Dirbtinio intelekto robotų instruktoriaus vaidmuo

 

Dirbtinio intelekto robotų instruktoriaus vaidmuo apima duomenų kuravimą, modeliavimų kūrimą ir grįžtamojo ryšio teikimą, siekiant išmokyti dirbtinio intelekto sistemas atlikti fizines užduotis ir efektyviai sąveikauti realioje aplinkoje.

 

Pagrindinės atsakomybės sritys

Dirbtinio intelekto robotų instruktoriai užpildo atotrūkį tarp DI modelių ir fizinės realybės:

 

Duomenų rinkinių kuravimas: didelių, aukštos kokybės duomenų rinkinių, įskaitant vaizdus, ​​jutiklių duomenis ir žmonių judėjimo pavyzdžius, rinkimas ir tvarkymas, kurie yra būtini mašininio mokymosi modeliams, kad jie galėtų mokytis ir priimti sprendimus.

 

Mokymo aplinkų kūrimas: fizinių ir virtualių modeliavimo aplinkų, kuriose robotai galėtų saugiai išmokti naujų įgūdžių ir atlikti užduotis, nerizikuodami sugadinti aparatinės įrangos ar žmonių, kūrimas.

 

Tokios priemonės kaip „NVIDIA Isaac Sim“ [1] naudojamos sintetiniams duomenims generuoti fiziškai pagrįstose virtualiose aplinkose.

 

Žmonių grįžtamojo ryšio teikimas: roboto veikimo vertinimas realiame pasaulyje arba imituojamose situacijose ir korekcinių grįžtamojo ryšio teikimas, siekiant patobulinti jo elgesį ir užtikrinti, kad jis atitiktų žmonių lūkesčius ir etikos gaires.

 

Bendradarbiavimas su inžinieriais: glaudus bendradarbiavimas su DI ir mašininio mokymosi inžinieriais, siekiant išspręsti problemas, pagerinti modelio našumą ir integruoti DI modelius su robotų aparatine įranga ir mašininio matymo sistemomis.

Modelių tikslinimas: Dirbtinio intelekto modelio parametrų koregavimas konkrečioms pramonės užduotims, pavyzdžiui, nenuspėjamų daiktų tvarkymui sandėlyje ar pagalbai virtuvėje, siekiant didelio tikslumo ir patikimumo.

 

Naudojami įrankiai ir technologijos

DI mokytojai naudoja įvairius įrankius ir platformas, iš kurių daugelis yra specialiai sukurtos robotikai ir DI kūrimui:

 

Duomenų anotavimo platformos: Įrankiai, skirti efektyviai žymėti didelius duomenų kiekius, siekiant padėti DI suprasti savo aplinką ir užduotis.

 

Mašininio mokymosi sistemos: Atvirojo kodo bibliotekos, tokios. kaip „TensorFlow“ [2] ir „PyTorch“ [3], naudojamos pagrindiniams DI modeliams kurti ir mokyti.

 

Modeliavimo programinė įranga: Tokios platformos, kaip „NVIDIA Omniverse“ [4] ir „Isaac Sim“ sukuria skaitmeninius dvynius ir virtualias bandymų aikšteles, kuriose robotai gali mokytis iš patirties be realaus pasaulio apribojimų.

 

Specializuota aparatinė / programinė įranga: Integruotos sistemos, tokios, kaip „DOBOT X-Trainer“ [5] ir „TM AI+ Trainer“ [6] programinė įranga, supaprastina duomenų rinkimo ir modelių mokymo procesą pramoninės automatizavimo taikymams.

