5 tendances de la robotique: réseaux de neurones, reconnaissance de la parole et des émotions, systèmes de navigation et de sécurité

Technologie de réseau de neurones

Chaque jour, de nouvelles informations sur les nouvelles applications des réseaux de neurones. Aux États-Unis, est créé

Réseau de neurones 2D: il traite les données relatives à l'objet, le sépare de l'arrière-plan et des autres objets, puis crée un modèle 3D et le mécanisme de son déplacement remplit l'arrière-plan précédemment fermé par l'objet. En Israël, le réseau de neurones détermine l'intelligence sous la forme d'un crâne - le système analyse les caractéristiques faciales d'une personne et, en fonction de celles-ci, détermine quelles caractéristiques sont intégrées à son ADN. En Russie, ils créent un réseau de neurones capable d’échanger de la crypto-monnaie - d’analyser le marché et de faire des prévisions.

Réseau de neurones artificiels (INS) - modèle mathématique (ainsi que son logicielou matérielle), reposant sur le principe d’organisation et de fonctionnement des réseaux de neurones biologiques - les cellules nerveuses d’un organisme vivant. Ce concept est apparu lors de l'étude des processus se déroulant dans le cerveau et lors de la tentative de simulation de ces processus.

Il existe de nombreuses applications de cette technologie. Par exemple, un réseau de neurones devrait distinguer les chiens et les chats. Pour ajuster l'algorithme, un large éventail d'images signées de chats et de chiens est présenté. Le réseau de neurones analyse les caractéristiques des objets contenus dans ces images et crée un modèle de reconnaissance minimisant le pourcentage d’erreurs par rapport aux résultats de référence.

À propos, lorsque Google vous demande de confirmer quevous n'êtes pas un robot et notez les feux de circulation ou les bus, vous ne réussissez pas un test élémentaire des capacités cognitives, mais apprenez au réseau de neurones à distinguer les objets de l'infrastructure routière. Le système sera utilisé dans les drones.

L'utilisation de réseaux de neurones est illimitée.Cependant, le plus largement utilisé dans les réseaux de neurones robotiques trouvés dans les assistants vocaux et l'interaction avec les gens. Les réseaux de neurones fournissent des réponses précises aux questions. La qualité de l'assistant vocal dépend d'eux. Parmi les assistants vocaux, on peut citer Alexa chez Amazon, Cortana chez Microsoft et Siri chez Apple. «Alice» de Yandex est l'un des assistants vocaux russes.

Plus un réseau de neurones est formé, plus lamieux, il sélectionne les réponses aux requêtes de l'interlocuteur: comprend l'ordre inverse des mots, le contexte et la requête indirecte. Cette direction sera l’une des plus prometteuses pour le développement de l’avenir. À mesure qu'Internet modifie les processus sociaux, la vitesse de transfert de l'information et le rythme de la vie ont considérablement augmenté. Mais l'homme devient de plus en plus seul. Un robot compagnon deviendra pertinent, ce qui satisfera le besoin de communication, de compréhension et de soutien.

Les compagnons numériques émergent déjà au Japon,dont la fonctionnalité dépasse les simples consultants. Ils deviennent des aides, des amis et même des épouses. L'Occident n'est pas non plus loin derrière: 47 millions de personnes aux États-Unis (près de 20% de la population adulte totale) utilisent des haut-parleurs intelligents, Amazon Echo ou Google Alexa. De plus, sur la base de recherches récentes, ils utilisent des haut-parleurs intelligents, pas seulement pour leur donner des commandes. 25% les emmènent dormir avec eux, 20% plaisantent avec eux, 15% les utilisent comme nounou pour enfants - la colonne raconte des contes de fées et aide à distraire l'enfant.

La capacité à entretenir le dialogue sera l’une des exigences clés des robots et l'un des domaines de développement prometteurs et recherchés.

Système de reconnaissance vocale

Une chose est juste de prendre la réponse à la demande, maisil est beaucoup plus difficile d’entendre et de déchiffrer la demande de l’interlocuteur. La précision est affectée par tous les éléments du système de reconnaissance vocale: l'échantillon d'apprentissage et les algorithmes de reconnaissance eux-mêmes.

La qualité du flux audio affectesignal / bruit, intelligibilité de la parole et volume. Les systèmes modernes tentent de compléter ce qui est "jamais entendu" par le biais de modèles linguistiques - chaque langue a ses propres expressions stables et ses faisceaux de mots stables.

C'est quand ils disent que pour la reconnaissancecontexte est utilisé, alors il est entendu qu’il existe un ajustement pour la reconnaissance avec des données supplémentaires, par exemple des expressions d’usage spécifiques, comme dans les colonnes intelligentes, ou l’utilisation d’un dictionnaire spécifique pour un domaine spécifique.

La précision ou la qualité de reconnaissance est comptée commele rapport des mots correctement reconnus au nombre de mots prononcés, ajoute également la métrique de fausses reconnaissances en tant que rapport des mots faussement reconnus à tous les mots reconnus.

