​Группа исследователей из университетов Франции и Швейцарии обнаружила, что люди лучше выполняют тест на концентрацию внимания, если за ними наблюдает «злой» робот. Для оценки когнитивных искажений использовались тесты Струпа, отображаемые на мониторе.

В них измеряется задержка реакции, вызываемая когнитивным диссонансом, то есть – несовпадением информации, получаемой мозгом по разным каналам. Например, человека просят громко прочесть слово «тишина», или произнести «синий», хотя это слово написано зелёным цветом.

Коротко о результатах:

Те из испытуемых, кто говорил со «злым» роботом, значительно улучшили свои результаты. В то же время волонтёры, общавшиеся с «добрым» роботом, почти не изменили своих результатов. Они показали в среднем примерно такое же время реакции, как и люди в контрольной группе, которые вовсе не беседовали с Meccanoid.

Подробнее https://the-robot.ru/research/zloj-robot-kak-motivator/

Восьмой урок из цикла «Arduino и Telegram».  В нём мы научимся управлять цветами RGB светодиодной ленты при помощи telegram бота.

​Вот и прошла наша первая онлайн-конференция. Мы ещё работаем над монтажом, планируем запись шестого спикера, но я уже готов кратко подвести первые итоги.

Несмотря на опасения, желающих поучаствовать в конференции набралось немало. Алекс, Света и я постарались сделать многое в довольно короткий срок, и, на наш взгляд, всё получилось. Были неприятные ситуации с трансляцией, с презентациями — без этого никуда. Однако мы получили полезный опыт, на который будем опираться в дальнейшем. И всё это благодаря вам, дорогие участники конференции!

Спасибо от лица команды The Robot нашим спикерам-первопроходцам: Владимиру Сенникову, Игорю Андрусыку, Павлу Фролову, Георгию Парыгину, Олегу Кивокурцеву и Сергею Мельникову.

Спасибо за поддержку информационным спонсорам:

@denissexy — О нейронных сетях, виртуальной реальности и технологиях – простым языком

@it_blog_sysadmin — Мощное хранилище IT годноты + интересные статьи, мемы, утилиты

@armlab — Канал про одноплатные компьютеры размером с кредитную карту на ARM процессорах.

@edurobots_ru — Канал портала edurobots.ru. Все о роботах для детей, родителей, учителей и мейкеров.

@prorobots — Канал сайта robotrends.ru. Роботы и робототехника. Новости и тренды. 2-4 новости в день.

@diyordie — Канал DIY-сообщества Mail Ru Group

Процветания вашим каналам, дорогие!

Ну и основные благодарности уходят нашим участникам, тем кто купил билеты/видеозаписи и кто пришёл от наших спонсоров. Ваше участие — наша высшая награда!

Кому не терпится посмотреть видеозаписи докладов, ещё можете купить доступ к ним тут https://meet.the-robot.ru

Ждите продолжения и присоединяйтесь к нам в следующий раз. Такое нельзя пропускать 🔥

​Роботы Knightscope уже второй год патрулируют общественные места в Калифорнии. Одни прохожие делают с ними селфи и оставляют на корпусе следы губной помады, а другие пытаются повредить их. Давайте посмотрим на реальный опыт применения роботов и взвесим все «за» и «против».

Начнём с технических параметров. K5, ранее известный как SnitchBot 2000, – робот охранник массой 180 кг и высотой 156 см. Он способен передвигаться на скорости до 4,8 км/ч – это чуть медленнее пешехода и явно недостаточно, чтобы угнаться за преступником. Да и какой смысл за ним гнаться, если робот безоружен? Поэтому вместо погони он занимается видеосъёмкой нарушителей и автоматически отправляет их видео в полицию.

Теоретически K5 может определять вооружённых людей, но даже для молодёжных банд робот выглядит как дорогая и бестолковая игрушка, реакцию которой хочется проверить. Судя по видеозаписям, они нисколько его не боятся и временами успешно разрисовывают… а то и делают что похуже. Местные птицы тоже «украшают» голову K5, что не добавляет ему внушительности.

