LibrePlot

Программный комплекс для урпавления мультикоптером и другими RC-моделями. Исходный код LibrePilot выпущен под лицензией GPLv3, утвержденной OSI. Проект основан на исходном коде OpenPilot. Когда команда OpenPilot прекратила поддержку полётных контроллеров CC3D, часть разработчиков не согласилась с этим решением и запустили свой программный комплекс. Практически - это просто следующая версия OpenPilot, которая не остановилась в развитии.

LibrePlot направлен на разработку программного и аппаратного обеспечения для различных приложений. Программа подойдет для настройки управления и стабилизации транспортных и беспилотных средств. Одна из основных целей проекта —  обеспечение открытой и совместной среды. Это делает его отличной базой для разработки инновационных идей.

Программный комплекс предлагает мастер настройки передатчика, протоколы множественного ввода и вывода, алгоритмы объединения датчиков, различные режимы полета, несколько протоколов телеметрии. LibrePlot также поможет настроить автономный полет, автоматически взлет, автоматическую посадку и возвращение на базу.

GitHub: https://github.com/librepilot/LibrePilot

Руководство для пользователей: https://librepilot.atlassian.net/wiki/spaces/LPDOC/pages/4128774/User+Manual

Руководство для разработчиков: https://librepilot.atlassian.net/wiki/spaces/LPDOC/pages/4128776/Developer+Manual

Поддерживаемое оборудование: https://librepilot.atlassian.net/wiki/spaces/LPDOC/pages/31588369/Supported+Hardware

Скачать LibrePlot: https://librepilot.atlassian.net/wiki/spaces/LPDOC/pages/4128780/Downloads

Настройка Wizard: http://multicopterwiki.ru/index.php/LibrePilot

Робот научился создавать инструменты

В лаборатории робототехнической автономии и интерактивного обучения Технологического института Джорджии (Атланта, США) создан роботизированный манипулятор MacGyver. Он умеет визуально оценивать некоторые свойства предметов и самостоятельно подбирать их сочетания для создания инструментов.

На протяжении эволюции человека было множество качественных скачков. Среди них выделяют важный этап – период, когда древние люди научились изготавливать орудия труда из подручных материалов. Раз уж мы создаём роботов по своему подобию, логично было бы наделить их таким навыком.

Используя машинное обучение, робот тренируется согласовывать форму объектов и их функциональные возможности.

Например, он знает как скрепить предметы, или использует для изготовления ложки предмет с вогнутой поверхностью, так как плоская не удержит жидкость. Это кажется элементарным для людей, но роботы пока не умеют делать инструменты, исходя из задачи.

Наиболее неожиданным решением «МакГайвера» стало изготовлние функционального аналога шлицевой отвёртки из монеты, зажатой плоскогубцами.

В настоящее время робот ограничивается только оценкой формы и способа крепления. Он пока не может сопоставлять прочность и массу объектов, что требуется для его использования в реальных сценариях.

Работа выполнена в подразделении RAIL (Robot Autonomy and Interactive Learning) под руководством доцента Сони Черновой на основе методики профессора Майка Стилмана.

Источник: http://www.roboticsproceedings.org/rss15/p09.pdf

Astro – действительно умный робопёс

Что будет, если объединить Amazon Alexa с роботом Boston Dynamics? Такой гибрид виртуального ассистента и четвероногого робота опробовали в Лаборатории машинного восприятия и когнитивной робототехники Флоридского Атлантического университета (Бока-Ратон, США).

Вместе с исследователями из Научного колледжа Чарльза Э. Шмидта при том же университете они создали робота Astro. Он выглядит как большая игрушка массой 45 кг, но не спешите с выводами! Помимо внушительных размеров Astro обладает искусственным интеллектом.

Модуль ИИ состоит из набора плат Nvidia Jetson TX2 (содержат ГП архитектуры NVIDIA Pascal) с общей вычислительной мощностью в 4 TFLOPs. Он размещён внутри туловища, а сенсорный блок расположился в голове. Кстати, она была напечатана с помощью 3D-принтера и похожа на голову добермана. Среди датчиков есть пара камер, радар, электронный нос и направленный микрофон.

Уникальность Astro в том, что он не только выглядит, но и учится как собака. Его действительно можно дрессировать! Глубокая нейронная сеть (DNN) будет анализировать команды и выполнять их с каждым разом всё точнее.

