Интеграция роботов в нашу повседневную жизнь создает все больше проблем для их разработчиков и вопросов у пользователей.

Зачем какому-то патрульному роботу “Knightscope K5”, охраняющему приют для животных в Сан-Франциско, постоянно проезжать мимо “жилищ” бездомных? Наконец, один из бездомных создал приятную ассоциацию с внешним видом этого робота: начал называть его «R2-D2 Два» и был рад каждый раз, когда машина издавала свистящие звуки и здоровалась с ним. Для других робот стал Большим братом на колесах. Бездомные замечали, что у ботов возникает вспышка, после которой, по-видимому, они вели видеосъемку. Взаимодействия полицейских с роботом убедило жителей, что вся информация передается в правоохранительные органы. Одна из историй ненависти к роботу закончилась тем, что робота накрыли брезентом, перевернули, а затем залили сенсоры соусом барбекю.

Возможно, результат получился бы другим, если бы оказалось больше людей, которые нашли в роботе своего друга, а не воспринимали его как очередного полицейского.

Ученые из университета Эйндховена предложили объективный способ оценить уровень эмпатии к роботу с помощью эксперимента Милгрэма.

Подробнее https://the-robot.ru/research/kakim-dolzhen-byt-dizajn-robotov-budushhego/

⁣19 апреля в Москве пройдет вторая международная конференция по применению искусственного интеллекта в бизнесе – AI Conference.

Темы конференции:

▫️ передовые достижения ИИ;

▫️ чат-боты и другие инструменты ИИ для увеличения прибыли и лояльности клиентов;

▫️ применение ИИ в конкретных сферах: медицина, финансы, маркетинг, сервисная робототехника, автоиндустрия, ритейл;

▫️ кейсы успешного внедрения ИИ в бизнес.

Среди спикеров: представители Nvidia, Microsoft, МТС, VisionLabs, Addi, Marketingbot, «Сколтех», «Сбербанк» и других крупных компаний.

Помимо конференции предусмотрена выставка новейших ИИ-решений и Битва стартапов, где разработчики презентуют наиболее перспективные проекты отрасли.

Подробности: https://goo.gl/tBRvEH

Мы планируем там быть и вести трансляцию интересных докладов. Обязательно заглянем на битву стартапов и расскажем, кто больше заинтересовал инвесторов и почему.

В Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL) создан глубоководный робот SoFi. Он способен менять форму и плавучесть, имитируя движение настоящей рыбы. Благодаря гибкости и свободе движений, робот может снимать коралловые рифы и глубоководные пещеры изнутри, исследуя жизнь морских обитателей.

Небольшой робот SoFi выполнен преимущественно из силиконовой резины. Его плавники и отдельные компоненты головной части созданы методом 3D-печати. Камера, блок подсветки и вся управляющая электроника расположена в голове. Она заполнена минеральным маслом, так как оно не проводит электрический ток и препятствует сжиманию корпуса давлением воды.

SoFi питается от литиево-полимерной батареи. Робот приходит в движение, когда электромотор нагнетает воду в одну из двух шаровых камер, расположенных в хвосте и меняющих её форму. Когда одна камера расширяется, она сгибает эластичное тело робота в противоположную сторону. Затем вода перекачивается в другую камеру, и робо-рыба плывёт, двигая хвостом.

За секунду SoFi проплывает в среднем половину длины своего тела. Также у робота есть «модуль управления плавучестью», который может изменять свою плотность, заполняясь сжатым воздухом и вытесняя его водой.

Видео: https://www.youtube.com/watch?v=Dy5ZETdaC9k

Подробнее про робота читайте на https://the-robot.ru/prototype/robot-ryba-kak-predvestnik-podvodnoj-observatorii/

⁣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