О том смогут ли роботы-охранники заменить обычных патрульных и во сколько это обойдется, читайте у нас на сайте:

https://the-robot.ru/kejsy/roboty-ohranniki-mify-i-realnost/

Загляните в подборку товаров Ali для начинающих робототехников, которую собрал Даниил Жук. Будет дополняться.

https://the-robot.ru/study/podborka-tovarov-dlya-nachinayushhih-robototehnikov

Присылайте ссылки на другие интересные наборы и комплектующие Даниилу @DaniilZhuk. Будем наполнять совместными усилиями.

​Систему образования в Японии усовершенствуют при помощи искусственного интеллекта.

Министерство образования Японии объявило о внедрении в государственную систему школьного обучения систем искусственного интеллекта для проверки знаний учащихся и создания индивидуальных образовательных программ. Эксперимент стартует в 2019 году.

Разработанное для образовательных учреждений программное обеспечение на основе глубокого машинного обучения позволит отслеживать успеваемость школьников и корректировать интенсивность преподавания различных предметов. Нейронная сеть сможет выдавать рекомендации по углубленному изучению тех или иных наук, исходя из индивидуальных предпочтений учащихся.

Искусственный интеллект также позволит разрабатывать оптимальные задания для каждого ученика в отдельности, что сделает образовательный процесс индивидуальным.

Предполагается, что сбор информации об успеваемости будет производиться в течение четырех лет. На основе этой информации искусственный интеллект составит графики развития школьников, определит их слабые и сильные стороны и укажет на недостатки используемых в Японии образовательных программ.

Современные интеллектуальные системы активно внедряются в сферу образования в разных странах с целью сделать обучение более эффективным, повысить успеваемость учащихся и привести к единым стандартам систему оценки знаний. В августе 2018 года появилась информация, что в течение ближайших нескольких лет Министерство образования и науки и России перейдет на полностью автоматизированную проверку работ в рамках единого государственного экзамена. Искусственный интеллект будет оценивать не только тестовые задания, но развернутые письменные ответы школьников. В Министерстве образования считают, что это исключит субъективный фактор при определении результатов ЕГЭ.

В мае 2018 года в одной из школ китайского города Ханчжоу был запущен эксперимент по использованию искусственного интеллекта для определения вовлеченности школьников в образовательный процесс. Во время уроков нейронная сеть распознавала изображение с камер в кабинетах и выявляла школьников, которые отвлекаются от учебы.

Система телеприсутствия Fusion

https://the-robot.ru/prototype/fusion-protyanet-ruku-pomoshhi-ili-sdelaet-rabotu-za-vas/

​Исследователями из двух японских университетов создана принципиально новая роботизированная система телеприсутствия – Fusion. Она даёт возможность оператору не только видеть происходящее с другим человеком, но и активно помогать ему парой дистанционно управляемых манипуляторов.

Идея родилась в университете Кэйо и получила продолжение как совместная разработка с Токийским университетом. Студенты обратили внимание на то, насколько неудобно организовано дистанционное обучение каким-то практическим дисциплинам. Пока обсуждается теория, можно обойтись без личного присутствия. Как только начинаешь делать что-то руками – очень не хватает опытного наставника рядом.

Подробнее https://the-robot.ru/prototype/fusion-protyanet-ruku-pomoshhi-ili-sdelaet-rabotu-za-vas/

​Владислав Громов рассказал, как Университет ИТМО использует компьютерное зрение в локализации колёсных и наводных мобильных роботов, в системах слежения за подвижными объектами, в датчиках положения грузов в манипуляционных роботах, а также в промышленных робототехнических приложениях. Все примеры дополнены пояснениями, фотографиями и видеозаписями.

Владислав Громов
Кандидат технических наук, ассистент факультета систем управления и робототехники ИТМО, сотрудник международного научного центра «Нелинейные и адаптивные системы управления».

https://www.youtube.com/watch?v=pHxy3TtnVgc

Девятый урок из цикла «Arduino и Telegram».  В нём мы научимся получать информацию об атмосферном давлении при помощи telegram бота и датчика bmp180

​Кембриджская компания CMR Surgical испытала больнице Адденбрука роботизированную хирургическую систему Versius. Она компактнее аналогичного американского робота da Vinci от Intuitive Surgical, который с 2001 используется более чем в 70 клиниках Великобритании.