Изначально робот распознаёт набор простых голосовых команд: «Сидеть!», «Лежать!», «Стоять!» – разумеется, все по-английски. В процессе он обучается другим командам, в том числе и сопровождаемым жестами.

Разработчики уверяют, что после длительной тренировки Astro сможет принести предмет определённой формы или цвета, научится узнавать десятки людей в лицо, а также координировать свои действия с дронами и другими роботами.

Помимо чисто исследовательских и развлекательных функций, для Astro предусмотрены и более социально важные сценарии применения, такие как поисково-спасательные миссии, обнаружение ядовитых газов, наркотических и взрывчатых веществ.

https://youtu.be/zZTiaj4PU_4

Segway-Ninebot выходит на рынок роботизированной доставки

16 августа в Пекине прошла выставка «Инновации в мобильности на базе ИИ», в рамках которой
компания Segway-Ninebot представила двух новых роботов.

Первый из них – Segway DeliveryBot X1, разработанный для автономной доставки между зданиями и обладающий продвинутой системой облачной навигации. Он распознаёт сигналы светофоров и дорожные знаки, определяет другие транспортные средства и пешеходов на своём пути.

Связь с управляющим сервером выполняется по 4G и Wi-Fi, но даже в случае кратковременной потери сигнала робот обычно способен завершить доставку. Правда, из соображений безопасности при выявлении любой неисправности в электромоторе у него срабатывают автоматические блокираторы колёс.

Габариты X1 составляют 1500x1300x800 мм. Полезный объём – 350 литров. Он заряжается за три часа и способен проехать на одном заряде до  100 км со скоростью до 20 км/ч. Робота можно использовать во время дождя благодаря влагозащите по стандарту IP67.

Испытания DeliveryBot X1 запланированы на январь 2020 года. В нём примут участие те клиенты компании, которые изъявили желание поучаствовать в эксперименте и оставить подробный отзыв о плюсах и минусах роботизированной доставки.

Второй робот – DeliveryBot S2, предназначен для использования внутри помещений. В отличие от многих аналогов, помимо камер кругового обзора он также оснащён лидаром, что минимизирует риск случайного столкновения. Робот функционирует от одной зарядки в течение всего рабочего дня, выполняя за это время до трёхсот заданий по доставке в пределах типичного офиса.

По замыслу X1 и S2 дополняют друг друга, обеспечивая «бесшовную» автоматизированную логистику. «Этот тандем автономных роботов-курьеров будет играть важную роль в развитии бизнеса через IoT» , – сказал Люк Гао, основатель и генеральный директор Segway-Ninebot.

Источник: https://www.segwayrobotics.com

Медицина, как и все фундаментальные науки, переживает цифровую трансформацию. Уже сейчас мы можем записываться к врачам онлайн, консультироваться с ними через приложения и Telegram.

Хотите заглянуть в будущее медицины? Подписывайтесь на канал @medicalksu! Автор канала Ксения работала в 5 медицинских стартапах и знает всё об их изнанке. Новости и авторские заметки об искусственном интеллекте, мобильных приложениях, биохакинге, чатботах и голосовых ассистентах для врачей. Всё это только для подписчиков канала @medicalksu

Подписывайтесь, у Ксюши нескучно!

Наглядная демонстрация работы пожарных роботов 🤖 Они спокойно могут выдерживать взрывы при тушении пожаров.

Discovery 🌎

NNP-T - новый нейропроцессор от Intel

Компания Intel представила подробное описание нового нейропроцессора NNP-T (Nervana Neural Network Processor for Training) на симпозиуме Hot Chips 31, прошедшем 18 – 20 августа в кампусе Стэнфордского университета.

NNP-T выпускается в формате мезонинной карты OCP, популярном в центрах обработки данных. Микросхема работает на частоте 1,1 ГГц и потребляет от 150 до 250 Вт в конфигурациях с воздушным охлаждением, а в будущем возможно повышение производительности с переходом на водяное охлаждение.

Технически это однокристальная система, содержащая 24 тензорных ядра, 32 Гбайт памяти и  16 линий PCIe 4.0.

Четыре чипа по 8 Гбайт подключены через высокоскоростной интерфейс HBM2. Для внутренних соединений используются 64 линии SerDes с пропускной способностью по 28 ГБ/с (3,58 Тбит/с). Пиковая производительность составляет 119 TOPS (триллионов операций в секунду).