 

Karjeros kelias ir darbo perspektyvos

Dirbtinio intelekto robotikos instruktorių paklausa sparčiai auga, nes įmonės ieško ekspertų, kurie tobulintų dirbtinio intelekto elgesį praktiniam pritaikymui. Šis vaidmuo siūlo konkurencingus atlyginimus (vidutinio lygio specialistai uždirba apie 90 000–130 000 USD per metus) ir gali atverti kelią į aukštesnio lygio pareigas, tokias, kaip dirbtinio intelekto produktų vadovas, mašininio mokymosi inžinierius arba dirbtinio intelekto etikos specialistas. Lingvistikos, psichologijos ar komunikacijos išsilavinimas gali būti toks pat vertingas, kaip informatikos laipsnis, jei asmuo turi stiprius analitinius įgūdžius ir duomenų valdymo patirtį.

 

1. „NVIDIA Isaac Sim“ yra atvirojo kodo, dirbtiniu intelektu paremta robotikos modeliavimo aplinka, sukurta „NVIDIA Omniverse“ pagrindu, skirta kurti, testuoti ir mokyti dirbtinio intelekto valdomus robotus. Ji teikia fiziškai tikslias virtualias aplinkas su GPU spartinamu, daugiafizikiniu modeliavimu ir fiziškai pagrįstu atvaizdavimu naudojant RTX technologiją, kad būtų galima tiksliai imituoti jutiklius, tokius, kaip kameros ir LiDAR. Platforma palaiko įvairias robotikos užduotis, įskaitant sintetinių duomenų generavimą mokymui, sustiprintą mokymąsi, naudojant tokias priemones, kaip „Isaac Lab“ ir integraciją su robotų programinės įrangos paketais, tokiais, kaip „ROS 2“.

 

Fiziniu pagrindu sukurta simuliacija: naudoja „NVIDIA PhysX“ daugiafizikai ir „NVIDIA RTX“ fotorealistinei jutiklių simuliacijai, o tai pagerina mokymo ir testavimo tikslumą.

 

Sintetinių duomenų generavimas: sukuria sintetinius duomenis dirbtinio intelekto modelių mokymui, kurie gali padėti panaikinti atotrūkį tarp simuliacijos ir realaus pasaulio, ypač atliekant sudėtingas ar dinamiškas užduotis.

 

Sustiprintas mokymasis (RL): apima tokias priemones, kaip „Isaac Lab“, kuri yra „Isaac Sim“ pagrindu sukurta sistema robotų politikoms mokyti, naudojant sustiprintą ir imitacinį mokymąsi.

 

Robotų programinės įrangos integracija: siūlo ROS 2 sąsajas robotų programinės įrangos paketams testuoti ir patvirtinti.

 

Lankstumas ir išplėtimas: yra visiškai išplečiama ir gali būti pritaikyta, kuriant naujus simuliatorius arba integruojant į esamus srautus, naudojant tokias priemones, kaip „OpenUSD“ (Universal Scene Description).

Diegti debesyje: galima paleisti vietoje arba diegti įvairiose debesies paslaugose, kad būtų galima lanksčiai pasiekti didelio našumo skaičiavimo išteklius.

 

„NVIDIA Isaac Sim“ reikalauja galingos darbo stoties su mažiausiai „GeForce RTX 3070“ vaizdo plokšte (8 GB vaizdo atminties), 32 GB RAM, kelių branduolių procesoriumi ir 50 GB SSD disku.

 

Geresnei patirčiai rekomenduojama „GeForce RTX 4080“ vaizdo plokštė (16 GB vaizdo atminties), 64 GB RAM ir 500 GB SSD. Operacinė sistema turėtų būti „Ubuntu 22.04/24.04“ arba „Windows 11“.

 

Minimalūs reikalavimai

 

Operacinė sistema: „Ubuntu 22.04/24.04“ („Linux“) arba „Windows 11“

Vaizdo plokštė: „GeForce RTX 3070“ arba lygiavertė

Vaizdo atmintis: 8 GB

RAM: 32 GB

Atmintis: 50 GB SSD

CPU: 4 branduoliai

 

Rekomenduojami reikalavimai

 

Operacinė sistema: Ubuntu 22.04/24.04 (Linux) arba Windows 11

GPU: GeForce RTX 4080 arba lygiavertė

VRAM: 16 GB

RAM: 64 GB

Atmintis: 500 GB SSD (rekomenduojama NVMe)

CPU: 16 branduolių

 

Papildomi reikalavimai

 

Python: Reikalinga konkreti Python versija, priklausomai nuo „Isaac Sim“ versijos (pvz., Python 3.11, skirta „Isaac Sim 5.x“).

