Hubei podepsal strategickou dohodu o zřízení prvního otevřeného-centra architektury taktilního kognitivního průmyslu v oblasti robotiky

5. května^čt, ve Wuhan East Lake New Technology Development Zone, Hubei Humanoid Robot Innovation Center, Wuhan Huaweike Intelligent Technology Co., Ltd., a Hubei Humanoid Robot Industry Alliance podepsaly strategickou dohodu o spolupráci, aby společně vytvořily první otevřenou-architekturu, ultra-velký{4}}rozměrový multimodální taktilní datový engine a kognitivní tréninkové centrum. Centrum bude systematicky shromažďovat a trénovat robotická hmatová data, čímž se bude zabývat dlouhodobou-výzvou odvětví v podobě fragmentovaných hmatových dat a umožní robotům „vnímat svět“.

Proč se taktilní vjem stal středem zájmu vývoje humanoidních robotů?

Průmysl se stále více zaměřuje na hmatový vjem pro humanoidní roboty.Nedávno uživatel na platformě X odhalil, co se zdá být prototypem Teslova humanoidního robota Optimus 3. Dříve předváděl akce jako „chycení tenisového míčku“, které se spoléhají na hmatovou odezvu v reálném čase-, což vedlo obyvatele sítě k spekulacím, že tento robot může začlenit elektronickou kůži do více oblastí, aby vytvořil svůj hmatový systém.

Důvod, proč hmatové systémy pro humanoidní roboty získaly významnou pozornost globálních klíčových podniků, spočívá částečně v rozmanité a komplexní povaze lidského hmatového vnímání. Hmatové vjemy byly vždy základní složkou lidského smyslového systému a poskytovaly zásadní vstup pro interaktivní systémy vnímání a automatizaci v humanoidních robotech. Umožňuje přesnější detekci polohy objektu a vlastností povrchu. Na druhou stranu, po vycvičení humanoidních robotů k integraci více-zdrojových dat ze senzorů, jako je vidění, dotek a vnímání síly, modely hlubokého učení umožňují cross-modální asociace a hluboké spojení multi{5}}modálních dat. To dává humanoidním robotům kognitivní vlastnosti podobné lidským-a usnadňuje přenos- různých scénářů, což představuje zásadní směr, jak posouvat jejich schopnosti do další fáze.

Z pohledu trhu představuje investice do hmatové technologie také sázku na budoucí růst.Podle údajů Precedence Research, jakožto jádra vnímání humanoidních robotů, se očekává, že globální trh s flexibilními hmatovými senzory dosáhne do roku 2034 31,06 miliardy dolarů.

Jaké jsou výzvy při budování platformy pro získávání hmatových dat a školení?

Vývoj hmatové platformy pro získávání dat a školení představuje vysoce komplexní interdisciplinární systémové inženýrství. Jeho obtížnost daleko převyšuje obtížnost budování platforem pro modality, jako je vidění nebo řeč. Vytvoření systému hmatového vnímání dat pro humanoidní roboty není jednoduchý úkol. Vyžaduje hlubokou integraci špičkových-výsledků ze strojírenství, informatiky, kognitivní vědy, vědy o materiálech a dalších oborů, aby se vytvořil uzavřený-systém zahrnující sběr dat, optimalizaci algoritmů a přizpůsobení hardwaru. Jen tak lze tohoto cíle skutečně dosáhnout. To přitáhlo značnou pozornost k nově zřízenému hmatovému tréninkovému centru Hubei. Projekt konstruuje systém platformy hmatového vnímání „1+10+1000+N“ (1 ztělesněná architektura hmatového vnímání / 10+ klíčové scénáře / 1000+ běžné objekty / N kategorií zobecněných aplikací ve skutečném-světě). Prostřednictvím inovací napříč čtyřmi dimenzemi si klade za cíl řešit řadu špičkových{14}}výzev v robotických taktilních systémech a rozvíjet obratné manipulační schopnosti humanoidních robotů.

Toto hmatové školicí centrum integruje multimodální hmatové získávání dat přizpůsobené pro více než 10 klíčových scénářů včetně zdravotnictví, maloobchodu, průmyslu a laboratoří.Zavedla shromažďování hmatových dat pro více než 1 000 objektů skutečného světa-a vytvořila základní hmatovou databázi pro fyzický svět. To poskytuje bohaté, autentické hmatové vzorky pro školení AI napříč výrobci, což umožňuje robotům provádět přesné operace a interakce s prostředím. Ekvivalent k mapování „hmatové krajiny“ podporuje nasazení humanoidních robotů napříč-odvětvími a různými{6}}scénáři a zároveň pokládá základy pro dlouhodobé-dlouhodobé-operace centra.