Amazonは、人間の労働者と同じように「タッチ」を感じるロボットを開発します

Amazonは、タッチ感があるという新しいAI感染倉庫ロボットを発表しました。これにより、バルカンロボットは、約4分の4のアイテムとストーブを、会社の倉庫に在庫されている約4分の3のアイテムを摂取することができます。 「バルカンはロボット工学の基本的な飛躍を表しています」とプレスリリースで、アマゾンのアマゾンのアマゾンのディレクターであるアーロン・パーンは言います。 「それは世界を見るだけでなく、アマゾンのロボットにとってまだ不可能な機能を可能にすることが不可能だと感じています。」 バルカンはアマゾンの最初のロボットではなく、アイテムを撮影することができますが、コンパクトである最初のコンパクトであり、ファブリックで覆われたコンパートメントは十分であり、操作に敏感です。バルカンは、アマゾンが「子どもが矯正装置に貼り付けたのに似ている」と述べているハンドを使用して、すでにコンパートメント内のアイテムを書き換えて新しいアイテムを追加します。これは、オブジェクトとの接触を知るのに役立ち、損失を避けるために力と動きを使用する力を知るのに役立つ力センサーを使用します。もう一方の手には、AIを搭載したカメラを使用して、ポッドから何でもつかみたいと思う吸引カップが含まれています。 AIはバルカンのシステムに統合されており、タッチやフォースフィードバックなどの物理データで訓練されています。また、「失敗から学ぶ」ことは、触れたときにさまざまなオブジェクトがどのように振る舞うかについての理解を高めるため、アマゾンはバルカンが時間の経過とともにより有能になることを望んでいます。 Amazonは、バルカンはすでにドイツのワシントン州ハンブルクのSpocaynとハンブルクで存在しており、これまでに50万回処理されており、主に8フィートの生地の山の上と底の上下にアイテムを撮影するために使用されています。これにより、人間の労働者がはしごを倒したり、はしごを持ち込んだりすることができなくなります。これは、Amazonが労働者がセキュリティを改善し、怪我を減らすと主張しています。バルカンは、アマゾンの株の約75%を幻影に選ぶことができ、人間はそれを持ち上げることができないものを見つけることができるときに警告します。 「バルカンは従業員と協力しており、その組み合わせはそれ自体よりも優れています」とPynce氏は言います。 「私は100%の自動化を信じていません」とインタビューでCrossesは言います CNBC バルカンの機能を表示します。 「バルカンを100%のストースと模様にしてピックスに入れなければならなかった場合、それは決して起こりません。」 これは、会社の100万人の倉庫労働者にとってクールな快適さかもしれません。これは、Amazonが長年にわたって展開されていると言う750,000のロボットが間もなく行うことができます。バルカンは、ヨーロッパと米国の「今後数年間で」彼に加わります。 Source link

Amazonはタッチ感のあるロボットを作成しました

ヒロイック 新しい倉庫ロボットが開発され、顧客が棚の周りのRAMZにTouchを使用して、出荷するのに適した製品を見つけることができました。 バルカンと呼ばれるロボットは、ロボットを人間よりも低いソーセージフィンガーにするための意味のあるステップです。ロボットの触覚能力を進めることにより、彼らは彼らがより多くを満たすことを可能にし、先に製造作業を受けることができます。 Vulcanの開発を主導したAmazonのロボットAIのディレクターであるAaron Pernsは、タッチセンシングが棚に押しのけられたオブジェクトにロボットを支援し、それが何であるかを認識することを示唆しています。 「ストーブをしようとしているとき [or pick] これらのポッドの1つにあるアイテムは、他のアイテムに連絡せずに実際にそのタスクを実行することはできません」と彼は言います。 バルカンシステムには、棚を突くためのカスタムスパチュラのような付属物を備えた伝統的なロボットアームがあり、アイテムをつかむために吸うのは吸い込まれています。 バルカンには、ロボットがオブジェクトのエッジと数字を検出できるようにするジョイントの多くにセンサーがあります。 Saynessは、学習センサー信号の理解を作成するためにマシンが重要であり、ロボットがどのように動作するかを制御するアルゴリズムループの一部を作成するために重要であると述べています。彼は、「私たちが持っている特別なソースは、フォーストルクのソフトウェア解釈であり、コントロールループとスピードプランでそれらをどのように包むか」と言います。 アマゾンは本日、ドイツのハンブルクにある補給センターでバルカンを明らかにしました。同社は、ロボットはすでにこの機能で働いており、もう1人の人前であるワシントンで働いていると言います。 新しいロボットは、人間のピッカーの形で同じラインで動作し、高以下の棚からより多くのアイテムを取得することにより、後方の作業からそれらを削除することを目指します。ロボットが見つからないアイテムは、人間の労働者に再割り当てされます。 カリフォルニア大学バークレー校のロボット奏者であるケイン・ゴールドバーグは、「アマゾンはコンパートメントに多くの異なる製品を保存しているため、注文を埋めるために特定のアイテムを削除する必要があります」と述べています。 「これまでのところ非常に困難になっているので、新しいシステムを見たいと思っています。」 Goldbergは、ロボットタッチセンシングの研究が近年アップグレードされており、多くのグループが関節と表面のセンシングに取り組んでいると述べています。しかし、彼は、肉と豊富な労働者のタッチ能力に合う前に、ロボットには何らかの方法があると言いました。 「人間のタッチ感覚は非常に敏感で、巨大なダイナミックレンジを備えた複雑です」とゴールドバーグは言います。 「ロボットは急速に進行していますが、人間が見ていることに驚くでしょう [skin]…

ハウスワークロボットは、どの家でも働くことを学ぶので、1つのステップに近いです

π0.5AIモデルロボットは、彼らが今まで見たことのない家庭でテストされました 物理的知性 AIにより、作業はロボットがベッドを作成したり、これまで見たことのない家に広がるような作業を可能にすることができます。 ChatGPTと同様に、Big Languageモデル(LLM)は、Boleの要求を満たすロボットの能力を向上させました。ただし、ほとんどのロボットは、訓練されている環境でのみうまく機能します。彼らのパフォーマンスの質は、新しいものやなじみのない場所でクラッシュすると急速に低下します。 Source link