 

NVIDIA GPU tvarkyklė: Reikalinga suderinama NVIDIA tvarkyklė.

 

Docker: Konteinerių diegimui reikalingas „Docker“ ir NVIDIA Container Toolkit (1.17.0 arba naujesnė versija).

 

2. „TensorFlow“ yra atvirojo kodo platforma, sukurta „Google“, skirta mašininiam mokymuisi ir dirbtiniam intelektui. Jis naudojamas mašininio mokymosi modeliams, ypač giliesiems neuroniniams tinklams, kurti ir mokyti, ir suteikia lankstų bei išsamų įrankių rinkinį tokioms užduotims, kaip vaizdų atpažinimas, natūralios kalbos apdorojimas ir kt. Platforma gali veikti su įvairia technine įranga, įskaitant procesorius, grafikos procesorius ir „Google“ TPU, ir palaiko diegimą įvairiuose įrenginiuose ir platformose, pvz., mobiliuosiuose ir žiniatinklio naršyklėse.

 

Pagrindinės funkcijos ir galimybės

 

Visapusiška platforma:

 

Ji teikia įrankius ir bibliotekas visam mašininio mokymosi darbo eigai – nuo ​​duomenų paruošimo iki modelio diegimo.

 

Skaitmeniniai skaičiavimai:

Iš esmės tai biblioteka, skirta atlikti skaitmeninius skaičiavimus, naudojant duomenų srautų grafikus, kur mazgai yra operacijos, o briaunos – tarp jų tekantys duomenys (tenzoriai).

 

Neuroninių tinklų kūrimas:

Jis plačiai naudojamas giliesiems neuroniniams tinklams kurti ir mokyti.

 

Aparatinės įrangos lankstumas:

Jis gali veikti su įvairia technine įranga, įskaitant procesorius, grafikos procesorius ir specializuotus TPU, o tai gali žymiai pagreitinti skaičiavimus.

Perkeliamumas:

Modelius galima diegti skirtingose ​​platformose, įskaitant mobiliąsias (naudojant „TensorFlow Lite“) ir žiniatinklio naršykles (naudojant „TensorFlow.js“).

 

Bendruomenė ir ištekliai:

Ji turi didelę bendruomenę ir turtingą ekosistemą, įskaitant iš anksto apmokytus modelius ir pavyzdžius, kurie padeda kūrėjams pradėti.

 

3. „PyTorch“ yra atvirojo kodo mašininio mokymosi sistema, daugiausia naudojama giliųjų neuroninių tinklų kūrimui ir mokymui. Sukurta „Meta AI Research“ ir valdoma „PyTorch Foundation“, ji žinoma dėl savo lankstumo, naudojimo paprastumo (dėl savo Pythoninio pobūdžio) ir didelių GPU spartinimo galimybių.

 

Pagrindinės funkcijos

 

Tenzoriai: pagrindinė „PyTorch“ duomenų struktūra, tenzoriai yra daugiamačiai masyvai, panašūs į „NumPy“ masyvus, tačiau su papildoma galimybe veikti GPU, kad būtų galima pagreitinti skaičiavimus.

 

Dinaminiai skaičiavimo grafikai (apibrėžiami pagal paleidimą): Skirtingai nuo statinių sistemų, kurioms reikalingas viso tinklo apibrėžimas prieš vykdymą, „PyTorch“ sukuria skaičiavimo grafiką, kai kodas vykdomas. Tai suteikia didesnį lankstumą kūrimo metu, lengvesnį derinimą, naudojant standartinius „Python“ įrankius ir dinamišką tinklo elgseną.

