„Robobusiness“, kuris vyks spalio 15-16 dienomis Santa Klaroje, Kalifornijoje, pasirodys inauguracinis fizinio AI forumas. Tai palies daugybę temų apie fizinio AI atsiradimo, įskaitant pokalbius apie saugą ir AI, modeliavimo ir realybės stiprinimo mokymus, duomenų kuravimą, AI varomų robotų ir dar daugiau.
„Robovusiness“ yra svarbiausias renginys, skirtas komercinių robotų kūrėjams ir tiekėjams. Renginį rengia „WTWH Media“, kuris taip pat sukuria Roboto ataskaita, automatinis sandėlisir robotikos viršūnių susitikimas ir paroda.
Šių metų konferencijoje taip pat dalyvaus daugiau nei 60 pranešėjų, startuolių seminaras, kasmetinė varžybų varžybos „Pitchfire“ ir daugybė tinklų kūrimo galimybių. Roboverslas apims chirurginės robotikos takelį. Daugiau nei 100 parodų dalyvių parodų aukšte parodys savo naujausias įgalinančias technologijas, produktus ir paslaugas, kurios padės išspręsti jūsų robotikos kūrimo iššūkius.
Čia apžvelgiamas fizinio AI forumo tvarkaraštis „Robobusiness“.
Fizinio AI forumo 1 diena
Pagrindinio pranešimo atidarymas: fizinė AI naujajai robotikos erai
Kalbėtojas: „Deepu Talla“, robotikos viceprezidentas ir Edge AI, Nvidia
Diena | Laikas: spalio 15 d. | 9:30 – 10:15
Čia yra didelis generatyvinio AI sprogimas fiziniam pasauliui. Fizinė AI, kai modeliai gali suvokti, protą ir veikti realaus pasaulio aplinkoje, iš naujo apibrėžia, kas įmanoma robotikoje. Šis poslinkis perkelia mus už statinės, taisyklių pagrįstos automatizavimo link pritaikomos, intelektualios savarankiškumo-tai, kaip galima valdyti nestruktūrizuotų ir didelio variantų užduočių sudėtingumą. „NVIDIA“ kartu su gyvybinga aparatinės, programinės įrangos ir robotikos partnerių ekosistema spartina šį perėjimą. Pirmojo modeliavimo, pamatų modelių ir realaus laiko diegimo metu, naujos kartos robotai yra mokomi virtualiuose pasauliuose ir sklandžiai suskirstomas į fizines. Tai daugiau nei technologinis proveržis – tai naujos eros pradžia, kai intelektualios mašinos padeda maitinti 50 trilijonų dolerių vertės pasaulio ekonomiką.
Kaip kelių modelių sprendimų agentai pagerina našumą, saugą, mastą
Kalbėtojas: Robertas Sunas, inžinierius, miklumas
Diena/laikas: spalio 15 d. | 11:30 – 12:15
Naršykite, kaip „Dexterity“ fizinė AI platforma leidžia „Warehouse“ robotams atlikti sudėtingas užduotis mastu. Derinant pramoninius „superhumanoidinius“ robotus su multimodaliniu AI, miklumas kuria sistemas, kurios mokosi iš įvairių jutiklių įėjimų – regėjimo, jėgos, garso ir propriocepcijos – modeliuoti fizinį pasaulį ir pritaikyti realiuoju laiku. Sužinokite, kaip kelių modelių mokymosi metodas, suporuotas su sprendimų agentu, pagreitina robotus į gamybos lygio našumą, užtikrinant operatyvinę saugą. Pokalbis taip pat pasineris į trumpalaikio horizonto degus manipuliacijas, ilgo horizonto planavimą ir tai, kaip tikslinė aparatinė įranga palaiko keičiamą diegimą dinaminėje sandėlio aplinkoje.
Kaip AI pagerina ABB roboto našumą
Kalbėtojas: Thomas-Tianwei Wang, pagrindinis AI programų inžinierius, ABB robotika
Diena | Laikas: spalio 15 d. | 13:30 – 14:15
Naršykite, kaip AI yra integruota į įvairius ABB robotų portfelį, kad dar labiau padidintumėte našumą ir pritaikomumą. Pokalbyje bus išryškintos programos keliuose sektoriuose ir formos veiksniuose, parodant, kaip AI orientuotos naujovės padidina efektyvumą, tikslumą ir universalumą realaus pasaulio diegimuose.
„Sim2real“ stiprinimo mokymas
Kalbėtojai: Ken Goldberg, William S. Floyd Jr. Gerbiamasis inžinerijos pirmininkas, UC Berkeley; Jeffas Mahleris, įkūrėjas ir CTO, „Ambi“ robotika
Diena | Laikas: spalio 15 d. | 14:30 – 15:15
Robotikos pramonė pereina iš statinės automatizavimo prie sistemų, kurios mokosi ir pritaiko dinaminėje aplinkoje. Šioje sesijoje nagrinėjama, kaip fizinės AI pažanga, sujungianti modeliavimą, armatūros mokymąsi ir realaus pasaulio duomenis, spartėja diegimas ir padidina patikimumą tokiose programose kaip elektroninė komercija ir logistika. Naudodami „Ambi Robotics“ „Prime-1“ fondo modelį kaip atvejo analizę, mes parodysime, kaip modeliavimu skatinami mokymai ir fizinis grįžtamasis ryšys leidžia robotams atlikti įvairius paketus greičiu ir tikslumu. Dalyviai įgis praktinių įžvalgų apie keičiamą, atsparų metodą, skatinantį naujos kartos robotizuotus manipuliacijas.
