发布询价单
您的位置:首页 > 资讯 > 行业资讯 > 正文

首个应用微软AI的自主系统,能让机器蛇自主爬楼、避障

2019-05-08 10:47 性质:转载 作者:雷锋网 来源:雷锋网
免责声明:AGV网(www.chinaagv.com)尊重合法版权,反对侵权盗版。(凡是我网所转载之文章,文中所有文字内容和图片视频之知识产权均系原作者和机构所有。文章内容观点,与本网无关。如有需要删除,敬请来电商榷!)
  5月7日,在微软Build 2019开发者大会上,微软宣布推出第一个应用微软AI的自主系统(Autonomous systems)。该系统建立在微软此前收购的Bonsai公司的基础能力上,可帮助开发人员使...

  5月7日,在微软Build 2019开发者大会上,微软宣布推出第一个应用微软AI的自主系统(Autonomous systems)。该系统建立在微软此前收购的Bonsai公司的基础能力上,可帮助开发人员使用微软的AI和Azure相应工具训练可以自主运行的系统模型。

  据悉,该系统主要应用了微软的机器教学和仿真技术两项技术,以模拟真实环境进行模型/系统训练。

  微软AI自主系统,机器教学+仿真技术

  通过微软这一自主系统,开发人员还可以应用微软的Azure IoT、ROS for Windows等服务,以在云端或设备端构建智能机器人系统。

  在此次系统首个预览版本发布之前,微软就这一系统已与丰田旗下ToyotaMaterialHandling公司、Sarcos公司合作,分别对二者的自动叉车机器人远程视觉检测机器人进行了智能化改进。

  以Sarcos的远程视觉检测机器人为例,该机器人为一款蛇形机器人,可用于深入地震现场、搬运坍塌材料,以及救寻伤者。但是Guardian S机器人此前必须由人远程操控,以引导其穿过狭窄空间和复杂地形。据官方介绍,通过使用微软这一系统,工程师能够开发出一种自动控制系统,使蛇形机器人能够自主避开障碍物,甚至自行爬楼梯、爬墙。

  前文有提到,这一系统的关键技术之一是「机器教学」。

  要让机器人实现自主控制,当下主流方式是应用深度学习,但这在动态环境中仍存在一定难度,微软这一系统即通过其「机器教学」实现机器人在复杂环境中的自主控制。

  微软认为,AI的下一阶段,训练机器学习模型时将融入人类专业知识,即所谓「机器教学」。机器教学旨在从专业人员那里获取知识,而不仅仅是从数据中提取知识。

  微软此前曾表示,十年前,微软研究人员已经开始探索机器教学原理,微软现在也正将这些概念逐步应用到机器人及自动化生产相关产品或系统中。

  据雷锋网了解,自然语言理解(Language Understanding)是微软最早采用机器教学概念的应用之一,这是Azure认知服务中的一种工具,可以从短文本中识别意图和关键概念。据官方信息显示,该应用已被UPS、Progressive Insurance等公司用于开发智能客户服务机器人

  此次,在微软Build 2019上,机器教学这一技术也再次被微软应用到构建其自主机器人系统中。

  这一系统的另一关键技术为仿真技术,包括微软自己的AirSim模拟工具或第三方模拟器。

  在算法或系统构建完成后,进入真实环境工作之前,需要先将系统放入模拟环境中进行测试。其中,AirSim为微软在2017年2月对外公布的开源仿真平台,主要用于为无人机、自动驾驶汽车、机器人构建模拟环境。

  微软研究人员表示,“通过创建模拟器,提供更加真实的环境视图。机器人平台的模拟器可以精确渲染细微环境,如阴影、反射等,这些都会对计算机视觉算法产生重大影响。”

  而在此前,丰田旗下ToyotaMaterialHandling公司正是通过使用微软的AirSim,在AirSim环境下模拟仓库环境来训练智能叉车,以便在识别和避障的同时自主运行。

  而这一自主系统其实并不仅仅用于机器人领域,其目标应用领域还包括建筑、能源、工业等众多领域。

  Bonsai CEOMarkHammond也表示,“我们正在努力为想要构建AI自主系统的客户提供一个全面的平台,涵盖开发、运营和端到端生命周期管理。”

  被微软视为AI自主系统“大脑”的Bonsai

  2018年6月,微软对外宣布收购被其称为自主系统的“大脑”的人工智能初创公司Bonsai。

  据雷锋网了解,Bonsai成立于2014年,公司定位“面向企业的世界深度增强学习平台”,致力于设计面向企业的深度学习工具,其工具主要应用于机器人、能源、工业和自动驾驶等领域。Bonsai的深度学习工具使用开源机器学习库TensorFlow,使工程师能够制定和训练自主系统。