 

Automatinis diferencijavimas (Autograd): „PyTorch“ turi integruotą variklį, kuris automatiškai apskaičiuoja operacijų gradientus, o tai yra būtina, norint efektyviai mokyti neuroninius tinklus, naudojant atgalinį propagavimą.

 

Turtinga ekosistema: „PyTorch“ turi plačią bibliotekų ir įrankių ekosistemą įvairioms užduotims, įskaitant:

 

„TorchVision“: skirta kompiuterinės regos programoms.

 

„TorchText“ / „TorchAudio“: atitinkamai natūralios kalbos apdorojimo ir garso užduotims.

 

„TorchServe“: įrankis, skirtas „PyTorch“ modeliams diegti dideliu mastu gamybinėje aplinkoje.

 

„Python“ integracija: „PyTorch“ sukurtas taip, kad glaudžiai integruotųsi su „Python“ programavimo kalba ir jos populiariomis bibliotekomis (pvz., „NumPy“ ir „SciPy“), todėl „Python“ kūrėjams ją intuityviai mokytis ir naudoti.

 

Taikymas

„PyTorch“ plačiai naudojamas tiek akademiniuose tyrimuose, tiek pramoninėse programose įvairioms dirbtinio intelekto užduotims, įskaitant:

 

„Kompiuterinė rega“: vaizdų klasifikavimas, objektų aptikimas ir segmentavimas. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP): mašininis vertimas, nuotaikų analizė ir teksto generavimas.

 

Pastiprinamasis mokymasis: mokymo modeliai, kurie mokosi bandymų ir klaidų būdu, taikomi tokiose srityse, kaip robotika ir autonominės sistemos.

 

Generatyvusis dirbtinis intelektas: modelių, tokių kaip generatyviniai priešpriešiniai tinklai (GAN) ir difuzijos modeliai, kūrimas naujam turiniui kurti.

 

Generatyvieji priešpriešiniai tinklai (GAN) yra gilaus mokymosi architektūros tipas, kuriame naudojami du neuroniniai tinklai – generatorius ir diskriminatorius – naujiems duomenims, panašiems į mokymo rinkinį, kurti. Generatorius sukuria netikrus duomenis, o diskriminatoriaus užduotis – atskirti tikrus duomenis nuo generatoriaus klastotės. Šio konkurencinio „priešinio“ mokymo metu generatorius išmoksta generuoti vis realesnius rezultatus, kad apgautų diskriminatorių, o diskriminatorius tampa geriau gebantis atpažinti klastotes.

 

Tokios įmonės kaip „Tesla“ (skirta „Autopilot“), „Microsoft“, „Uber“ ir „Amazon“ naudoja „PyTorch“ savo dirbtinio intelekto iniciatyvoms maitinti.

 

4. „NVIDIA Omniverse“ yra platforma, skirta kurti ir valdyti realaus laiko 3D programas, skirtas virtualiam bendradarbiavimui ir fiziškai tiksliam modeliavimui. Ji yra sukurta, remiantis „Pixar“ „Universal Scene Description“ (OpenUSD) sistema, užtikrinančia skirtingų 3D dizaino įrankių sąveiką. „Omniverse“ naudojama tokiose pramonės šakose, kaip vaizdo efektai ir skaitmeninių dvynukų kūrimas pramoniniam dizainui, leidžiant komandoms sujungti savo darbo eigas ir bendradarbiauti bendroje virtualioje erdvėje.

 

Pagrindinės savybės ir funkcijos

 

Bendradarbiavimas realiuoju laiku: leidžia keliems vartotojams vienu metu bendradarbiauti, kuriant 3D projektus bendroje virtualioje aplinkoje, o atnaujinimai ir pakeitimai atliekami akimirksniu.

