Технология на невронните мрежи
Всеки ден има новини за нови приложения на невронни мрежи. Създаден в САЩ
Изкуствена невронна мрежа (INS)— математически модел (както и неговия софтуерили хардуерно изпълнение), изграден на принципа на организация и функциониране на биологични невронни мрежи - нервни клетки на жив организъм. Тази концепция възниква, докато изучаваме процесите, протичащи в мозъка, и се опитваме да моделираме тези процеси.
Има много приложения на тази технология. Например, невронната мрежа трябва да различава кучета и котки. За да се коригира алгоритъма, се дава голям набор от подписани изображения на котки и кучета. Невронната мрежа анализира характеристиките на обектите в тези картини и изгражда модел на разпознаване, който минимизира процента грешки по отношение на референтните резултати.
Между другото, когато Google ви моли да потвърдите товаВие не сте робот и обърнете внимание на светофарите или автобусите, не преминавате елементарен тест за познавателни способности, а научете невронната мрежа да различава обекти от пътната инфраструктура. Системата ще се използва в дроновете.
Използването на невронни мрежи е неограничено.Въпреки това, най-широко използвани в роботиката невронни мрежи намерени в глас асистенти и взаимодействие с хора. Невронните мрежи предоставят точни отговори на въпроси. От тях зависи качеството на гласовия асистент. Сред гласовите асистенти могат да бъдат идентифицирани Alexa от Amazon, Cortana от Microsoft и Siri от Apple. Сред руските гласови асистенти са “Алис” от Яндекс.
Колкото по-добре се обучава невронната мрежа, толкова по-добрепо-добре, той избира отговори на исканията на събеседника: разбира обратния ред на думите, контекста и непряката заявка. Тази посока ще бъде една от най-обещаващите в развитието на бъдещето. Тъй като Интернет променя социалните процеси, скоростта на предаване на информация и общото темпо на живот са се увеличили значително. Но човекът става все по-самотен. Съпътстващ робот ще стане актуален, което ще задоволи нуждата от комуникация, разбиране и подкрепа.
В Япония вече се появяват дигитални спътници,чиято функционалност надхвърля обикновените консултанти. Те стават помощници, приятели и дори съпруги. Западът също не изостава: 47 милиона души в Съединените щати (почти 20% от общото възрастно население) използват интелигентни говорители, Amazon Echo или Google Alexa. Освен това, въз основа на последните изследвания, те използват интелигентни говорители, не само за да им дават команди. 25% ги вземат да спят с тях, 20% се шегуват с тях, 15% използват като бавачка за деца - колоната разказва приказките и помага за отвличане на детето.
Възможността за поддържане на диалог ще бъде едно от ключовите изисквания за роботии една от най-обещаващите и търсени области за развитие.
Система за разпознаване на реч
Едно нещо е просто да вземете отговора на искането, номного по-трудно е да се чуе и дешифрира искането на събеседника. Точността се влияе от всички елементи на системата за разпознаване на реч: обучителната извадка и самите алгоритми за разпознаване.
Качеството на аудиопотока е повлияно - съотношениетосигнал / шум, разбираемост на речта и сила на звука. Съвременните системи се опитват да допълнят "нечутото" чрез езикови модели - всеки език има свои стабилни изрази и стабилни връзки на думи.
Това е, когато те казват, че за признаванеконтекст, тогава се разбира, че има корекция за разпознаване с допълнителни данни, например специфични фрази за използване, както в интелигентни колони, или използването на специфичен речник за конкретна тематична област.
Точността или качеството на разпознаване се отчитат катосъотношението на правилно признатите думи към броя на всички изречени думи, също добавя метриката на фалшивите признания като съотношението на фалшиво признати думи към всички признати думи.
LG въведе през 2018 г. своятадомашен асистент. На сцената Дейвид Вандервал, старши маркетинг директор, се опита да демонстрира Cloi, новия домашен асистент на LG. Размерът на малко кафемашина, Cloi трябва да е на масата, тя няма ръце и колела, главата й се върти и кима по време на разговор. Това е гласов асистент, предназначен да ви помогне да организирате живота си.
