила в открытый доступ код для своего «робота-журналиста» Voitto (Победа). Voitto в настоящее время пишет отчеты о матчах по хоккею с шайбой. Выложенный код примера показывает, как работает автоматизация написания статей. Исходный код можно загрузить и использовать под лицензией MIT.

Бот «Lätkä-Voitto» (Хоккей-Победа) - один из экспериментов Yle в автоматизированной журналистике на основе данных. Он пишет статьи на финском и шведском языках о результатах хоккейных матчей и статистике, которые затем публикуются в мобильном приложении и на веб-сайте Yle.

«Это хороший пример сотрудничества Yle с другими организациями средств массовой информации», - сказал Джоуко Джокинен, главный редактор раздела новостей и текущих событий.

Наряду с исходным кодом пользователи могут скачать результаты и статистику из женской хоккейной лиги этого сезона и второй хоккейной лиги Финляндии, чтобы любой желающий мог поэкспериментировать с данными для бота.

Подробнее https://the-robot.ru/kejsy/finskij-robot-zhurnalist-s-otkrytym-ishodnym-kodom/
С 26 по 29 марта 2018 года в Сан-Хосе прошла Девятая ежегодная конференция Nvidia по технологиям GPU. Она собрала более 8500 участников, приехавших посмотреть на новинки в области виртуальной реальности, глубокого машинного обучения и искусственного интеллекта.

Практические достижения в сфере AI демонстрировались особенно наглядно: прямо в конференц-центре имени МакЭнери посетителей обслуживал автономный робот Robby от Robby Technologies. Он ловко сновал в толпе и развозил лёгкие закуски, а его разработчики изучали реальные возможности роботизированного кейтеринга.

Robby определяет своё местоположение на карте помещения с точностью до сантиметра, сам выбирает маршрут и постоянно перестраивает его, объезжая препятствия. Он распознаёт посетителей и ловко лавирует между ними, доставляя очередной заказ.

Пользователь просто открывает приложение и выбирает желаемые закуски. Спустя несколько мгновений к нему приезжает Robby – остаётся только открыть его отсек, введя одноразовый код доступа из приложения. При попытке физического взлома срабатывает сигнализация, а портрет вандала остаётся в памяти робота. От его камер практически невозможно скрыться, поскольку они формируют 360-градусную панораму.

https://the-robot.ru/kejsy/nvidia-prosto-dobav-ai/
В Технологическом институте Джорджии создали HoneyBot - робота, оберегающего своих собратьев от взлома. Это убедительная приманка для хакеров, нацеленных на интернет вещей и промышленные системы.

HoneyBot действует как имитация уязвимых сервисов (honeypots) в АСУ ТП и роботах на производстве. В отличие от чисто программного эмулятора, он выдерживает тщательные проверки подозрительных взломщиков. У него есть наборы датчиков, типовых интерфейсов и убедительное поведение физической модели.

Пока хакер думает, что получил несанкционированный доступ к роботу на заводе, HoneyBot ведёт подробные логи его действий. В дальнейшем это помогает детально изучать инструменты и тактику хакеров, защищая автоматизированные производственные линии.

Питается HoneyBot от восьми щелочных батареек или NiMH аккумуляторов типоразмера AA (рабочее напряжение 9 – 12 В). Большинство компонентов робота – это готовые модули, совместимые с Arduino. Набор сенсоров представлен ультразвуковым дальномером, оптическим датчиком препятствий, акселерометром и гироскопом.

HoneyBot имитирует выполнение типовых производственных задач, физически перемещаясь по разным траекториям внутри замкнутого лабиринта. О взломе дополнительно свидетельствует появление робота в условных местах, отмеченных знаком «опасность». При штатной работе он их избегает.

Подробнее https://the-robot.ru/kejsy/honeybot-robot-primanka/
Промышленные роботы с пятью или шестью степенями свободы могут оказаться полезными не только на сложных производствах и сборках. Американская компания Motorized Precision из Портленда, Орегон, сделала промышленного робота и программное обеспечение для съемки фото и видео.

