[Разработка робототехники, Робототехника, Будущее здесь] Нервная система для роботов на базе процессора Intel Loihi
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Осязание помогает нам в самых различных аспектах нашей человеческой деятельности. С помощью него мы можем брать различные предметы, не роняя и не разбивая их, да и при ходьбе, скажем, оно играет очень важную роль. Между тем в робототехнике этот канал информации почти не используется — все данные о внешности предметов механизмы получают с помощью камер. Группа ученых из Национального университета Сингапура (National University of Singapore, NUS) решила исправить этот недостаток — и с помощью процессора Intel Loihi добилась в том солидных успехов.
Свое изобретение ученые из NUS назвали Asynchronous Coded Electronic Skin (ACES) — его можно назвать экспериментальной искусственной нервной системой. ACES способна засекать прикосновения в 1000 раз быстрее своего прообраза — нервной системы человека. Даже при использовании большого количества сенсоров комплексу требуется менее 60 наносекунд для локализации физического контакта. ASEC определяет форму, текстуру поверхности и твердость прикасающегося объекта всего за 10 миллисекунд, в 10 раз быстрее моргания глаза.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Видео об эксперименте сингапурских исследователей
В ходе первых экспериментов исследователи обучали систему понимать шрифт Брайля. Им удалось добиться точности в 92% при потреблении энергии в 20 раз меньшем, чем при использовании стандартного процессора фон Неймана. Далее объектами исследования стали более сложные пространственные предметы — контейнеры, заполненные разным количеством жидкости.
В ходе тестирования сигналы с сенсоров обрабатывались нейроморфным чипом Intel Loihi или традиционным GPU. Эксперименты показали, что использование датчиков прикосновения и спайковой нейронной сети на 10% увеличивает точность распознавания предметов по сравнению с видео данными. Сравнение же устройств обработки дало следующие результаты: для данного вида нагрузки Loihi на 21% производительнее топового GPU при потреблении в 45 раз меньшей энергии.
Извините, данный ресурс не поддреживается. :( «Мы знаем будущее потому что мы его строим». Короткий клип Intel о нейроморфных исследованиях
Напомним, что процессор Intel Loihi, архитектура которого схожа со строением человеческого мозга, представляет собой чип, выполненный по 14-нм техпроцессу и содержащий в себе 130 тысяч нейронов и 130 миллионов синапсов. Благодаря своему особенному устройству Loihi демонстрирует очень высокие показатели эффективности для определенного круга задач (алгоритмы разреженного кодирования, поисковые графы, задачи на удовлетворение ограничений и многие другие аспекты из AI-проблематики). Как раз то, что надо для работы с сенсорами прикосновения.
ACES — не первый апгрейд чувств роботов с помощью Intel Loihi. Ранее на Хабре уже писалось об совместном эксперименте Intel и исследователей из Корнеллского университета, в котором нейроморфный процессор использовался для определения запахов. Ценность такого решения также трудно переоценить: «искусственный нос» очень пригодится для детектирования ядовитых веществ.