Эта система на кристалле ранее была известна под названием Spring Crest Deep Learning Accelerator. Она призвана ускорить процесс обучения искусственных нейронных сетей и сделать его более энергоэффективным.

По словам представителей Intel, сложность наборов данных для нейросетей удваивается примерно каждые пять месяцев.

Сейчас для обучения на них используют связку из серверных процессоров Xeon и графических ускорителей Nvidia, но в такой универсальной конфигурации ресурсы используются слишком нерационально.

Основная проблема в том, что данные постоянно перемещаются между графической и системной памятью, а промежуточные вычисления синхронизируются у вычислительных блоков разной архитектуры.

Минимизация перемещения данных – ключевой принцип Nervana. Тензорные ядра NNP-T используют механизм Convolution Engine, который позволяет считывать данные из памяти и сразу преобразовывать их с помощью сверточных фильтров перед операциями умножения матриц.

В них реализована оптимизация вычислений bFloat16, FP32 и BF16, поддержка набора инструкций AVX512 и внеочередное исполнение инструкций на конвейерах с улучшенной точностью прогнозирования ветвлений.

NNP-T легко масштабируется в систему из 8 процессоров и даже сеть из нескольких узлов, соединённых по скоростному каналу. Архитектура поддерживает масштабирование до 1024 узлов с восемью NNP-T в каждом.

Нейропроцессор выпускается по 16-нм процессу TSMC CLN16FF+. Он содержит 27 млрд. транзисторов, размещённых на подложке площадью 688 кв. мм. В ней находятся основные вычислительные блоки – 24 тензорных ядра (TPCs).

Матрица NNP-T окружена четырьмя стеками HBM2-2400 (2,4 ГБ/с) по 8 ГБ каждый, которые расположены поверх промежуточного слоя площадью 1200 кв. м.

Каждый TPC имеет четыре высокоскоростные шины, две из которых предназначены для памяти HBM2, а две другие поддерживают связь с другими TPCs.

Intel стремится упростить труд разработчиков, реализовав большую часть функций в библиотеке nGraph с открытым исходным кодом и предоставляя компилятор, объединяющий платформы Paddle Paddle, Pytorch и TensorFlow.

До конца текущего года Intel предоставит образцы NNP-T своим ключевым партнёрам. Скорее всего, это будут облачные провайдеры первого уровня. Для широкого рынка будет доступна уже обновлённая ревизия NNP-T, которая выйдет не ранее 2020 года.

Источник: https://www.anandtech.com/show/14757/hot-chips-live-blogs-intel-spring-crest-nnpt-on-16nm-tsmc

ИИ Google встаёт на защиту роботов

Принадлежащая Google платформа видеохостинга YouTube использует искусственный интеллект для модерации видеороликов. Недавно её ИИ заблокировал несколько видеозаписей с соревнований BattleBots и других боёв роботов как несоответствующие этическим нормам.

Формулировка причины автоматического запрета трансляции гласила: «Данные видеоматериалы содержат сцены преднамеренного причинения страданий животным, или их принуждение к бою».

После ряда жалоб от владельцев каналов бан был снят, но ситуация заставляет задуматься. В ней есть повод переосмыслить структуру человеко-машинных взаимодействий, причём вовсе не из жалости к роботам.

Возможно, заставлять сложные механизмы ломать друг друга – не самое этичное применение инженерному таланту, но конкретно этим роботам было всё равно. У принимавших участие в боях не было даже зачатков искусственного интеллекта – это просто машины на дистанционном управлении.

Вопрос в другом: не слишком ли много аспектов нашей жизни сегодня зависят от надёжности ИИ?

Представители YouTube называют случившееся ошибкой в автоматической классификации объектов.  «У нас нет правил, запрещающих выкладывать сражения роботов», - пояснили они в ответных письмах.

Прожить пару дней без просмотра роликов на заблокированном канале можно без проблем (ущерб ощутят только их владельцы), а вот получить необоснованный отказ ИИ в других ситуациях куда неприятнее.

Разные системы искусственного интеллекта сегодня применяются везде, где требуется обработать массу типовых заявок. Помещение писем в спам, блокировка сайтов, получение кредита, оформление страховки и многое другое.

