Vaisius renkantys kombainai robotai

   „Kadangi keičiasi klimato kaitos auginimo sezonai, vaisiai gali sunokti anksčiau, nei tikisi augintojai.

 

     Įveskite robotus. Pasak JAV bendrovės „Tevel“ generalinio direktoriaus Ittai Maromo, „Tevel“, įsikūrusi Izraelyje, sukūrė būrį vaisių skynimo robotų, kurie galėtų ištiesti kelias atsargines rankas, kai vaisiai sunoksta nenuspėjamai greitai ir rizikuoja sugesti ant medžio.

 

     Platforma ant ratų yra pagrindas aštuonių robotų grupei, kurių kiekvienas turi skynimo ranką, kuri baigiasi griebtuvu. Platformai riedant per sodą, robotai atskrenda prie medžių šakų, atpažįsta prinokusius vaisius ir skina juos iš medžio ir padeda juos ant platformos. Ant roboto yra kameros, o „Tevel“ programinė įranga identifikuoja prinokusius vaisius, išanalizavusi spalvą ir dydį.

 

     „Kažkas, kuris šiandien yra paėmimo komandos vadovas, netolimoje ateityje gali stebėti robotą rinktuvą iš patogaus, su oro kondicionieriumi, pikapo“, – sako Maromas.

 

     Vykdant keletą bendradarbiavimo bandymų, robotai nuskynė obuolių derlių Italijoje ir Čilėje, o persikus, nektarinus ir slyvas Kalifornijoje. Yra kur tobulinti greitį – kol kas žmonės vis dar greičiau renka vaisius nuo medžių, sako Maromas." [1]

1.The Future of Everything: The Energy & Climate Issue --- Farm Tech Tackles Climate Change: Heavier rainfall, harsher winters and disease-causing pests will challenge farmers. Subbaraman, Nidhi.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 08 June 2023: R.2.

Robot Fruit Harvesters

"As growing seasons shift with climate change, fruit may be ready sooner than growers expect.

Enter the robots. Tevel, based in Israel, has created a swarm of fruit-picking robots that could lend a few spare hands when fruits ripen unpredictably soon and risk spoiling on the tree, according to Ittai Marom, U.S. general manager at Tevel.

A platform on wheels serves as the base for a group of eight robots, which each have a picking arm ending in a gripper.As the platform rolls through an orchard, the robots fly up to tree branches, identify ripe fruit, pick it from the tree, and deposit them on a platform. There are cameras on the robot and Tevel's software identifies ripe fruit after analyzing the color and size.

"Somebody who is today a team leader of a picking crew, in the near future might find themselves monitoring a robotic picker from the convenience of an air-conditioned pickup truck," Marom says.

As part of a handful of collaborations, the robots have harvested apples in Italy and Chile, and peaches, nectarines and plums in California. There's room for improvement on speed -- for now people are still faster at gathering fruit off the trees, Marom says." [1]

1.The Future of Everything: The Energy & Climate Issue --- Farm Tech Tackles Climate Change: Heavier rainfall, harsher winters and disease-causing pests will challenge farmers. Subbaraman, Nidhi.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 08 June 2023: R.2.

Alphabet vienetas naudoja dirbtinį intelektą (AI), kad optimizuoti skaičiavimą

   „Alphabet priklausančios dirbtinio intelekto tyrimų laboratorijos Google DeepMind tyrėjai trečiadienį paskelbė apie naują AI sistemą, kuri gali padaryti skaičiavimą efektyvesnį ir tvaresnį.

 

     Naujausias laimėjimas, paskelbtas moksliniame žurnale „Nature“, skirtas greitesnių kompiuterinių algoritmų atradimui, kurie yra esminiai programinės įrangos kūrimui ir kuriuos įmonės naudoja trilijonus kartų per dieną, teigė „DeepMind“.

 

     Londone įsikūrusi AI laboratorija, žinoma dėl novatoriškų AI modelių, tokių kaip AlphaFold ir AlphaGo, kurie įvaldė sudėtingą Go žaidimą, savo naująją AI sistemą vadina AlphaDev. Remiantis AlphaZero, AlphaGo iteracija, sistema naudoja sustiprinimo mokymąsi, mašininio mokymosi formą, kai kompiuteriai mokosi ir kuria strategijas patys, kad atrastų greitesnius kompiuterių mokslo funkcijų, pvz., rūšiavimo ir maišos, algoritmus.