На сцената Вандервал попита Cloi когаизмиването ще приключи - сравнително проста заявка трябваше да покаже точно какъв вид помощник LG възнамерява да продаде. В отговор Клой се зашемети.
- Дори роботи имат трудни дни - опита се тойсмея го от Вандервол. - Така че, ако знаем кога ще приключи измиването, тогава можем да синхронизираме работата на пералната машина със сушилнята и да помним, че имаме пиле в хладилника, което изтича след три дни. Изглежда, че трябва да го приготвим. Cloi, влез в разговора: какво мога да направя от пиле.
Но дори и Cloi не каза нищо на тази фраза.
Не е известно какво е причинило провала: голямо пространство с акустика, качеството на интернет връзката или недостатъци в софтуера Както и да е, роботът-проводник между човека и оборудването просто не работи.
Google се счита за флагман на индустрията - вече многоОт години той се развива в тази област, постигайки най-висока точност и стабилност на признанието. През лятото той представи актуализиран глас асистент - и твърди, че точността на разпознаване (английски) е сравнима с човешката. За да обработи заявка и да издаде подходящ отговор, системата на Google отнема не повече от секунда.
"Promobot"
Въпреки това, за да използвате системата за разпознаване отGoogle трябва да придобие лицензи и е доста скъпо. В допълнение, устройство за разпознаване на реч може да се използва в най-различни среди. Параметрите за разпознаване на домашния асистент и робота са различни в места с висока концентрация на хора. А спецификата се опитва да вземе под внимание разработчиците на Promobot - те разработват система от микрофонни масиви и офлайн разпознаване. Това ще позволи на роботите да бъдат по-малко зависими от качеството на интернет връзката и да останат добър събеседник както с нестабилни връзки, така и в шумна среда.
Технология за откриване на лице и емоция
За да се организира качествоВзаимодействието между човек и робот е необходимо да се разбере кой е пред машината и какви емоции изпитва човек. Тези данни ще му позволят да избере най-ефективната комуникационна стратегия, да направи подходящи оферти. Например, за да предложите отстъпка от любимия си сорт сладолед, така че да не ви е тъжно, или да докладвате за промоция в отдела за козметика, ако роботът види момиче пред вас.
Руската компания VisionLabs предлага най-многоразлични отрасли на приложение на тази технология. LUNA платформата за разпознаване на лица ще позволи на собственика да отвори колата без ключ и да плати за покупки с селфи. Разпознаването на лица от VisionLabs се осъществява в системата за достъп до училище „Сбербанк”, която се използва за проверка на студент по време на изпити в Московския институт по психоанализа.
Ако говорим за признаването на емоциите, тоот индустриите, в които се очаква услугата. Например, Алфа Банк тества система за разпознаване на емоции на клиента. Алгоритъмът анализира изражението на лицето на посетителя, след като услугата даде оценка. Така банката получава обратна връзка, без да прибягва до проучвания и интервюта.
Promobot и Neurodata Lab стартираха пилотен проектпроект на робот-емпат, способен да разпознае до 20 емоционални състояния на човек. В съответствие с признатата емоция, роботът ще изгради комуникация - за да насърчи или успокои събеседника, ще започне да се шегува и да се смее, ако види положителна реакция. Въпреки че проектът е на етап тестване, роботът вече е бил изпратен на CES-2019.
Навигационна система
В зависимост от задачите има външни ивътрешна технология Навигацията на открито е необходима за безпилотни превозни средства и самолети, вътрешната навигация е за охранителни и сервизни роботи в сгради.
Днес има два вида навигация: глобално и местно. Глобално предлага навигация чрез спътникови системи, те са търсени в открити системи, но са неподходящи за вътрешни помещения. Не винаги има връзка и ниска точност на показване на позицията. Местните включват навигация чрез ултразвукови, оптични и инфрачервени системи. Съществуващите системи са скъпи, така че основното предизвикателство за 2019 г. ще бъде да се намалят техните цени.