Все они используют единую модель работы, в которой человеку отводится роль наблюдателя. Он может внести изменения, но всегда делает это постфактум, поскольку физически не способен наблюдать за действиями ИИ в реальном времени.

Проблема в том, что разбирательства с участием людей начинаются уже после написания жалоб и занимают много времени. Вспомните об этом, когда беспристрастная система пометит ваш посадочный талон кодом SSSS (отобран для вторичного досмотра), или когда автопилот ошибочно распознает рисунок на стене как дорожную разметку.

Источник: https://www.cbr.com/youtube-reportedly-deleting-battlebot-videos-citing-animal-fighting-ban/

Лёгкий экзоскелет для ходьбы и бега

Исследователи из Института Висса при Гарвардском университете создали легкий универсальный экзоскелет. Он помогает людям ходить и бегать, затрачивая на передвижения меньше усилий. Как же он работает?

Наверняка вы видели кареточный мотор, который устанавливают на велосипеды, превращая их в электробайки. В отличие от мотор-колеса, он сам по себе не работает – лишь помогает тянуть цепь, экономя ваши усилия.

Похожий принцип используется и в новом экзоскелете – с той лишь разницей, что задача усиливать работу различных мышц гораздо сложнее. Бег и ходьба принципиально отличаются по своей биомеханике, соответственно должна меняться и работа электронного ассистента.

Для этого встроенный гироскоп и другие датчики сообщают процессору о характере колебания центра масс, амплитуде движений ног и частоте касаний опоры. Далее алгоритм определяет следующие типы передвижения: обычная ходьба, быстрая ходьба, бег и подъём по склону. Затем происходит подстройка, и в работу мотора вносятся динамические поправки.

Для каждого режима вычисляется период, когда левый и правый тазобедренный сустав испытывают максимальную нагрузку. В этот момент электромотор тянет накладку, обхватывающую ногу в верхней трети, за счёт чего усиливает движения разгибателей бедра.

Экзоскелет почти не стесняет движений, поскольку его основной блок расположен на спине  в области поясницы - максимально близко к центру масс.

Прототип прошёл испытания с участием добровольцев – мужчин и женщин с разной степенью физической подготовки. По объёму потребляемого кислорода в  тестах оценивалось количество энергии, затрачиваемой испытуемыми при выполнении одних и тех же заданий с экзоскелетом и без него.

Выводы говорят о том, что он действительно экономит усилия. Особенно заметна его помощь на затяжных подъёмах и ходьбе по пересечённой местности.

Однако, пока этот выигрыш очень скромный – от 4% при беге до 9,3% при ходьбе. Работу электромотора нивелирует необходимость носить на себе дополнительные 5 кг и неудобство его геометрии.

Основной блок слишком широкий, из-за чего его иногда его задевают локтями. Испытуемым приходилось шире расставлять руки, что приводило к изменениям походки.

Разработчики готовятся представить в следующем году новую версию экзоскелета – более лёгкую и компактную. Возможно, она найдёт применение в программах реабилитации после травм и повышения мобильности пожилых людей.

Работа выполнена совместно с исследователями из Школы инженерных и прикладных наук им. Джона А. Полсона (SEAS), а также Университета штата Небраска в Омахе.

Источник: https://science.sciencemag.org/content/365/6454/668

Робот поедет за вас в офис

Американский стартап Double Robotics представил новую модель робота для телеприсутствия. Если вторая модель выглядела как iPad на Segway и управлялась, словно игрушечная машинка, то новая Double 3 получила собственный экран и функцию автопилота.

Думаю, многие мечтали не ходить на работу, а отправлять в душный офис робота. Судя по отчёту Double Robotics, так уже сделали 11 тысяч человек. Некоторые из них находились на другом континенте, пока робот ездил на совещания.

По первым отзывам это гораздо удобнее обычной видеосвязи. С роботом вы можете перемещаться, менять угол обзора – словом, действовать так, будто находитесь в офисе сами.

Встроенный экран Double 3 работает надёжнее внешнего планшета. Теперь не нужно беспокоиться, что у него оборвётся соединение по Bluetooth.

Самое главное – полностью изменилось управление. Раньше удалённые сотрудники боялись кого-то задеть роботом и подолгу мучали навигационные кнопки, а сейчас им достаточно отметить маркер на карте. Робот сам приедет в нужную точку и остановится.

