Hubei podpisuje strategickú dohodu o zriadení prvého otvoreného-centra architektúry hmatového poznania v odvetví robotiky

Dňa 5. mája^th, vo Wuhan East Lake New Technology Development Zone, Hubei Humanoid Robot Innovation Center, Wuhan Huaweike Intelligent Technology Co., Ltd., a Hubei Humanoid Robot Industry Alliance podpísali dohodu o strategickej spolupráci s cieľom spoločne vytvoriť prvú otvorenú-architektúru v tomto odvetví, ultra-veľkú{4}}rozsiahlu multimodálnu taktilný dátový engine a kognitívne tréningové centrum. Centrum bude systematicky zhromažďovať a trénovať robotické hmatové údaje, čím bude riešiť dlhotrvajúcu-výzvu odvetvia v podobe fragmentovaných hmatových údajov a umožní robotom „vnímať svet“.

Prečo sa hmatové vnímanie stalo stredobodom vývoja humanoidných robotov?

Priemysel sa čoraz viac zameriava na hmatové vnemy pre humanoidné roboty.Nedávno používateľ platformy X odhalil to, čo sa javí ako prototyp humanoidného robota Optimus 3 od Tesly. Predtým predvádzal akcie ako „chytenie tenisovej loptičky“, ktoré sa opierajú o-hmatovú spätnú väzbu v reálnom čase, čo viedlo obyvateľov siete k špekuláciám, že tento robot môže začleniť elektronickú kožu do viacerých oblastí na vytvorenie svojho hmatového systému.

Dôvod, prečo hmatové systémy pre humanoidné roboty získali značnú pozornosť od globálnych kľúčových podnikov, spočíva čiastočne v rôznorodej a komplexnej povahe ľudského hmatového vnímania. Hmatové vnemy boli vždy základnou zložkou ľudského zmyslového systému a poskytovali rozhodujúci vstup pre interaktívne vnímanie a automatizačné systémy v humanoidných robotoch. Umožňuje presnejšiu detekciu polohy objektu a vlastností povrchu. Na druhej strane, po trénovaní humanoidných robotov na integráciu multi-zdrojových údajov zo senzorov, ako je videnie, dotyk a vnímanie sily, modely hlbokého učenia umožňujú krížové-modálne asociácie a hlboké spojenie multi{5}}modálnych údajov. To poskytuje humanoidným robotom kognitívne vlastnosti podobné ľudským-a uľahčuje prenosnosť medzi-scenármi, čo predstavuje rozhodujúci smer pre posun ich schopností do ďalšej fázy.

Z pohľadu trhu predstavuje investícia do hmatovej technológie aj stávku na budúci rast.Podľa údajov Precedence Research, ako jadro vnímania humanoidných robotov, sa predpokladá, že globálny trh s flexibilnými hmatovými senzormi do roku 2034 dosiahne 31,06 miliardy dolárov.

Aké sú výzvy pri budovaní platformy na získavanie hmatových údajov a školenia?

Vývoj hmatovej zbernej a školiacej platformy predstavuje veľmi komplexné interdisciplinárne systémové inžinierstvo. Jeho náročnosť ďaleko prevyšuje náročnosť budovania platforiem pre modality ako videnie alebo reč. Vytvorenie systému hmatového vnímania údajov pre humanoidných robotov nie je jednoduchá úloha. Vyžaduje si to hlbokú integráciu špičkových-výsledkov zo strojárstva, počítačovej vedy, kognitívnej vedy, vedy o materiáloch a ďalších oblastí, aby sa vytvoril systém s uzavretým-cyklom zahŕňajúci zhromažďovanie údajov, optimalizáciu algoritmov a prispôsobenie hardvéru. Len tak bude možné tento cieľ skutočne dosiahnuť. To pritiahlo značnú pozornosť k novozaloženému hmatovému školiacemu centru Hubei. Projekt vytvára systém platformy hmatového vnímania „1+10+1000+N“ (1 stelesnená architektúra hmatového vnímania / 10+ kľúčových scenárov / 1000+ bežných objektov / N kategórií zovšeobecnených aplikácií v reálnom-svete). Prostredníctvom inovácií v štyroch dimenziách sa zameriava na riešenie viacerých{14}}prelomových výziev v robotických hmatových systémoch a na zlepšenie obratných manipulačných schopností humanoidných robotov.

Toto hmatové školiace centrum integruje multimodálne hmatové získavanie údajov prispôsobené pre viac ako 10 kľúčových scenárov vrátane zdravotníctva, maloobchodu, priemyslu a laboratórií.Zaviedla zhromažďovanie hmatových údajov pre viac ako 1 000 objektov skutočného-sveta a vytvorila základnú hmatovú databázu pre fyzický svet. To poskytuje bohaté, autentické hmatové vzorky pre školenie AI u rôznych výrobcov, čo umožňuje robotom vykonávať presné operácie a interakcie s prostredím. Je ekvivalentom mapovania „hmatovej krajiny“ a podporuje nasadzovanie humanoidných robotov medzi-odvetviami a rôznymi{6}}scenármi a zároveň vytvára základy pre dlhodobé-rozsiahle-operácie centra.