Apibendrinimo atotrūkis: kodėl fizinei AI reikia protingesnės duomenų kuravimo
Kalbėtojas: Benji Barash, „Roboto“ įkūrėjas ir generalinis direktorius
Diena | Laikas: spalio 15 d. | 16:00 – 16:45
Kadangi robotikos bendruomenė lenktyniauja kurdami pamatų modelius, kurie apibendrina užduotis, išlieka viena pagrindinė kliūtis: patys duomenys. Skirtingai nuo interneto masto duomenų rinkinių, kurie įgalino kalbos ir vizijos lūžius, robotikos duomenys yra aukšto matmens, multimodaliniai ir giliai susieti su konkrečia aparatine ir aplinka. „Barash“ ištirs, kodėl fizinei AI yra labai svarbi ne tik daugiau duomenų duomenų, o ne tik daugiau duomenų. Robotai generuoja didžiulį kiekį multimodalinio jutiklio duomenų, tačiau be struktūros didžioji dalis jų nenaudojama. Roboto pademonstruos naujus analizės metodus, padedančius panaikinti šią spragą. Nuo signalo panašumo paieškos, kad paviršiai pasikartojantys laiko eilučių žurnalų modeliai iki vizijos kalbos modelių, padedančių žymėti ir trimatuoti epizodus mastu, parodysime, kaip kurti realaus pasaulio robotikos duomenis, skirtus naudoti mokymo bendrųjų modeliuose.
Fizinio AI forumo 2 diena
5 raktai, kaip diegti AI varomus robotus gamyboje
Kalbėtojas: „SK Gupta“ įkūrėjas ir vyriausiasis mokslininkas, „Graymatter Robotics“
Diena | Laikas: spalio 16 d. | 12:00 – 12:45
AI varoma robotika gali žymiai pagerinti gamybos produktyvumą, kokybę, pralaidumą ir ekonomiškumą. Vis dėlto daugelis kompanijų stengiasi pereiti nuo bandomųjų projektų prie visiško dislokavimo. Sėkmei reikia ne tik geros technologijos – jos reikalauja strateginio planavimo, aiškaus iššūkių supratimo ir stipraus vidinio gynimo. Šiame pokalbyje bus aprašytos penkios pagrindinės sėkmingo automatizavimo diegimo strategijos. Temos apima svarbą turėti automatikos čempioną, optimizuoti visas darbo eigas ir pertvarkyti procesus, kad būtų galima panaudoti unikalias robotų stipriąsias puses, o ne imituoti žmogaus veiksmus. Pristatymas taip pat apžvelgs, kaip apskaičiuoti IG, ne tik santaupą darbo jėgos, ir kodėl darbo jėgos pasirengimas yra labai svarbus ilgalaikei sėkmei.
AI dėl miklumo ir adaptacijos didelių akcijų aplinkoje
Kalbėtojas: Vivian Chu, „Darbo robotikos“ įkūrėjas ir vyriausiasis inovacijų pareigūnas
Diena | Laikas: spalio 16 d. | 13:30 – 14:15
Ligoninės yra nenuspėjamos, didelės vertybinių popierių aplinka, kuri, kaip įrodyta, yra sudėtinga robotų aplinka. Sužinokite apie Hibridinio hibridinio autonomijos metodą, kuris susilieja su klasikine robotika su šiuolaikine AI, kad būtų galima naršyti realaus pasaulio ligoninės kintamumą. Tai leido „Moxi“ robotui atlikti užduotis, tokias kaip perbraukimo ženkleliai, keitimo keliai ir atsigauti po suvokimo klaidų. CHU ištirs, kaip adaptacija realiuoju laiku, regos kalbos agentai ir elgesio medžių atkūrimas padės „Moxi“ veikti sudėtingoje, žmonių aplinkoje. Ji pasidalins tuo, ko mes išmokome dislokuodami mastu ir kaip šios pamokos taikomos ne tik sveikatos priežiūros srityje, tokiems kaip mažmeninė prekyba ir biurų logistika.
Deksteriniai robotai įkūnytos AI amžiuje
Kalbėtojas: Mihai Jalobeanu, „Dexman AI“ įkūrėjas ir generalinis direktorius
Diena | Laikas: spalio 16 d. | 14:30 – 15:15
Sužinokite, kaip naujausi įkūnijamos AI pasiekimai leidžia robotams atlikti sudėtingas užduotis nestruktūrizuotoje aplinkoje, naudojant regėjimą, kalbą ir demonstraciją – be tradicinio programavimo poreikio. Pabrėždami bendrosios paskirties manipuliacijas ir pritaikant realiuoju laiku, AI pagrįstos sistemos praplečia robotų programų apimtį gamybos, logistikos ir paslaugų srityse. Šio pokalbio metu „Jalobeanu“ išnagrinės tai, kas veikia šiandien, kur išlieka apribojimai ir kiek artimi mes iš tikrųjų turime įgyvendinti „robotikos pokalbį“.