Маркер позиции отображается в системе дополненной реальности, за счёт чего управление роботом теперь напоминает игру в The Sims.

Система предупреждения столкновений в Double 3 использует оптический датчик глубины, камеры панорамного обзора с низким разрешением и ультразвуковые сенсоры.  Автопилот постоянно отслеживает перемещения с помощью инерциального измерительного модуля.

В верхней части установлены две основные камеры. Они оснащены матрицами с разрешением 13 Мп, а также механизмом наклона/поворота и масштабирования (pan-tilt-zoom). Это помогает рассмотреть как написанное на доске, так и лежащее на столе.

Продажи новой модели начнутся в сентябре по цене $3999. Если у вас уже есть Double 2, то можно немного сэкономить:  «голова» Double 3 обратно совместима с его стойкой Doube 2 – шасси осталось прежним.

Помимо высокой цены среди недостатков серии Double отмечают малое время автономной работы. Основного аккумулятора хватает максимум на 4 часа. Приходится 2-3 раза в день парковать робота на зарядную станцию и ждать от получаса (меньше нет смысла) до двух часов (время полной зарядки).

Также слегка странно выглядит попытка сохранения привычного угла обзора за счёт дистанционного изменения высоты робота. Штанга складывается до 119 см (имитация положения «сидя») и выдвигается до 150 см, но это и близко не соответствует среднему росту.

Источник: https://www.doublerobotics.com/

Медицинский робот из MIT

Инженеры из Массачусетского технологического института создали прототип гибкого робота для оперативного лечения тромбоза, аневризмы и других повреждений крупных сосудов.

Тромбоз артерий головного мозга и последующий инсульт являются одной из пяти главных причин смертности от сердечно-сосудистых заболеваний в мире. В среднем у врачей есть менее полутора часов от начала приступа, чтобы восстановить кровоток – иначе у пациента неминуемо возникнут тяжёлые (возможно – фатальные) повреждения мозга.

Гарантированно удалить кровяной сгусток можно только методами эндоваскулярной хирургии. Их же применяют для лечения аневризмы – патологического участка расширения, в котором происходит постепенное расслоение и разрыв артерии.

Проблема в том, что продвинутые методы сосудистой хирургии доступны только в крупных городах, но даже у ведущих профильных клиник часто не хватает свободных специалистов. Их подготовка занимает годы.

Удалять тромб вручную – крайне сложная процедура. Под контролем рентгеноскопии пациенту через бедренную или другую крупную артерию вводится тонкий катетер, по которому в область повреждения доставляются препараты, растворяющие тромб, или миниатюрные устройства для его механического разрушения и захвата.

Артериальное сосудистое русло головного мозга имеет сложную форму, катетер довольно жёсткий и обладает значительным трением, а все манипуляции выполняются в спешке. Совокупность этих факторов приводит к тому, что во время процедуры иногда возникают дополнительные повреждения.

В MIT предложили использовать для этих целей медицинского робота с дистанционным управлением внешним магнитным полем. Его сердечник сделан из нитинола – это никель-титановый сплав, детали из которого обладают гибкостью и памятью формы.

Поверх сердечника нанесён слой резиноподобного вещества с вкраплёнными в него ферромагнитными частицами. Внешняя оболочка выполнена из гидрогеля, за счёт чего достигается высокая биосовместимость, низкий коэффициент трения и практически полная атравматичность процедур.

Прототип был опробован на силиконовой 3D-модели сосудов головного мозга и показал себя довольно перспективным: робот быстро проходил сложные участки за счёт легко контролируемого сгибания и  возврата к исходной форме.

Вместо сложных ручных манипуляций хирург сможет управлять формой робота удалённо. Это снизит требования к уровню квалификации для оказания специализированной помощи, одновременно устраняя проблему облучения врачей при работе с рентгеновским оборудованием.

Источник:  https://robotics.sciencemag.org/content/4/33/eaax7329

Чемпион FPV-гонок испытал самый быстрый дрон

Итальянская компания Sigma Ingegneria представила прототип одного из самых быстрых в мире дронов. Его разработали инженеры Томмазо Пардини и Андреа Рокки, ставя главной целью достичь максимального соотношения тяги к массе.

Модель Helyx имеет скелетную конструкцию, напечатанную на промышленном 3D-принтере HP серии Jet Fusion. Её части одновременно служат посадочными опорами и амортизаторами. За счёт такого решения масса дрона составляет всего  87,5 грамм.

