Чтобы роботы могли успешно воспринимать и понимать окружающую их среду, их необходимо научить действовать целенаправленно. Хотя отображение геометрии среды является необходимым предварительным условием для многих приложений мобильных роботов, понимание семантики среды позволит создавать новые приложения, требующие более продвинутых когнитивных способностей.
Свен Бенке, руководитель группы автономных интеллектуальных систем в Университете Бонна, занимается этой областью робототехники, сочетая плотное геометрическое моделирование и семантическую категоризацию. Благодаря этому строятся трехмерные семантические карты окружающей среды. Команда Свена продемонстрировала полезность семантического восприятия среды с помощью когнитивных роботов во многих сложных областях применения, включая бытовые услуги, исследование космоса, поисково-спасательные операции и сбор мусорных контейнеров.
На Саммите машинного интеллекта в Амстердаме 28–29 июня Свен поделится опытом методов, которые он и его команда разработали для учебных задач, таких как категоризация поверхностей, обнаружение, распознавание и оценка позы объектов и передача навыков манипулирования новыми объектами. Я задал ему несколько вопросов перед саммитом, чтобы узнать больше.
Не могли бы вы рассказать нам немного больше о своей работе?
Группа автономных интеллектуальных систем Боннского университета занимается исследованиями когнитивной робототехники и глубокого обучения. Мы разработали несколько роботизированных систем для полуструктурированных областей, таких как бытовые услуги, поиск и спасение, воздушная инспекция, исследование космоса, сбор мусорных ведер и игры в футбол. Основное внимание в нашей работе уделяется восприятию, то есть интерпретации измерений датчиков роботов, таких как лазерные 3D-сканеры и камеры RGB-D, для получения модели окружающей среды, подходящей для планирования действий роботов.
Мы также исследуем эффективное планирование передвижения и манипуляции, а также обучение в роботизированных системах. Мы интегрируем наши разработки в системы, которые автономно выполняют сложные задачи. Роботы нашей команды NimbRo преуспели в нескольких соревнованиях и задачах по робототехнике, включая DARPA Robotics Challenge, RoboCup Soccer и @Home, European Robotics Challenge, Amazon Picking Challenge, DLR SpaceBot Cup и MBZIRC.
Как вы считаете, что является ведущими факторами, способствующими недавним достижениям и распространению когнитивной робототехники?
Достижения в области зондирования, такие как доступные камеры RGB-D и небольшие лазерные 3D-сканеры, и вычислительная техника, такая как крошечные ПК и программируемые графические процессоры, формируют основу для семантического восприятия окружающей среды. Семантическое восприятие обеспечивается за счет сбора больших аннотированных наборов данных и методов глубокого обучения, которые выполняют, например, категоризацию изображений, обнаружение объектов, оценку позы, семантическую сегментацию и т. Д. Эти семантические восприятия сочетаются с эффективными методами одновременной локализации и сопоставления ( SLAM) для получения трехмерных семантических карт.
Еще одним благоприятным фактором является более легкое и более гибкое приведение в действие, которое обеспечивает взаимодействие человека и робота и физический контакт. Достижения в планировании, например Благодаря иерархическим, композиционным методам становится возможным надежное создание адаптивных действий роботов в реальном времени. Наконец, улучшенные возможности подключения и облачные сервисы позволяют внедрять когнитивных роботов в более крупные инфраструктуры.
Какие нынешние или потенциальные будущие применения когнитивных роботов вас больше всего волнуют?
В настоящее время передовые системы помощи водителю и беспилотные автомобили, безусловно, являются наиболее эффективным применением когнитивной робототехники. Гибкая промышленная автоматизация с использованием коллаборативных роботов набирает обороты. Больше всего мне нравятся когнитивные сервисные роботы, которые сочетают в себе надежную мобильность в полуструктурированной среде, человеческие навыки манипулирования и интуитивно понятное мультимодальное взаимодействие человека и робота. Такие роботы могут произвести революцию в отраслях профессиональных услуг, таких как рестораны и здравоохранение, а также выполнять работу по дому и помогать в повседневной жизни.
Какие отрасли, по вашему мнению, больше всего пострадают от когнитивной робототехники в будущем?
Это затронет все отрасли с повторяющимся человеческим трудом. Значительно возрастет автоматизация в промышленном производстве, сельском хозяйстве, транспорте и логистике. Кроме того, профессиональные услуги, такие как уборка, перепродажа, рестораны, учреждения по уходу и т. Д., Будут все больше и больше полагаться на когнитивных роботов-помощников. Когда когнитивные роботы станут доступными, они также будут помогать нам дома.
Какие изменения мы можем ожидать в когнитивной робототехнике в следующие 5 лет?
Я ожидаю увеличения возможностей и снижения затрат, что позволит создавать все больше и больше областей приложений и создавать индустрию когнитивных роботов.
Еще одним захватывающим событием может стать более тесный симбиоз между людьми и когнитивными роботизированными системами, не только для компенсации физических или когнитивных дефицитов, но также для улучшения качества жизни и расширения человеческих возможностей.
Свен Бенке будет выступать на Саммите машинного интеллекта, который состоится одновременно с саммитом Машинный интеллект в автономных транспортных средствах в Амстердаме 28–29 июня. Познакомьтесь с ведущими экспертами и узнайте у них, как ИИ повлияет на транспорт, производство, здравоохранение, розничную торговлю и многое другое. Билеты сейчас ограничены, регистрируйтесь, чтобы присутствовать здесь.
Среди других подтвержденных докладчиков - Роланд Воллграф, руководитель исследований, Zalando Research; Нил Латия, старший научный сотрудник, Skyscanner; Александрос Карацоглу, научный директор, Télefonica; Инго Вальдманн, старший научный сотрудник, UCL; и Дамиан Борт, директор Центра компетенций в области глубокого обучения, DFKI. Посмотреть больше спикеров и темы можно здесь.
Саммит машинного интеллекта и саммит машинного интеллекта в автономных транспортных средствах также пройдут вместе в Гонконге 9–10 ноября.
Мнения, выраженные в этом интервью, могут не отражать точку зрения RE • WORK. В результате некоторые мнения могут даже противоречить взглядам RE • WORK, но публикуются для поощрения дискуссий и всестороннего обмена знаниями, а также для того, чтобы мы могли представить альтернативные взгляды нашему сообществу.