Что же касается ACES, то работы в этом направлении помогут создать новое, более интеллектуальное и энергоэффективное поколение транспортных и промышленных роботов, хорошо представляющих себе окружающую обстановку, легко обучаемых и предсказуемых в различных штатных и нештатных ситуациях.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Космонавтика, Транспорт, Будущее здесь] Прототип корабля Starship совершил успешный «прыжок» на 150 метров
- [Будущее здесь, Машинное обучение] Новая нейросеть поможет компьютерам кодировать самих себя
- [Алгоритмы, Машинное обучение, Развитие стартапа, Робототехника] Роботы на карантине
- [Читальный зал, Робототехника, Научно-популярное, Искусственный интеллект, Будущее здесь] Проблемы правового регулирования искусственного интеллекта
- [Интернет-маркетинг, Бизнес-модели, Социальные сети и сообщества, Будущее здесь] Интернет превращается в телевидение (не весь)
- [Научно-популярное, Космонавтика, Будущее здесь] Пилотируемый корабль Crew Dragon успешно приводнился у берегов Флориды
- [Python, Будущее здесь, ООП, Параллельное программирование] Мир без корутин. Костыли для программиста — asyncio
- [Будущее здесь, Космонавтика, Научно-популярное] Прототип Starship успешно прошел огневые испытания
- [Будущее здесь, Гаджеты, Интерфейсы, Компьютерное железо, Лайфхаки для гиков] Как использовать десктоп без десктопа? Обзор Samsung Dex
- [Будущее здесь, Исследования и прогнозы в IT] Цифровой колониализм
Теги для поиска: #_razrabotka_robototehniki (Разработка робототехники), #_robototehnika (Робототехника), #_buduschee_zdes (Будущее здесь), #_robot (робот), #_osjazanie (осязание), #_intel_loihi, #_blog_kompanii_intel (
Блог компании Intel
), #_razrabotka_robototehniki (
Разработка робототехники
), #_robototehnika (
Робототехника
), #_buduschee_zdes (
Будущее здесь
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:14
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 Осязание помогает нам в самых различных аспектах нашей человеческой деятельности. С помощью него мы можем брать различные предметы, не роняя и не разбивая их, да и при ходьбе, скажем, оно играет очень важную роль. Между тем в робототехнике этот канал информации почти не используется — все данные о внешности предметов механизмы получают с помощью камер. Группа ученых из Национального университета Сингапура (National University of Singapore, NUS) решила исправить этот недостаток — и с помощью процессора Intel Loihi добилась в том солидных успехов. Свое изобретение ученые из NUS назвали Asynchronous Coded Electronic Skin (ACES) — его можно назвать экспериментальной искусственной нервной системой. ACES способна засекать прикосновения в 1000 раз быстрее своего прообраза — нервной системы человека. Даже при использовании большого количества сенсоров комплексу требуется менее 60 наносекунд для локализации физического контакта. ASEC определяет форму, текстуру поверхности и твердость прикасающегося объекта всего за 10 миллисекунд, в 10 раз быстрее моргания глаза. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( Видео об эксперименте сингапурских исследователей В ходе первых экспериментов исследователи обучали систему понимать шрифт Брайля. Им удалось добиться точности в 92% при потреблении энергии в 20 раз меньшем, чем при использовании стандартного процессора фон Неймана. Далее объектами исследования стали более сложные пространственные предметы — контейнеры, заполненные разным количеством жидкости. В ходе тестирования сигналы с сенсоров обрабатывались нейроморфным чипом Intel Loihi или традиционным GPU. Эксперименты показали, что использование датчиков прикосновения и спайковой нейронной сети на 10% увеличивает точность распознавания предметов по сравнению с видео данными. Сравнение же устройств обработки дало следующие результаты: для данного вида нагрузки Loihi на 21% производительнее топового GPU при потреблении в 45 раз меньшей энергии. Извините, данный ресурс не поддреживается. :( «Мы знаем будущее потому что мы его строим». Короткий клип Intel о нейроморфных исследованиях Напомним, что процессор Intel Loihi, архитектура которого схожа со строением человеческого мозга, представляет собой чип, выполненный по 14-нм техпроцессу и содержащий в себе 130 тысяч нейронов и 130 миллионов синапсов. Благодаря своему особенному устройству Loihi демонстрирует очень высокие показатели эффективности для определенного круга задач (алгоритмы разреженного кодирования, поисковые графы, задачи на удовлетворение ограничений и многие другие аспекты из AI-проблематики). Как раз то, что надо для работы с сенсорами прикосновения. ACES — не первый апгрейд чувств роботов с помощью Intel Loihi. Ранее на Хабре уже писалось об совместном эксперименте Intel и исследователей из Корнеллского университета, в котором нейроморфный процессор использовался для определения запахов. Ценность такого решения также трудно переоценить: «искусственный нос» очень пригодится для детектирования ядовитых веществ. Что же касается ACES, то работы в этом направлении помогут создать новое, более интеллектуальное и энергоэффективное поколение транспортных и промышленных роботов, хорошо представляющих себе окружающую обстановку, легко обучаемых и предсказуемых в различных штатных и нештатных ситуациях. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Блог компании Intel ), #_razrabotka_robototehniki ( Разработка робототехники ), #_robototehnika ( Робототехника ), #_buduschee_zdes ( Будущее здесь ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 23-Ноя 00:14
Часовой пояс: UTC + 5