Батарейный блок и управляющая электроника расположены строго в центре масс, а моторы симметрично удалены от него, обеспечивая идеальную балансировку. О длительности автономного полёта ничего не говорится, но оно явно небольшое.

На шасси установлены четыре трёхлопастных винта, вместе сообщающие дрону горизонтальное ускорение до 7G. По расчётам производителя Helyx способен разгоняться от 0 до 100 км/ч всего за 1,2 секунды, развивая максимальную скорость управляемого горизонтального полёта до 208 км/ч.

Однако эти данные сугубо теоретические и пока не были подтверждены независимыми экспертами. Зато на этапе разработки дрон уже успел опробовать чемпион по гонкам FPV (с трансляцией вида от первого лица) Джузеппе Ренальди – см. ролик в конце поста.

Интересно, что предыдущая разработка Sigma Ingegneria была полной противоположностью Helyx: её дрон Horus разрабатывался как один из самых мощных. Благодаря шести парам соосных винтов, он поднимал полезную нагрузку до 10,9 кг, а ёмкая батарея позволяла ему оставаться в воздухе до 25 минут.

Видео испытаний прототипа Helyx: https://youtu.be/Msh9RykgAdY

Parrot Anafi обзваёлся VR-гарнитурой

Компания Parrot выпустила обновлённую версию своего беспилотника Anafi. Теперь он поставляется вместе с очками виртуальной реальности для полного погружения в режиме FPV.

В самом дроне с прошлого года никаких изменений конструкции нет. Обновилась только прошивка и содержимое комплекта поставки. Теперь помимо квадрокоптера, пульта Parrot Skycontroller 3 и батареи в нём будет VR-гарнитура третьего поколения.

Гарнитура транслирует вид от первого лица со встроенной камеры, расположенной в передней части дрона. Камера  оснащена механизмом наклона по вертикали, матрицей с разрешением 21 Мп и объективом с углом обзора 180°.

Гарнитура не имеет собственного экрана. В неё вставляется смартфон, на котором запущено мобильное приложение Parrot FreeFlight Pro (доступно для Android и iOS). Трансляция ведётся в режимах Full HD (1080p) или 4K, а фотографии снимаются с расширенным диапазоном яркости (HDR).

Поверх живой трансляции накладывается полупрозрачный HUD-дисплей, отображающий направление полёта, текущее местоположение и скорость. В любой момент его можно погасить и активировать снова.

Заявленное время полёта составляет до 25 минут. Стоимость комплекта на момент начала продаж – $799. За эти деньги вы также получаете фирменный рюкзак для переноски дрона, который может одновременно служить стартовой площадкой.

PS: В рекламном постере блондинка управляет дроном через VR-гарнитуру, стоя на краю обрыва. Наверное, она думает, что сохранилась в облако.

Источник: https://spectrum.ieee.org/tech-talk/robotics/drones/parrot-adds-folding-vr-goggles-to-anafi-drone-kit

RUSSIAN ROBOTICS PARTY #Москва

Национальной Ассоциации участников рынка робототехники исполняется 4 года!

НАУРР приглашает всех робототехников, партнеров, друзей и тех, кто неравнодушен к робототехнике на Russian Robotics Party, отпраздновать и пообщаться!

Вечеринка состоится 13 сентября в 20:00 на Робостанции ВДНХ, самой робототехнической площадке Москвы. Russian Robotics Party создается как новый формат встреч робототехнического сообщества, не для скучных речей, а для живого общения людей, которые творят на технологической передовой и развивают российскую робототехнику.

Гостей вечеринки ждут еда, напитки, DJ, крутой нетворкинг, роботы и китайский чай. И, конечно, торт!

Спешите регистрироваться! Сегодня последний день регистрации со скидкой.

https://roboticsassociation.timepad.ru/event/1040045/#register

Робот впервые нанял человека

На этой неделе робот Tengai был использован для подбора персонала в муниципалитете Уппландс Бро, Швеция. Это ИИ для проведения собеседований, оценивающий кандидатов независимо от их этнической принадлежности, возраста или пола.

Генеральный директор робототехнической компании TNG Аса Эдман Каллстромер пояснил, что целью создания Tengai была беспристрастная оценка кандидатов на любую должность.

