Hubei tekent een strategische overeenkomst om het eerste open-Architectuur Tactiele Cognitieve Centrum voor de robotica-industrie op te richten
Laat een bericht achter
Op 5 meieIn de Wuhan East Lake New Technology Development Zone ondertekenden het Hubei Humanoid Robot Innovation Center, Wuhan Huaweike Intelligent Technology Co., Ltd. en de Hubei Humanoid Robot Industry Alliance een strategische samenwerkingsovereenkomst om gezamenlijk de eerste open-architectuur, ultra-grootschalige- multimodale sector op te zetten tactiele data-engine en cognitief trainingscentrum. Het centrum zal systematisch tactiele gegevens van robots verzamelen en trainen, waarmee de al lang bestaande uitdaging van de sector van gefragmenteerde tactiele gegevens wordt aangepakt en robots in staat worden gesteld 'de wereld waar te nemen'.
Waarom is tactiele sensatie de focus geworden van de ontwikkeling van humanoïde robots?
De industrie richt zich steeds meer op tactiele sensaties voor humanoïde robots.Onlangs onthulde een gebruiker op het X-platform wat lijkt op een prototype van Tesla's Optimus 3 humanoïde robot. Eerder demonstreerde het acties als 'een tennisbal vangen' die afhankelijk zijn van real-tactiele feedback, waardoor internetgebruikers speculeerden dat deze robot op meerdere gebieden een elektronische huid zou kunnen inbouwen om zijn tactiele systeem te bouwen.
De reden dat tactiele systemen voor humanoïde robots veel aandacht hebben gekregen van mondiale sleutelbedrijven, ligt deels in de diverse en complexe aard van menselijke tactiele perceptie. Tactiele sensatie is altijd een kerncomponent geweest van het menselijke sensorische systeem en levert cruciale input voor interactieve perceptie- en automatiseringssystemen in mensachtige robots. Het maakt een nauwkeurigere detectie van de positie en oppervlakte-eigenschappen van een object mogelijk. Aan de andere kant maken deep learning-modellen, na het trainen van humanoïde robots om multi-sensorgegevens zoals zicht, aanraking en krachtperceptie te integreren, cross-modale associaties en diepe fusie van multi-modale gegevens mogelijk. Hierdoor krijgen humanoïde robots menselijke-achtige cognitieve kenmerken en wordt de overdraagbaarheid tussen-scenario's vergemakkelijkt, wat een cruciale richting vertegenwoordigt om hun capaciteiten naar de volgende fase te brengen.
Vanuit marktperspectief betekent investeren in tactiele technologie ook een gok op toekomstige groei.Volgens gegevens van Precedence Research, die de kern vormen van de perceptie van mensachtige robots, zal de mondiale markt voor flexibele tactiele sensoren in 2034 naar verwachting een waarde van 31,06 miljard dollar bereiken.
Wat zijn de uitdagingen bij het bouwen van een platform voor tactiele gegevensverzameling en training?
De ontwikkeling van een tactiel data-acquisitie- en trainingsplatform vertegenwoordigt een zeer complexe, interdisciplinaire onderneming op het gebied van systeemtechniek. De moeilijkheid ervan is veel groter dan die van het bouwen van platforms voor modaliteiten als visie of spraak. Het opzetten van een tactiel dataperceptiesysteem voor humanoïde robots is geen eenvoudige taak. Het vereist een diepgaande integratie van geavanceerde prestaties uit de werktuigbouwkunde, computerwetenschappen, cognitieve wetenschappen, materiaalkunde en andere gebieden om een gesloten-lussysteem te vormen dat gegevensverzameling, algoritme-optimalisatie en hardware-aanpassing omvat. Alleen dan kan dit doel werkelijk worden bereikt. Dit heeft veel aandacht gevestigd op Hubei's nieuw opgerichte tactiele trainingscentrum. Het project bouwt een "1+10+1000+N" platformsysteem voor tactiele perceptie (1 belichaamde architectuur voor tactiele perceptie / 10+ sleutelscenario's / 1000+ algemene objecten / N categorieën van gegeneraliseerde toepassingen in de echte-wereld). Door middel van innovatie in vier dimensies wil het meerdere geavanceerde uitdagingen-in robotachtige tactiele systemen aanpakken en de behendige manipulatiemogelijkheden van mensachtige robots bevorderen.
Dit tactiele trainingscentrum integreert multimodale tactiele data-acquisitie, aangepast voor meer dan 10 belangrijke scenario's, waaronder gezondheidszorg, detailhandel, industrie en laboratoria.Het heeft de verzameling van tactiele gegevens opgezet voor meer dan 1.000 objecten uit de echte-wereld, en heeft daarmee een fundamentele tactiele database voor de fysieke wereld opgebouwd. Dit levert rijke, authentieke tastbare voorbeelden op voor AI-training van fabrikanten, waardoor robots nauwkeurige handelingen en omgevingsinteracties kunnen uitvoeren. Het komt overeen met het in kaart brengen van een 'tastbaar landschap' en ondersteunt de cross-sector- en cross-scenario-implementatie van humanoïde robots, terwijl het ook de basis legt voor de lange- grootschalige operaties van het centrum-.