Fizinis modeliavimas: leidžia fiziškai tiksliai imituoti realaus pasaulio aplinką pramoninio ir mokslinio naudojimo atvejais.

Sąveikumas: sukurta remiantis „OpenUSD“, jungia skirtingus pramonės standartų 3D turinio kūrimo, projektavimo ir modeliavimo įrankius, supaprastindama darbo eigas ir pašalindama sudėtingo duomenų ruošimo tarp programų poreikį.

Fiziškai pagrįstas vaizdavimas: naudoja NVIDIA RTX technologiją, kad realiuoju laiku pateiktų fiziškai tikslius, fotorealistinius vaizdus.

Kūrimo platforma: teikia API, SDK ir mikropaslaugų rinkinį, kad kūrėjai galėtų kurti savo pasirinktines 3D programas ir paslaugas. Platformos versijos: prieinama nemokama versija privatiems asmenims ir įmonės versija įmonėms ir kūrėjams.

 

Kaip ji naudojama

 

Pramoniniai skaitmeniniai dvyniai: naudojami kuriant virtualias fizinių sistemų kopijas modeliavimui, testavimui ir optimizavimui.

 

Vizualiniai efektai: transformuoja sudėtingą menininkų ir dizainerių darbo eigą.

 

Robotų modeliavimas: animuoja ir imituoja robotų rankas, medžiagas ir kitą sudėtingą geometriją.

 

5. „DOBOT X-Trainer“ yra dirbtinio intelekto robotų sistema duomenų rinkimui ir mokymui, naudojanti dvigubas robotines rankas tokioms užduotims, kaip tyrimai, švietimas ir praktiniai dirbtinio intelekto projektai. Ji veikia, pasitelkdama žmonių demonstracijas nuotoliniu būdu, kai vartotojas valdo rankas, naudodamas pagrindinio-pavaldinio sistemą, kuri žymiai sutrumpina sudėtingų užduočių mokymo laiką. Pagrindinės savybės: didelis tikslumas (±0,05 mm), didelė darbo zona, dviejų rankų funkcionalumas, įmontuotos saugos funkcijos ir programinės įrangos platforma duomenų rinkimui ir mokymui.

 

Funkcionalumas ir savybės

 

• Dirbtinio intelekto mokymo platforma: sistema skirta įkūnyto intelekto mokymui, naudojant imitacinį mokymąsi ir duomenų rinkimą dirbtinio intelekto modeliams mokyti.

• Teleoperacija: Sistema „Master-slave“ su haptine sąsaja ir ergonomiškai suprojektuotu pagrindiniu rankiniu valdikliu leidžia nuotoliniu būdu valdyti robotines rankas.

 

• Didelis tikslumas ir greitis: Sistema pasižymi ±0,05 mm pakartotinio padėties nustatymo tikslumu ir maksimaliu 1,6 m/s greičiu, kad būtų galima efektyviai ir tiksliai rinkti duomenis.

 

• Didelė darbo sritis: Kiekvienos rankos veikimo diapazonas yra 625 mm, o dviejų rankų režimu jį galima išplėsti iki 1200 mm, o 6 ašių lankstumas leidžia aprėpti platų darbo plotą.

 

• Saugumas: Sistema apima susidūrimų aptikimą, ISO15066 sertifikatą, automatinį pagrindinių ir pavaldžių rankų desinchronizavimą nutrūkus elektros tiekimui ir paminkštintą darbo sritį, kad būtų užtikrintas saugus žmogaus ir roboto bendradarbiavimas.

 

• Duomenų rinkimas: Sistema užtikrina išsamų duomenų rinkimą, modelių mokymą ir autonominį išvadų darymo darbo eigą su atvira API sąsaja antrinei plėtrai.

 

• Perkeliamumas: Sistema sukurta mobiliu pagrindu, todėl ją galima lanksčiai ir lengvai diegti skirtingose ​​aplinkose.

