Nvidia представила новую стратегию по обеспечению безопасности человекоподобных роботов при работе рядом с людьми. Ключевым решением станет программная платформа Halos, заимствованная из систем автономного вождения, которая позволит машинам мгновенно анализировать обстановку.
Корпорация Nvidia объявила о масштабной инициативе по повышению безопасности человекоподобных роботов, которые в ближайшем будущем должны войти в повседневную жизнь людей. Осознавая, что для эффективной работы в тесном контакте с человеком роботы должны уметь принимать молниеносные решения в доли секунды. Компания разрабатывает комплексный подход, включающий специализированное ПО и полупроводниковые решения. Ключевым элементом этой стратегии станет система Halos, созданная на базе наработок в области автономных транспортных средств и призванная наделить роботов принципиально новым уровнем осознания окружающей обстановки, что позволит им не просто избегать препятствий, но и осмысленно взаимодействовать с людьми, при необходимости даже идя на физический контакт, например, для передачи предметов или совместного подъема тяжестей.
По оценкам аналитиков Barclays, рынок гуманоидной робототехники, то есть машин, конструктивно повторяющих человеческое тело, к 2035 году может достичь объема выручки в $200 млрд, однако на пути к этим показателям индустрии предстоит преодолеть серьезные барьеры. Существующие сегодня системы безопасности устроены так, что при возникновении риска столкновения с человеком робот просто останавливается или сбрасывает скорость, что существенно снижает его производительность и мешает совместной работе, например, когда требуется передать деталь коллеге или помочь поднять груз. Как пояснил старший директор по управлению продуктами Nvidia Амит Гоэл (Amit Goel), традиционного подхода с клеткой или датчиками, реагирующими на препятствие, для гуманоидных роботов совершенно недостаточно, и новая платформа призвана решить эту проблему, позволяя машинам самостоятельно анализировать происходящее вокруг и принимать решения на основе этого анализа.
Технологическая база для этого будет включать операционную систему Halos, работающую поверх аппаратной платформы IGX Thor, а также подключение к внешним сенсорам, что, к примеру, позволит автономному погрузчику, используя камеры на складе, «заглядывать» за угол и заранее решать, стоит ли ему двигаться на полной скорости или лучше притормозить, чтобы избежать аварии. Выходя далеко за рамки своего основного бизнеса по производству чипов для дата-центров ИИ, Nvidia постепенно расширяет присутствие в новых сферах, нередко предлагая технологии на безвозмездной основе, чтобы стимулировать более широкое внедрение искусственного интеллекта. В рамках этой стратегии компания также создала специализированную лабораторию, где производители роботов и их заказчики смогут проводить испытания безопасности перед обращением в регулирующие органы для получения необходимых сертификатов, а инженеры Nvidia будут помогать с предварительными проверками и доработками конструкции.
Партнером Nvidia в этом начинании выступает компания Agility Robotics, чей гуманоид Digit уже используется на производственных мощностях Toyota Motor в Канаде. Как отметил технический директор Agility Robotics Прас Велагапуди (Pras Velagapudi), требования к безопасности для таких роботов гораздо сложнее, чем для беспилотных автомобилей, которым достаточно просто избегать контактов с объектами. Гуманоид же должен уметь рассуждать, основываясь на визуальной информации, о том, к каким предметам можно прикасаться, что можно двигать и с каким усилием воздействовать, причем эти усилия не могут быть слишком слабыми, иначе робот станет бесполезным для выполнения реальной работы. Несмотря на то, что инженерам еще предстоит решить множество технических задач на пути к созданию полноценных искусственных людей, масштаб открывающихся возможностей настолько велик, что крупнейшие технологические компании, включая Nvidia, вкладывают значительные ресурсы в развитие этого направления, стремясь заложить фундамент для новой эры взаимодействия человека и машины. Сборная солянка или единый ИТ-ландшафт. Специфика цифровизации транспортно-логистической отрасли в России Цифровые двойники в промышленности. Как виртуальные модели создают конкурентное преимущество Что сулит встреча с цифровым доппельгангером. Цифровые двойники на производстве
Источник: www.it-world.ru