«При найме люди  часто отдают предпочтение соискателям, чьи интересы и привычки они разделяют. Рекрутёры задают вопросы личного характера и формируют своё решение под влиянием эмоциональной вовлечённости, а робот свободен от этого».

Робот Tengai выглядит как говорящая голова на штативе. Его лицо отображается на проекционном дисплее, чтобы собеседнику проще было наладить общение. В отличие от живого хедхантера, Tengai не может проникнуться симпатией, или неприязнью к человеку. Он оценивает исключительно ответы на профильные вопросы.

Первым человеком, получившим должность от робота, стал Андерс Орнхед из Джарфаллы. Он устроился координатором отдела цифровых технологий в офисе муниципалитета. До этого ему отказали в двух кадровых агентствах.

Как прокомментировал Андерс, общаться с роботом было сложно из-за того, что он никак не комментирует ответы.

«Он слушает, не перебивает и никак не реагирует. Ты никогда не знаешь, достаточно ли сказал».

В любом случае, Tengai – это хороший пример беспристрастной оценки. Такое нововведение может оздоровить рынок труда, на котором профессионалам становится всё сложнее найти работу из-за сложившихся в обществе предрассудков.

Источник: https://www.dailystar.co.uk/news/world-news/robot-hires-human-being-world-19572551

Ars Technica, Ars Electronica!

В прошлую пятницу австрийский город Линц собрал поклонников классической и экспериментальной музыки на фестивале Ars Electronica. Его целью была демонстрация связи между искусством, наукой и технологиями. Гвоздём программы стало исполнение незаконченной Симфонии №10 Густава Малера, которую дописали при помощи нейросети.

Автор эксперимента – исследователь искусственного интеллекта и композитор Али Никранг, работающий в исследовательском центре Ars Electronica Futurelab. Для написания музыки он использовал глубокую нейронную сеть (DNN) с открытым исходным кодом – MuseNet.

Никранг обучил нейросеть на доступных произведениях Малера одного периода, чтобы она могла копировать его стиль. Затем MuseNet сгенерировала четыре коротких фрагмента, из которых Никранг выбрал один в качестве возможного продолжения симфонии. Дальше он создал итерационный цикл, и процесс повторялся десятки раз.

В общей сложности Никраг выбрал и соединил вместе около сотни сгенерированных ИИ фрагментов, чтобы представить публике шестиминутный вариант завершения десятой симфонии Малера.

Продолжение получило название Mahleresque. Оно было сыграно безо всяких пауз сразу после известного отрывка Малера. Большинство слушателей не увидело разницы в стиле, однако нашлись и те, которые обнаружили в новом фрагменте «некоторую фривольность» и «недостаточную эмоциональную глубину».

Сам Никранг считает эксперимент успешным. Он сказал, что ИИ извлек уроки из произведений Малера и смог создать убедительную копию его стиля, но при этом не развил общей концепции,  как этот мог бы сделать сам композитор.

«Все это звучит как хорошая музыка. В ней есть характерный стиль, определённые эмоции… Но тот, кто действительно знает Малера, сразу заметит отличия», – сказал Никранг.

По словам австрийского музыкального эксперта Кристиана Шейба, машинам все еще нужны люди, чтобы управлять ими.

«Даже с очень сложным искусственным интеллектом конечный результат зависит от навыков композитора, который руководит процессом», – сказал он.

Источник: https://techxplore.com/news/2019-09-ai-good-mahler-austrian-orchestra.html

Немецкий робот напечатает дом

Университет строительства и художественного конструирования Баухаус в Веймаре (Германия) провел выставку Sumaery2019, посвящённую столетию Баухауса. На ней был представлен проект Robotic Printed Morphologies –  огромный 3D-принтер, заменяющий бригаду строителей.

Его разработала команда немецких исследователей из Университета прикладных наук и искусств Дортмунда при участии коллег из Университета Дуйсбурга-Эссена под руководством профессора Яна Уиллмана.

Технически это роботизированный станок с ЧПУ, который движется по направляющим на связке из четырёх кабелей и «печатает» любые объёмные элементы при помощи раствора цемента с различными полимерными добавками.

Он оснащён камерой высокого разрешения для постоянного контроля процесса и сам движется подобно телекамерам, используемым во время спортивных трансляций.

