Arduino

Самая популярная открытая платформа для проектирования роботов и автоматических систем. Название происходит от названия одноимённой рюмочной в Иврее, часто посещавшейся учредителями проекта, а название рюмочной, в свою очередь, было дано в честь короля Италии Ардуина Иврейского.

Огромное количество расширений и разнообразие подключаемых устройств открывает непрофессионалам дорогу к робототехнике. Не нужно уметь паять (для меня это было важно). В интернете можно найти примеры проектов со схемами подключения, исходным кодом, что тоже упрощает обучение. Продукция достаточно дешёвая (ссылка на алиэкспресс под постом). Код пишется на C++ с некоторыми встроенными удобствами.

Также можно найти множество книг по ардуино на русском. На английском немного больше. Если нужны - пишите в нашем чате @robotics_chat, обязательно поможем.

На прошлой неделе в Токио открылось необычное заведение - Henna Cafe, что в переводе с японского означает "странное кафе". В нём установлен робот Sawyer, обслуживающий клиентов. Он делает кофейные напитки скорее как бариста, чем как тривиальная кофе-машина.
Робот сканирует QR-код в чеке из торгового автомата и приступает к приготовлению напитка. Сначала он насыпает и мелет зёрна, потом прессует их, варит эспрессо и наливает его через одноразовый фильтр, а затем добавляет разные ингредиенты.

При необходимости Sawyer перемешивает слои, использует капучинатор и фигурно наливает сливки. В этом ему помогает специализированная установка - роботу достаточно нажать на ней одну кнопку, чтобы она выполнила требуемое действие.

Во время приготовления робот меняет посуду и перемещается в пределах своей зоны – совсем как человек. Он может выполнять одновременно до пяти заказов и развлекать посетителей отображением эмодзи на своём лице-экране.

Подробнее https://the-robot.ru/produkty/robot-barista-v-strannom-kafe/

Управление морских исследований ВМФ США получило первое полностью автономное беспилотное судно Sea Hunter. Оно не имеет вооружения, но оснащено продвинутыми средствами обнаружения и сопровождения целей. На нём установлены акустические датчики и сонары двух диапазонов, взаимодействующие с программой распознавания подводных лодок по их шумовым профилям. Надводные цели определяются комплексом оптико-электронной идентификации.

Технически «Морской охотник» – это роботизированный тримаран длиной 40 метров и водоизмещением 140 тонн без единого человека на борту. Он разрабатывался DARPA в рамках программы ACTUV (Anti-Submarine Warfare Continuous Trail Unmanned Vessel) c 2010 по 2016 годы. В конце 2017 года морской беспилотник успешно прошёл испытания, обнаружив подлодку с километрового расстояния.

Sea Hunter действует как в пассивном режиме, регистрируя шумы винтов, так и в активном, используя эхо-локацию. Среднечастотные гидролокаторы определяют цель за несколько километров, а высокочастотные помогают точнее распознать её по мере сближения. Обнаружив подводную лодку или судно-нарушитель, «Морской охотник» передаёт их координаты на ближайшую базу ВМФ.

Видео https://www.youtube.com/watch?v=UxZ7bdtj8Rk

Статья https://the-robot.ru/produkty/robot-morskoj-ohotnik-na-sluzhbe-vmf/

8 февраля на сайте pravoved.ru заработал робот-юрист, которого разработчики назвали Фёдор Нейронов. Он понимает текстовые запросы на естественном языке и в течение короткого времени формулирует подробный ответ. Обычно посетитель дольше набирает вопрос и оформляет заявку, чем ждёт реакции робота.

Сейчас робот оказывает бесплатные консультации по защите прав потребителей, так как это одна из самых популярных тематик обращений к юристам онлайн.

В основе робота лежит глубокая нейронная сеть (DNN) с тремя полносвязными слоями и двоичной входной информацией. Архитектуру сети, предварительную обработку данных и построение всех моделей команда «Правоведа» делала самостоятельно. Для построения базовых алгоритмов использовали опенсорсную библиотеку машинного обучения TensorFlow.

Нейронная сеть предварительно обучалась на собственной базе «Правоведа», содержащей свыше ста тысяч вопросов, которые ранее задавали пользователи сервиса и разбирали юристы. Обучение нейросети проходит на внутренних серверах «Правоведа». Сейчас это пара серверов на базе Intel Xeon со 128 гигабайтами ОЗУ в каждом. Оперативная память наиболее критична в машинном обучении, особенно для сетей DNN. Требования к процессорам, дисковым устройствами и прочей аппаратной части у робота минимальные. Процесс обработки решений в DNN не требует больших вычислительных мощностей, и робот задействован в корпоративном облаке как отдельный микросервис.

