Роботи на чотирьох ногах дедалі частіше стають героями публікацій у ЗМІ. Журналісти детально описують нові можливості та вміння, емоційно обговорюють схожість машин із прототипами. Повністю розкрити не вдавалося лише одне питання: як навчити роботів думати, дати їм можливість орієнтуватися в навколишньому середовищі без допомоги оператора. Чи обмежується сфера застосування чотириногих роботів лише допомогою в розбиранні завалів, які утворилися внаслідок аварій, катастроф і надзвичайних подій, а також «служінням» військовим завданням? Відповіді на ці питання знайшла компанія Boston Dynamics: її фахівці створили робота SpotMini і показали, як він інспектує будівельний майданчик. Навчити робота всьому, що він уміє, вдалося завдяки потужним робочим станціям ThinkPad P1 і ThinkStation P920 від компанії Lenovo. І це лише один із прикладів поки ще незвичного застосування чотириногих машин.
Кожного дня робітники будівельних компаній стикаються зі складними викликами: періодичне розчищення ділянок, пересування потенційно небезпечною місцевістю. Такі повсякденні завдання вимагають безпеки людей, що працюють на будмайданчику. Інженери з Великобританії планують знизити ризик для життя та здоров’я людей, а разом із тим усунути затримки, які впливають на ефективність будівництва. Для цього компанія пропонує передати частину потенційно небезпечних обов’язків своєму чотириногому творінню — DogBot. Такий робот змінить майбутнє будівельної та інших галузей.
Асистент на чотирьох ногах
Робот-помічник DogBot, оснащений технологією машинного навчання, може пересуватися, орієнтуватися в просторі та сприймати своє положення.
Розробники React Robotics вивчають штучний інтелект і сценарії застосування робототехніки. DogBot став однією з перших подібних розробок британських дослідників. Чотириногий помічник зможе впоратися з логістикою на майданчиках, здійснювати 3D-сканування, необхідне для контролю виконання робіт, збирати інформацію зі встановлених датчиків. Усе це можливо завдяки програмному забезпеченню Autodesk Fusion 360.
Звична на будмайданчику спецтехніка на колісному або гусеничному ходу стикається з безліччю обмежень. Робот на чотирьох ногах здатен переносити вантажі, легко долаючи найскладніші перешкоди.
«Ми хотіли знайти способи застосування штучного інтелекту в реальному світі. Створюване нами робототехнічне обладнання — це шлях до майбутньої революції в його використанні, — коментує технічний директор і співзасновник React Robotics Чарльз Галамбос. — Такі DogBot-роботи справді “розуміють” світ і взаємодіють із ним».
Готовий до небезпек
Рівень травматизму в промисловості досить високий. Щоб не наражати людей на небезпеку, можна доручити DogBot найризикованіші завдання. Робот легко впорається зі збиранням інструментів або розчищенням будмайданчика й інших робочих зон, зебезпечуючи таким чином безпеку людей. Використання чотириногого помічника після кожної зміни дасть наступній бригаді будівельників можливість розпочати роботу на безпечній розчищеній ділянці.
DogBot виконає небезпечні завдання замість людини
Нещодавнє дослідження Associated General Contractors of America спільно з Autodesk показало, що нестача кадрів стала проблемою для близько 80% будівельних організацій. Творці DogBot упевнені — їхнє дітище зможе виручити в цій ситуації. React Robotics створювали робота з метою підвищити ефективність роботи фахівців цілої низки галузей і компенсувати нестачу трудових ресурсів, з якою стикаються деякі сфери.
Робот на чотирьох ногах здатен збільшити продуктивність на будмайданчиках за рахунок оцінки стану будівництва та налагодження зворотного зв’язку. Відповідальні особи отримують повну картину й бачать готові ділянки споруди, можуть приймати зважені рішення щодо визначення наступних завдань. Це дає змогу скоротити витрати часу та ресурсів, необхідних для роботи будмайданчика.
Надійна платформа для штучного інтелекту
Щоб навчити DogBot виконувати всі роботи, на які він запрограмований, необхідні значні обчислювальні ресурси. Пересування, подолання перешкод, навігація, розуміння способів виконання поставлених завдань — для цього потрібно оперувати великими масивами даних. Щоб забезпечити необхідну продуктивність, розробники з React Robotics використовували інноваційні продукти компанії Lenovo: мобільну робочу станцію ThinkPad P1 і робочу станцію ThinkStation P920, адаптовану для роботи зі штучним інтелектом (ШІ).
У конфігурації Lenovo ThinkStation P920, яку використовують для програмування роботів, установлені три відеокарти nVidia Quadro RTX з ядрами AI Tensor. Пристрій обладнаний двома процесорами Intel Xeon і різними інтерфейсами введення/виведення. Потужність ThinkStation P920 дає змогу працювати з візуалізацією, моделюванням, рендерингом, використанням ШІ та систем глибокого навчання. Творці DogBot використовували робочу станцію як систему компіляції даних. Вона дає змогу обслуговувати робочі процеси глибокого навчання і виконувати вимогливі до ресурсів алгоритми машинного навчання. Робоча станція ThinkPad P1 допомогла розробникам програмувати чотириногого робота.