Слой за слоем робот создаёт различные фигуры и заполняет пустоты в стальной арматуре. Такой подход означает, что необходимые строительные элементы могут быть изготовлены по требованию и на месте без ограничений по форме и размерам.

Это устраняет необходимость в дополнительных работах, таких как опалубка, транспортировка, выгрузка, возврат излишков, организация площадок временного хранения и подбор одинаковых элементов строительных конструкций.

Кроме того, робот способен выполнять различные нестандартные действия, например –сделать бесшовное соединение на участках с большой протяжённостью, или изготовить объёмные элементы декора.

Разработчики считают, что робот продемонстрировал новые возможности в вычислительном проектировании и аддитивном производстве.

«Результаты демонстрируют функциональный и эстетический потенциал роботизированного строительства», –  сказал Уиллман.

Источник: https://archpaper.com/2019/09/bauhaus-centennial-german-researchers-new-robot-printer/

DurIAN – говорит и показывает нейросеть

В Лаборатории искусственного интеллекта китайской холдинговой компании Tencent создали обобщённый фреймворк, который может использоваться как для генерации речи на основе текста, так и для сопутствующей анимации 3D-модели человеческого лица.

Разработка получила название DurIAN – Duration Informed Attention Network For Multimodal Synthesis – (искусственная нейронная) сеть постоянного внимания для мультимодального синтеза. Она получает на вход текст, после чего одновременно синтезирует натуралистичную речь и мимику говорящего человека.

Для этого DurIAN создаёт спектрограммы, учитывает интонацию, темп речи, а также разный уровень громкости, добавляющий эмоциональную окраску. В нём используется стратегия генерации звука с несколькими частотными полосами, работающая поверх модели WaveRNN (вокодер WaveNet + рекуррентная нейронная сеть).

По сравнению с WaveNet, многополосный вокодер снижает вычислительную сложность с 9,8 до 3,6 Гфлопс. Как результат, DurIAN может создавать естественно звучащую речь, используя для этого всего одно вычислительное ядро современного процессора.

DurIAN является комбинацией традиционных параметрических и сквозных (end-to-end) систем с самообучением. Это регрессивная модель, в которой синхронизация аудиовизуальных параметров осуществляется автоматически по длительности отдельных звуков.

По заявлению разработчиков так называемый «механизм сквозного внимания» уменьшает число артефактов, характерных для WaveNet, Tacotron, Tacotron 2 и других синтезаторов речи на основе нейронных сетей, одновременно упрощая процесс.

Главная идея разработчиков DurIAN – заменить механизм сквозного внимания в системе Tacotron 2  на модель выравнивания, используемую в традиционных параметрических системах.

Эта модель включает в себя алгоритм предсказания насыщения, который применяется для расчёта выражения лица без использования отдельных данных (например, 3D-сканов) при его математическом описании.

Плюсы DurIAN:
– меньшая вычислительная сложность;
– возможность работы в режиме реального времени на пользовательских устройствах;
– одновременная генерация голоса и визуального облика говорящего человека.

Минусы DurIAN:
– в настоящее время поддерживается только Мандаринское наречие китайского языка;
– нет возможности напрямую управлять эмоциональным фоном, например – задать грустный или весёлый голос;
– несмотря на декларируемое снижение артефактов, достоверность синтезированного голоса пока ниже, чем у основного конкурента.

В ходе тестов добровольцам предлагалось оценить синтезированную речь двух вокодеров по пятибалльной шкале, где 5 – абсолютно естественный голос. Tacotron 2 набрал в среднем 4,526 ± 0,066 баллов, а DurIAN – 4,185 ± 0,075 баллов, продемонстрировав чуть лучшее звучание женского голоса.

Источник: https://arxiv.org/pdf/1909.01700.pdf

⚙️ Образовательная робототехника.

Презентация нового образовательного проекта «Лунная одиссея 2.0» для освоения технологии, информатики, физики, математики и географии состоится 30 августа на международном образовательном форуме «Город образования — 2019». В его основе — космическая и лунная программы России. Над проектом работали специалисты госкорпорации «Роскосмос», компании LEGO Education и издательства «БИНОМ. Лаборатория знаний» (Группа компаний «Просвещение»).  

Подробнее: http://robotrends.ru/pub/1934/obrazovatelnaya-robototehnika-v-moskve-predstavyat-komplekt-lunnaya-odisseya-2.0-na-baze-lego-ev3