Например, сензорната система за кола Teslaструва няколко стотин хиляди долара. Но поради голямото разпределение на автомобили с автопилот, цената на лидар намалява поради прехода от ниша и скъп продукт към широко разпространена област. А също така и с появата на евтини микровълнови решения в роботиката, започват да се използват милиметрови радари, които са били достъпни само като скъпа опция за премиум кола.
Например стартирането на Marvelmind е създало много точна$ 349 вътрешна навигационна система. Въпреки това, нейната работа изисква четири стационарни сигнала и един мобилен фар, което го прави трудно да се използва в големи площи и на открито.
Навигационни устройства от Marvelmind
Ако говорим за роботи в обичайния смисъл, тогаваЗа да може роботът „Промобот” да се движи самостоятелно, без сблъсъци, разработчиците използват почти всички видове измервания: ултразвук, инфрачервени сензори на къси разстояния, лидари. Това осигурява максимално ниво на сигурност за движението на робота.
Информационна сигурност
Осигуряването на сигурност е най-важната посока на роботиката. След намаляването на еуфорията за роботи, хората започнаха да мислят за сигурността на себе си и своите данни.
Тенденции на заплахите за информационна сигурност в тази областРоботиката като цяло не силно се отклонява от обичайните в информационната среда. Развитието на интернет на нещата е повлияло на активното разпространение на ботнет мрежи, което, за съжаление, е от значение и за огромния брой роботизирани устройства.
Производителите често пренебрегват сериозна защита срещу кибер заплахи или дори я пренебрегват, което води до използването на роботи за целите на шпионажа, фишинга или кражбата на данни.
Неотдавна изследователи на Positive Technologiesзабелязах, че роботите за почистване на вакуум подслушват собствениците си и предават тази информация чрез интернет - и те дори могат да минат криптовалута. Използвайки уязвимости в сигурността, атакуващият може да прехваща конфиденциалните данни чрез мрежовия трафик: това не са само вашите снимки, но дори и данните за банковата сметка.
В началото на годината беше публикуван докладуязвимости робот Pepper. Експертите успяха да прехвърлят файлове на трети страни към устройството без удостоверяване и дори да влязат в профила на суперпотребителя. Те също така успяха да намерят информация за плащане, данни от видеокамери и микрофони.
По отношение на тежестта, днесВъпросът е най-остър в областта на индустриалната роботика. В края на 2018 г. броят на атаките на информационните мрежи на руските системи за автоматизирано управление на процесите е по-висок, отколкото на банки или физически лица, а резонансните ситуации с вируси за криптиране потвърждават, че дори атомните електроцентрали могат да станат жертви на кибератаки.
Едно от решенията на този проблем може да бъде използването на AI за управление на сигурността, което вече се прилага постепенно от водещи производители на антивирусни системи днес.
Въпреки това, през следващите няколко години броятроботи, които срещаме всеки ден, ще се увеличат значително. Човешката сигурност зависи от този критерий - ключова област, световната роботика ще обърне внимание на тази област възможно най-рано.
Броят на автоматизираните процеси се увеличава итова означава, че все повече и повече роботи проникват в нашето ежедневие. Изискванията за качеството на работа на роботи се увеличават, тъй като достигат нивото на инфраструктурното звено, а не чудеса и странности. С развитието на най-търсените отрасли на роботиката е необходимо да се подобри качеството на работа на гласовите асистенти, включително разпознаване на речта, качеството на обработване на заявките и отговарянето им. За разпространението на безпилотни летателни апарати и сервизни роботи е необходимо да се намалят разходите за навигационни системи. Главно, за да се гарантира безопасността на хората и техните данни при взаимодействие с роботи, е необходимо да се премахнат всички уязвимости в сигурността. Това са основните предизвикателства за 2019 година.