Система Versius предназначена для выполнения лапароскопических операций, во время которых инструменты и миниатюрная камера вводятся в тело пациента через 3-4 прокола. Такая методика считается менее травматичной по сравнению с классическими полостными операциями. Она уменьшает кровопотери, сокращает время послеоперационной реабилитации и не оставляет на теле заметных рубцов.

Робот изначально создавался с учётом сложившейся в исследовательском центре Кембриджа операционной практики. Обучение хирургов лапароскопическим техникам в Великобритании занимает от 80 часов. Испытания робота в больнице Адденбрука показали, что освоение Versius занимает всего полчаса.

Подробнее + видео презентация Versius на нашем сайте:
https://the-robot.ru/produkty/versius-i-kod-da-vinci/

​Александр Белугин рассказал о продуктах, мировом опыте и работе по промышленной безопасности и автоматизации процессов, которую ведёт его команда.

Александр Белугин
Руководитель проектного офиса «Цифры», до этого руководил Yandex Data Factory. В составе команды участвовал более чем в пятидесяти проектах с машинным обучением. Преподаёт менеджмент в области Data Science в Высшей школе экономики.

https://www.youtube.com/watch?v=KICF9E35sUo

Десятый урок из цикла «Arduino и Telegram».  В нём мы научимся получать информацию об уровне воды в кружке при помощи telegram бота и датчика. Демонстрацию работы смотрите на нашем Youtube канале

​Сегодня коллаборативные роботы (коботы) составляют лишь небольшую часть рынка промышленных роботов, который оценивается в 40 млрд долларов, эксперты предсказывают рост рынка коботов до почти 10 млрд долларов в следующие 10 лет.

Исторически сложилось так, что сектор робототехники в целом страдает от ряда проблем:

·      Проблемы с видением: технология зрения для роботов, позволяющая роботам определять и перемещаться между объектами, улучшалась сравнительно медленно. Поэтому промышленные роботы работали преимущественно в закрытых зонах без взаимодействия с людьми;

·      Проблемы ловкости и гибкости: различные типы захватов и механические движения по-прежнему не развиты настолько, чтобы роботы смогли работать в широком спектре отраслей;

·      Низкая рентабельность инвестиций: низкие затраты на рабочую силу препятствовали необходимости широкомасштабной интеграции робототехники в таких областях, как сельское хозяйство и производство.

Однако теперь небольшие коллаборативные роботы (коботы) преодолевают традиционные проблемы в индустрии робототехники. В первой части обзора рынка коботов мы рассмотрим, как компании используют коботов, чтобы начать решать эти технологические проблемы, и как появление коботов меняет экономику производства, интернет торговли, сельского хозяйства и общественного питания.

Первую часть обзора читайте на нашем сайте: https://the-robot.ru/analytics/cobots-part1/

​В рамках мероприятия в Яндексе «Data&Science: мир глазами роботов» Андрей Боковой рассказал об интересных проектах в области искусственного интеллекта, которыми он занимаемся в ФИЦ ИУ РАН: о планировании траекторий и поведения, об управлении сложными робототехническими устройствами и компьютерном зрении. Также мы поговорили о применении машинного обучения для одновременного картирования и локализации сложных робототехнических систем по видеопотоку, которым Андрей занимается в ФИЦ ИУ РАН.

Андрей Боковой
Аспирант РУДН. Начинал с разработки различных программ для встраиваемых систем. Сейчас работает в Федеральном исследовательском центре РАН «Информатика и управление» над проектами, связанными с компьютерным зрением, искусственным интеллектом и робототехникой.

Доклад https://www.youtube.com/watch?v=Kulbq85JFvQ

Скачать слайды: https://yadi.sk/i/rpDS7oTd3ajciT