 

6. „TM AI+ Trainer“ (taip pat žinomas kaip „TM AI+ Training Server“) yra novatoriška „Techman Robot“ sukurta programinė įranga, skirta supaprastinti dirbtinio intelekto (DI) modelių valdymą ir mokymą, skirtą naudoti pramoninėje automatizacijoje. Ji leidžia vartotojams mokyti DI modelius pagal konkrečius poreikius ir integruoti juos su robotų rankomis ir mašininio matymo sistemomis.

 

Pagrindinės savybės ir funkcionalumas

 

Patogi vartotojui sąsaja: programinė įranga turi intuityvią, naršyklės pagrindu veikiančią, grafinę sąsają, kuri supaprastina DI mokymo procesą, todėl ją gali naudoti ir vartotojai, neturintys išsamių programavimo žinių.

Duomenų valdymas: ji padeda valdyti vaizdo duomenis ir konfigūruoti DI mokymo parametrus. Vaizdo duomenys iš roboto integruotos regos sistemos gali būti automatiškai renkami ir įkeliami į serverį žymėjimui ir apdorojimui.

Galingos DI regos technologijos: apmokyti DI modeliai gali atlikti pažangias regos užduotis, įskaitant:

Optinį simbolių atpažinimą (OCR)

Anomalijų aptikimą

Klasifikavimą

Objektų aptikimą

Semantinę segmentaciją. Semantinė segmentacija yra kompiuterinės regos procesas, kuris kiekvieną vaizdo pikselį klasifikuoja į konkrečią objektų kategoriją, pvz., „asmuo“, „automobilis“ arba „medis“. Skirtingai nuo metodų, kurie objektus identifikuoja tik su ribojančiais langeliais, jis sukuria „segmentavimo žemėlapį“, kiekvienam pikseliui priskirdamas unikalią etiketę. Tai leidžia giliai, pikselių lygmeniu suprasti vaizdo turinį, dažnai naudojamą tokiose srityse, kaip autonominis vairavimas, medicininis vaizdavimas ir palydovinė analizė.

 

Vietinis duomenų saugumas: Visi, mokymui naudojami, vaizdo duomenys saugomi vietinėje duomenų bazėje (serveryje įmonės patalpose), siekiant užtikrinti konfidencialios verslo informacijos saugumą, o ne debesyje.

 

Nesudėtinga integracija: apmokytus DI modelius galima lengvai importuoti atgal į „TM Robot“ sistemą, o tai leidžia kobotui atlikti diferenciacijos ir tikrinimo užduotis, remiantis išmoktais principais, taip sukuriant galingą robotinės rankos („rankos“), mašininio matymo („akies“) ir DI („smegenų“) derinį.

 

Privalumai

 

Mažesnės darbo sąnaudos ir išlaidos: Sumažinamas laikas, darbo sąnaudos ir išlaidos, tradiciškai siejamos su DI diegimu robotikoje ir automatizavime.

Pagerinta kokybė: Automatizuojant sudėtingus vizualinius patikrinimus, padedama sumažinti kokybės problemas, kurias sukelia žmogaus klaidos.

Patobulintas funkcionalumas: Į standartines robotų užduotis įdedamas intelekto sluoksnis, leidžiantis automatizuoti sudėtingesnes ir subtilesnes programas.

TM7S bendradarbiaujantis robotas, kurio naudingoji apkrova yra 7 kg, paprastai kainuoja apie 25 380 JAV dolerių. Bendra sistemos kaina: pilnas, gamybai paruoštas koboto sprendimas mažoms ir vidutinėms įmonėms gali svyruoti nuo maždaug 40 000 iki 150 000 JAV dolerių, priklausomai nuo sudėtingumo. Pilnos roboto rankų sistemos pradinio lygio Kinijoje pagamintiems kobotams gali kainuoti vos 15 000 JAV dolerių. Kai kurie šaltiniai mini galimą viršutinę ribą – apie 60 000 USD – aukštesnės kokybės kiniškiems modeliams.