Робот-манипулятор Kira имеет 6 степеней свободы, легко обращается с камерами весом до 18 кг, перемещает камеру со скоростью до 3 м/с, перемещается на своей платформе со скоростью до 5,5 м/с. Может управляться с контроллера X-box.

Съемочный день такого робота обойдется не дешево – около 4000$ в аренду. Однако робот позволяет делать уникальные кадры и развороты, которые не под силу человеку даже с профессиональным оборудованием. Например, часть клипа Кендрика Ламара Humble была снята с помощью похожего робота.

Подробнее https://the-robot.ru/produkty/robot-operator-kira/
Kira от Motorized Precision
Про нейросети часто говорят, что они "имитируют работу мозга", но это большое преувеличение. Да, информация передаётся между слоями нейросети подобно сигналу между нейронами в мозгу. Но даже самые сложные нейросети на порядки проще самых простых биологических мозгов. Вот познавательное исследование - учёные разобрали, как работает обонятельная система бражника (обычный серый мотыль) и смоделировали на её основе нейросеть. А в голове у мотыля непростая система: 30 тысяч химических рецепторов улавливают запахи, затем сигнал передаётся в антенную долю, где 60 разных клубочков отвечают за разные запахи. Дальше код уловленного запаха передаётся в грибовидное тело (это такие парные структуры в мозгу насекомых, состоящие из нескольких слоёв нейронов), где 4000 специальных клеток перекодируют запахи в воспоминания. На финальном уровне несколько десятков внешних нейронов интерпретируют полученные сигналы в действия, к примеру "лететь вверх".

Эта система сильно отличается от компьютерных нейросетей: к примеру, антенная доля кодирует сигнал с низким количеством параметров, а следующий уровень, грибовидное тело - уже с высоким. В нейросетях слои обычно имеют схожее количество измерений. А ещё успешное распознавание запаха приводит к выделению гормона октопамина, который помогает закреплять полезную информацию. В нейросетях всё по-другому - там связи между слоями пошагово корректируются, пока не будет получен правильный результат.

На смоделированной нейросети учёные увидели много интересного: как сигнал очищается от шума с увеличением разрядности между слоями, как обучение без октопамина замедляется и становится практически бесполезным. Мотыль обучается очень быстро - для того чтобы правильно запомнить нужный запах, ему достаточно нескольких итераций, тогда как обучение искусственных нейросетей требует очень много времени. Исследователи планируют использовать подсмотренные у природы механизмы для того чтобы обучать нейросети быстрее и эффективнее. Мне кажется, такие заимствования у природы - это очень круто!

https://www.technologyreview.com/s/610278/why-even-a-moths-brain-is-smarter-than-an-ai/
Летучая лиса принадлежит отряду рукокрылых - единственные млекопитающие, которые могут активно летать. Особенностью является их тонкая эластичная летная мембрана, которая простирается от удлиненных пястных и пальцевых костей до суставов стопы. В полете животные контролируют кривизну летающей мембраны пальцами, позволяя им двигаться аэродинамически и маневренно по воздуху.

Ультралегкий летающий объект с интеллектуальной кинематикой — так описывают своего робота создатели на сайте компании Festo. При размахе крыла 228 см и длине тела 87 см искусственная летающая лиса весит всего 580 г.

Полетная мембрана модели тонкая, ультралегкая, а также прочная. Она состоит из двух воздухонепроницаемых пленок и трикотажной эластановой ткани, которые соединены в 45 000 точках. Сотовая структура ткани препятствует образованию мелких трещин в летающей мембране. BionicFlyingFox может летать, даже если ткань была незначительно повреждена.