Чтобы задать вопрос роботу-юристу, пройдите бесплатную регистрацию и перейдите по ссылке внизу поста. Мы протестировали его с отдельного аккаунта, чтобы не нарушать чистоту эксперимента.

Результаты эксперимента и характеристики нейросети читайте по ссылке https://the-robot.ru/kejsy/rossijskij-robot-yurist-okazyvaet-besplatnye-konsultatsii/

Ссылка на правоведа https://pravoved.ru/newquestion-zpp/

Роботы учатся понимать окружающую среду через базовые моторные навыки. Исследуемый образец Ana успешно научилась выполнять действия, связанные с планированием, используя абстрактное мышление: https://tproger.ru/news/robots-think-abstractedly/

⁣How to build a robot that “sees” with $100 and TensorFlow

Lukas Biewald описал в своей статье как делал роботов на Raspberry Pi, которые видят и распознают объекты через TensorFlow. Статья 2016 года, однако до сих пор актуальная.

Демо роботов в действии

https://youtu.be/w6bm2V7LSCs

Mustwatch: роботы Boston Dynamics научились взаимодействовать и помогать друг другу.

https://youtu.be/fUyU3lKzoio

CERN — лаборатория Европейской организации ядерных исследований, которая находится на франко-швейцарской границе. Больше восьми тысяч физиков входят в компьютерную сеть для быстрого доступа и анализа больших объемов данных, полученных на Большом адронном коллайдере (БАК).

Сеть лаборатории хранит около 50 петабайт данных. Однако, научная лаборатория заинтересовала не только журналистов со всего мира, но и хакеров. Журналист Scientific American Джесси Эмспак рассказал, как технологии помогают обезопасить компьютеры.

Большие вычислительные мощности — «клад» для злоумышленников. Получить доступ к сотне тысяч компьютеров центра — главная цель хакеров, которые хотят захватить ресурсы, чтобы заработать деньги или атаковать другие компьютерные системы. Чтобы не играть с киберпреступниками, ученые CERN используют искусственный интеллект, чтобы перехитрить злоумышленников.

Обычные системы сканирования угроз анализируют входящие данные на известные вирусы и другие типы вредоносного кода. Но против новых и незнакомых угроз такие средства практически бесполезны. CERN разрабатывает новые системы, которые используют машинное обучение для распознавания аномального трафика и отправляют информацию администратору.

Подробнее в статье https://the-robot.ru/kejsy/zachem-mashinnoe-obuchenie-vnedryayut-v-zashhitu-seti-cern/

25 января вышла 9 версия Gazebo.

Это один из инструментов для моделирования роботов, который должен быть в наборе каждого инженера-робототехника. Хорошо спроектированный имитатор позволяет быстро тестировать алгоритмы, создавать роботов, выполнять регрессионное тестирование и тренировать систему ИИ с использованием реалистичных сценариев.

Gazebo предлагает возможность точно моделировать популяцию роботов в сложных помещениях и на открытом воздухе. Под капотом надежный физический движок (по умолчанию ODE), высококачественная графика и удобные программные и графические интерфейсы. Написан на C++.

Проект активно развивается. Релизы выходят каждый год. Роадмап на 10 версию можно посмотреть на главной проекта.

Если пользовались, напишите своё мнение в @robotics_chat.

Роботы-лыжники выступили в Южной Корее наряду с олимпийскими спортсменами. Заезд роботов состоялся в рамках конкурса Ski Robot Challenge с призовым фондом $10 тыс. Он проходил на склонах горнолыжного курорта Welli Hilli в Хоэнсонге, расположенного к западу от Пхёнчхана, где сейчас проходит Зимняя Олимпиада.

Конкурс был организован Министерством торговли, промышленности и энергетики Южной Кореи. На церемонию открытия прибыл президент Международного олимпийского комитета. Он пожал манипулятор роботу Диане и пожелал ей удачи, словно обычному спортсмену.

В то время как расписание Зимних Олимпийских игр пришлось менять из-за морозной погоды и сильного ветра, а спортсмены из плоти и крови отказывались от тренировок, роботы продолжили своё выступление. В скоростном спуске аккумуляторы и движущиеся части работают на пределе и не успевают остыть, а ледяной ветер лишь повышает эффективность систем охлаждения.
Роботам предстояло выполнить скоростной спуск по лыжной трассе протяжённостью 80 метров. Подготовка к соревнованию заняла около полугода. 12 февраля 2018 г. свои модели представили восемь команд.

Списки команд и результаты в продолжении статьи https://the-robot.ru/kejsy/zimnie-robolimpijskie-igry-2018/

Рекомендую посмотреть на проект школьника, впечатляет. Некоторые движения самолёта будто бы нарушают законы аэродинамики.

https://youtu.be/UUJWYV4Yim0

Больше интересных видео в нашем чате @robotics_chat