  Bosai的深度学习工具提供的服务包括自动模型生成和管理,用于模拟器集成的API和软件开发工具包(SDK)。值得注意的是,在2017年,该公司开发了一种用于编程工业控制系统的新技术,其执行速度比谷歌的DeepMind等方法要快45倍。

  据官方信息显示,Bonsai的端到端平台可以提供一套完整的工具,目前可以通过机器教学,将专业人士知识融入到机器学习模型中,平台会自动选择最合适的深度强化学习算法,用于训练特定模型,布置神经网络和调整超参数。

  微软公司副总裁Gurdeep Pall此前曾表示,“Bonsai的平台与和丰富的仿真工具与微软的强化学习工作相结合,成为建立任何进行控制和校准任务的自主系统最简单和最丰富的人工智能工具链。 这个工具链将与在Azure云上运行的带有GPU和Brainwave的Azure机器学习组合相结合,用其构建的模型将在Azure IoT中部署和管理,从而为微软提供用于自治系统的端到端解决方案。”

网友评论
文明上网,理性发言,拒绝广告

相关资讯

  • 增强现实和虚拟现实在工业自动化中的作用凸显
    在工业自动化等多个行业,为传统的生产和制造流程带来了革命性的变革。在全球化竞争日益激烈的今天,企业迫切需要利用先进技术来提高效率、减少成本、优化操作流程,并最终实现可持续发展。本文将...

    2024-02-29 08:58

  • 工业 5.0 对企业的真正意义?
    随着全球经济和社会步入一个由技术驱动的创新时代,企业正面临着前所未有的转型挑战。这一转型并非孤立发生,而是在全球生产环境紧密追随工业4.0的联网浪潮中进行,这一浪潮始于2011年汉诺威工业博...

    2024-02-27 09:05

  • 固态电动在道路车辆上的应用比你想象的更接近目标
    在探索道路交通和车辆未来的能源解决方案时,固态电池技术站在了创新的前沿。这项技术,凭借其承诺带来的更高能量密度、增强的安全性能,以及更加迅速的充电能力,正处于电动汽车(EV)行业变革的...

    2024-02-27 08:58

  • 日本机构研究自动驾驶汽车伤亡事故的避免率为89.5%
    自动驾驶技术可实现独立于驾驶员的无人驾驶。作为一项有助于解决专业驾驶员短缺问题和改善道路交通安全的技术,这项技术的开发和社会实施正在全球范围内获得蓬勃发展。那么,未来自动驾驶技术普及...

    2024-02-27 08:52

  • 在内部物流中使用代码和传感器有那些?
    在内部物流中,代码(例如条形码或二维码)和传感器的使用非常广泛,它们可以帮助自动化和优化仓库管理、库存跟踪、货物运输等多个方面。下面是一些具体的应用案例:(1)条形码和二维码库存管理:...

    2024-02-27 08:47

  • 中国AGV网本周热点回顾(2024年2月19日-2月24日)
    AGV网(www.chinaagv.com)是中国自动导航机器人(AGV)和自主移动机器人(AMR)行业网站!团队拥有超过23年的行业垂直门户运营经验,多年来见证了传统内部物料搬运从粗放化、低效率沿着更加智能化、自主...

    2024-02-26 09:33

  • 电池护照--大型电池全生命周期通行证
    电池护照是一个电子记录系统,用于提供电池全生命周期的详细信息,包括制造细节、材料成分、技术规格和环境影响等。它旨在增加电池供应链的透明度,支持电池的可持续使用、回收和二次利用,同时确...

    2024-02-26 08:39

  • 美国科学家研发小型棉花采摘机器人
    美国密西西比州立大学工程学教授 侯赛因·加拉卡尼 (Hussein Gharakhani)和一台机器人棉花收割机原型。棉花是美国种植的最有价值的作物之一,每年的收成价值约为 70 亿美元。从弗吉尼亚州到加...

    2024-02-26 08:38

  • 人工智能找到锂的替代品
    在技术创新时代,人工智能被证明是一个强大而细致的盟友,能够支持和补充科学进步。就在最近,由于人工智能的帮助,人们发现了一种新材料,它可以彻底改变锂电池,大大减少对锂电池的依赖。N2116就...

    2024-02-23 08:36

  • 国际机器人联合会发布2024 年机器人五大趋势
    国际机器人联合会(International Federation of Robotics, IFR)是一个致力于促进全球机器人行业发展的国际组织。成立于1987年,IFR 代表着全球机器人产业的利益,旨在为其成员提供一个交流...

    2024-02-22 08:52

关注官方微信

手机扫码看新闻