До використання такої платформи навчання займало кілька днів. Завдяки застосуванню інноваційних пристроїв React Robotics, вдалося отримати бажаний результат практично моментально. Це дає розробникам можливість швидко змінювати налаштування, проводити більше необхідних випробувань, а отже, істотно скоротити час виходу продукту на ринок.
Завдання: навчання
«Ми приділяємо значну увагу своїй роботі з партнерами. Вони поділяють наше бачення у сфері впровадження технологій», — говорить генеральний директор React Robotics Грегорі Еппс.
«Наш робот справді здатен сприймати навколишній світ, взаємодіяти з ним. Кожна його нога має 12 ступенів свободи. Він може ходити й бути оснащеним різними датчиками. Більшість його деталей надруковані на 3D-принтері. Ми використовуємо Autodesk Fusion 360, тому можемо дуже швидко розробити щось нове й за один день протестувати деталь. Ми бачимо, що можливості роботів розвиваються дуже швидко. Щодня у робототехніці та сфері штучного інтелекту відбувається щось нове. І партнери допомагають нам у досягненні вагомих результатів», — зазначив Чарльз Галамбос.
Поширення застосування технологій глибокого й машинного навчання, ШІ в різних галузях вимагає високопродуктивних апаратних платформ. Ефективне виконання таких завдань можливе завдяки робочим станціям Lenovo серії P. Обладнання забезпечує високу продуктивність, необхідну для використання цієї опції на основі глибокого й машинного навчання, ШІ. Необхідна продуктивність досягнута завдяки інтеграції програмних комплексів для обробки й аналізу інформації, а також платформ штучного інтелекту для обчислень на відеокартах.
Таке рішення дає змогу скоротити час, необхідний для обробки алгоритмів глибокого й машинного навчання. Завдяки цьому можна суттєво прискорити навчання і підготовку даних, візуалізацію, отримання інформації. Обладнання на основі відеокарт nVidia Quadro RTX із тензорними ядрами допомагає зменшити витрати на проєкти з обробки та аналізу інформації.
Лінійка робочих станцій Lenovo включає в себе універсальні ThinkStation P330 Tiny, які забезпечать формування логічного висновку на основі технологій ШІ. ThinkStation P520 дають можливість виконувати периферійні обчислення і розробляти моделі ШІ. ThinkStation P920 забезпечують створення моделей глибокого навчання на базі десктопів.
Часи змінюються
Вплив технологій ШІ на робочі процеси відчутно зростає. Приклад використання робота DogBot для допомоги професійним будівельникам демонструє цю тенденцію. Застосування ШІ полегшує роботу будівельників, працівників інших сфер, галузеве партнерство в галузі штучного інтелекту розширюється.
Щоб сприяти зближенню технологій високопродуктивних обчислень і ШІ, в серпні 2019 року компанії Lenovo та Intel запустили програму співпраці у сфері оптимізації своїх розробок для центрів обробки даних.
Lenovo адаптує свої хмарні сервіси, щоб забезпечити відповідність технологіям Intel, таким як пам’ять Optane, платформа oneAPI, обчислювальна архітектура Intel Xe і процесори Xeon другого покоління, які підтримують Deep Learning Boost.
Крім цього, у рамках такої співпраці Lenovo вдосконалює пакет LiCO HPC/AI, щоб забезпечити його сумісність із ПЗ Intel, таким як oneAPI. Партнери планують відкрити центри розробки рішень ШІ та високопродуктивних обчислень у всьому світі.
Завдання компаній — підвищити доступність таких рішень для закладів освіти й різних організацій, які працюють над питаннями зміни клімату, вивчення космосу, дослідження в галузі генетики та подібними.
Уже зараз компанії в будь-якій країні отримали можливість випробувати перед розгортанням розроблену Lenovo платформу LiCO. Зробити це можна в одній із Lenovo AI Innovation Labs. У таких лабораторіях установлено все необхідне інноваційне обладнання, програмне забезпечення.
У мобільних роботів є всі шанси стати надійними та корисними помічниками в різних галузях. Зараз розробники у всьому світі працюють над схожими проєктами для будівельної, енергетичної та виробничої галузей, різних спеціалізованих напрямів.
У майбутньому з’явиться багато нових способів застосування роботів-асистентів. Уже стартували випробування чотириногих роботів, яких буде використовувати поліція. Також заплановані випробування робота-утилізатора з антропоморфною конструкцією, який може застосовуватися в каньйонах із високим рівнем радіації. Із розширенням можливостей роботів будуть збільшуватися і комерційні можливості. Початкова висока ціна такого продукту знижуватиметься, й роботизовані асистенти стануть доступними ширшому колу виробничих галузей.