Подробнее https://the-robot.ru/prototype/bionicheskaya-letuchaya-lisa/
Авторский канал “Утечки информации” @dataleak 

💧 Ежедневные новости про утечки данных по всему миру

💧 Авторская аналитика и анализ инцидентов

💧 Сводки с черного рынка баз данных

💧 Обзоры того, что появляется в Dark Web и на закрытых форумах

https://t.iss.one/dataleak
Красивый концепт: пользователь проектирует объекты в 3D-редакторе в дополненной реальности, а 3D-принтер с роботизированной рукой сразу печатает спроектированное. Посмотрите! 💖

https://youtu.be/K_wWuYD1Fkg
До недавнего времени автоматизация затрагивала лишь сборочные линии, а за пределами конвейера все операции выполнялись вручную. Требовались десятки грузчиков и складских работников. Бостонский стартап 6RS (Six River Systems) предложил эффективный способ оптимизации перемещения товаров на складах при помощи роботов. Они размещают предметы на полках в порядке их приоритета выдачи и следят за наполнением складов в режиме реального времени.

Умный робот-погрузчик получил название Chuck, и обозреватели в шутку сравнивают его с Чаком Норрисом – он такой же сильный и невозмутимый. Каждый робот Чак может действовать автономно, перевозя до 72 килограмм за один рейс, или привести кратчайшим путём рабочих туда, где лежат готовые к отправке крупногабаритные грузы. В любой момент он готов сообщить, в каком ряду и на какой полке находится выбранный товар, а также ответить, сколько его осталось на складе.

Роботы самостоятельно принимают решения о выборе оптимального маршрута движения через склад, ускоряя выполнение операций. Они ориентируются при помощи бортовых датчиков по силе отражённого сигнала Wi-Fi, что устраняет необходимость устанавливать систему навигации внутри помещения.

Подробнее https://the-robot.ru/produkty/robot-chak-i-avtomatizatsiya-za-predelami-konvejera/
Бот-юрист, legaltech и интервью с Валентином Пивоваровым.

Определение legal tech гласит, что это отрасль бизнеса, специализирующаяся на информационно-технологическом обслуживании профессиональной юридической деятельности. В последнее десятилетие спрос на инновации в данной сфере вырос в разы, а на рынке стали появляться первые успешные проекты.

Воспользоваться волной успеха решил и один из наших читателей из Украины Валентин Пивоваров. Вместе с небольшой командой энтузиастов Валентин решил упростить процесс регистрации торговых марок, доведя процесс до элементарного диалога с чат-ботом в мессенджере Facebook. После удачного запуска в Украине, команда PatentBot решила покорять самый привлекательный рынок – США.

Наш редактор Светлана Рагимова пообщалась с Валентином в силиконовой долине, где кофаундер PatentBot сейчас развивает проект на американском рынке и привлекает инвестиции.

Валентин рассказал, как проект менее чем за год прошел путь от идеи до реализации и выхода на международные рынки, а также делится опытом развития LegalHacker сообщества в СНГ и за границей.

Канал Валентина о Legaltech https://t.iss.one/legaltech
Сайт PatentBot https://patent.bot.lawyer/home

Послушать беседу можно в подкасте у нас на сайте.
https://the-robot.ru/kejsy/podkast-bot-yurist-i-legaltech-valentin-pivovarov-intervyu/

Также у подкаста The Robot появилась страничка в Itunes и возможность подписаться
с помощью iOS
https://itunes.apple.com/ru/podcast/the-robot/id1370090222?mt=2

с помощью Android устройств
https://subscribeonandroid.com/feeds.soundcloud.com/users/soundcloud:users:346132109/sounds.rss

или на SoundCloud
https://soundcloud.com/n7uj7ei2jgkf/004-patentbot-legaltech

Выбирайте удобный для вас вариант и слушайте подкаст The Robot. Если вам нравится такой формат, поделитесь подкастом с друзьями или напишите фидбэк @Vintego
Roboschool от OpenAI

Roboschool предоставляет среду для симуляции роботов и тренеровки самообучающихся алгоритмов.

Программный пакет позволяет тренировать одновременно несколько агентов в одной тренировочной среде. Например, вы можете разместить на сцене два манипулятора друг на против друга, чтобы они соревновались в шашки.

Также, после выхода Gym от OpenAI, многие жаловались, что компоненты физического движка MuJoCo, используемые в Gym, платные. Roboschool использует популярный бесплатный движок Bullet Physics Engine.

В пакете присутствует 12 моделей среды для симуляций.