 

     Rūšiavimo algoritmai naudojami duomenims užsakyti tokiems dalykams, kaip žiniatinklio paieškos rezultatų reitingavimas ir finansų įstaigų užpakalinės sistemos. Maišos algoritmai konvertuoja duomenis į unikalią simbolių eilutę, kad vartotojai galėtų rasti tai, ko ieško, pvz., duomenų bazėse. Kadangi juos taip plačiai naudoja įmonės, pagreitinus šiuos algoritmus, būtų galima žymiai sumažinti skaičiavimui reikalingus išteklius.

 

     „Tai reiškia, kad galime atlikti tiek pat skaičiavimo naudodami daug mažiau išteklių“, – sakė „DeepMind“ verslo vadovas Colinas Murdochas.

 

     Taikant AlphaDev C++ rūšiavimo bibliotekai, bendrovė teigė, kad AlphaDev buvo iki 70% greitesnis, atliekant smulkesnes rūšiavimo užduotis ir 1,7% greitesnis, atliekant didelio masto rūšiavimo užduotis. Maišos funkcijoms AlphaDev atrado algoritmą, kuris buvo 30% greitesnis nuo 9 iki 16 baitų. 

 

Abu algoritmai yra prieinami atvirojo kodo bibliotekų kūrėjams.

 

     Anot Murdocho, „DeepMind“ nuolat stengėsi padidinti kompiuterių sistemų efektyvumą ir bendradarbiavo su „Google“ ir „Alphabet“ padaliniais, siekdama pritaikyti dirbtinio intelekto sistemas, panašias į „Alpha-Dev“, optimizuoti tinklo išteklius, palaikyti duomenų centrų vėsumą ir dalytis skaičiavimo ištekliais tarp serverių.

 

     Bandymų metu dirbtinis intelektas sumažino nepakankamai naudojamos aparatinės įrangos „Google“ duomenų centruose, ty serverių, kurie nebuvo išnaudojami visu pajėgumu, skaičių, sumažinimo dydis yra iki 19%, pranešė bendrovė." [1]

1. Alphabet Unit Targets AI For Optimizing Computing. Lin, Belle. 
Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 08 June 2023: B.4.

Alphabet Unit Targets AI For Optimizing Computing.

"Researchers at Google DeepMind, the Alphabet-owned artificial-intelligence research lab, announced on Wednesday a new AI system that could make computing more efficient and sustainable.

The latest breakthrough, published in the scientific journal Nature, focuses on the discovery of faster computer algorithms, which are fundamental for software development and are used by companies trillions of times a day, DeepMind said.

The London-based AI lab, known for pioneering AI models such as AlphaFold and AlphaGo, which mastered the complex game of Go, calls its new AI system AlphaDev. Based on AlphaZero, an iteration of AlphaGo, the system uses reinforcement learning, a form of machine learning in which computers learn and develop strategies on their own, to discover faster algorithms for computer-science functions such as sorting and hashing.

Sorting algorithms are used to order data for things such as ranking web-search results and the back-end systems of financial institutions. Hashing algorithms convert data into a unique string of characters so users can find what they are looking for in things such as databases. Because they are so widely used by companies, making these algorithms faster could significantly reduce the resources needed for computing.

"It means that we can carry out the same amount of computing using much fewer resources," said Colin Murdoch, DeepMind's chief business officer.

When applying AlphaDev to a C++ sorting library, the company said AlphaDev was up to 70% faster for smaller sorting tasks and 1.7% faster for large-scale sorting tasks. For hashing functions, AlphaDev discovered an algorithm that was 30% faster in the range of 9 to 16 bytes. Both algorithms are available to developers in open-source libraries.

As part of DeepMind's ongoing effort to make computer systems more efficient, it has worked with units across Google and Alphabet to apply AI systems similar to Alpha-Dev to optimize network resources, keep data centers cool and share computing resources across servers, according to Murdoch.

In trials, AI reduced the amount of underused hardware in Google's data centers -- meaning servers that weren't being used to their full capacity -- by up to 19%, the company said." [1]

1. Alphabet Unit Targets AI For Optimizing Computing. Lin, Belle. 
Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y. [New York, N.Y]. 08 June 2023: B.4.