LG a présenté en 2018 sonaide à domicile. Sur la scène, David Vanderwal, directeur marketing senior, a tenté de montrer Cloi, le nouvel assistant à domicile de LG. De la taille d’une petite cafetière, Cloi devrait être sur la table, elle n’a ni mains ni roues, sa tête tourne et hoche la tête au cours d’une conversation. Ceci est un assistant vocal conçu pour vous aider à organiser votre vie.

Sur la scène, Vanderwal a demandé à Cloi quandle lavage se terminera - une demande relativement simple a été de démontrer exactement quel type d’assistant LG a l'intention de vendre. Cloi assommé en réponse.

«Même les robots ont des jours difficiles», essaya-t-ilrire Vandervol. - Donc, si nous savons quand le lavage se terminera, nous pourrons alors synchroniser le fonctionnement du lave-linge avec le sèche-linge et nous rappeler que nous avons du poulet dans le réfrigérateur, qui expire au bout de trois jours. On dirait qu'on devrait le faire cuire. Cloi, lance-toi dans la conversation: que puis-je faire avec un poulet?

Mais même Cloi n'a rien dit à cette phrase.

On ne sait pas ce qui a causé la défaillance: un grand espace avec l'acoustique, la qualité de la connexion Internet ou les failles du logiciel. Quoi qu'il en soit, le robot conducteur entre l'homme et l'équipement ne fonctionnait tout simplement pas.

Google est considéré comme le produit phare de l'industrie - déjà beaucoupPendant des années, il s’est développé dans ce domaine et a obtenu la plus grande précision et stabilité. En été, il a présenté un assistant vocal mis à jour - et fait valoir que la précision de la reconnaissance (en anglais) est comparable à celle d'un humain. Pour traiter une demande et émettre une réponse pertinente, le système Google ne prend pas plus d'une seconde.

"Promobot"

Cependant, pour utiliser le système de reconnaissance deGoogle doit acquérir des licences, et cela coûte assez cher. De plus, un dispositif de reconnaissance vocale peut être utilisé dans une grande variété d’environnements. Les paramètres de reconnaissance de l’assistant à domicile et du robot sont différents dans les lieux très fréquentés. Et les détails essaient de prendre en compte les développeurs de Promobot - ils développent un système de matrices de microphones et de reconnaissance hors ligne. Cela permettra aux robots de moins dépendre de la qualité de la connexion Internet et de rester un bon interlocuteur aussi bien avec des connexions instables que dans des environnements bruyants.

Technologie de détection des visages et des émotions

Afin d'organiser une qualitéDans l’interaction entre l’homme et le robot, il est nécessaire de comprendre qui est devant la machine et quelles émotions une personne éprouve. Ces données lui permettront de choisir la stratégie de communication la plus efficace, de faire des offres pertinentes. Par exemple, offrez une réduction sur votre variété de crème glacée préférée afin que vous ne soyez pas triste, ou signalez une promotion dans le département des cosmétiques si le robot voit une fille devant vous.

La société russe VisionLabs offre le plusdifférentes branches d’application de cette technologie. La plateforme de reconnaissance faciale LUNA permettra au propriétaire d'ouvrir la voiture sans clé et de payer ses achats avec un selfie. La reconnaissance faciale de VisionLabs est implémentée dans le système d'accès à l'école Sberbank, utilisé pour vérifier un étudiant lors d'examens à l'Institut de psychanalyse de Moscou.

Si nous parlons de la reconnaissance des émotions, celarevendiqué par les industries où le service est attendu. Par exemple, Alfa Bank teste le système de reconnaissance des émotions d'un client. L'algorithme analyse l'expression du visage du visiteur, après que le service a fourni une estimation. La banque reçoit donc des commentaires sans recourir à des enquêtes et à des entretiens.

Promobot et Neurodata Lab ont lancé un projet piloteun projet de robot empathe capable de reconnaître jusqu'à 20 états émotionnels d'une personne. Conformément à l'émotion reconnue, le robot établira une communication - pour encourager ou rassurer l'interlocuteur, commencera à plaisanter et à être audacieux s'il voit une réaction positive. Bien que le projet en soit à la phase de test, le robot a déjà été soumis au CES-2019.

Système de navigation

Selon les tâches, il y a des activités de plein air ettechnologie d'intérieur La navigation extérieure est nécessaire pour les véhicules et les aéronefs sans équipage, tandis que la navigation intérieure est destinée aux robots de sécurité et de service dans les bâtiments.

Il existe aujourd'hui deux types de navigation: global et local. Global suggère de naviguer dans les systèmes à satellites, ils sont recherchés dans les systèmes extérieurs, mais ne conviennent pas à l’intérieur. Il n'y a pas toujours de connexion et une faible précision d'affichage de la position. Les systèmes locaux incluent la navigation par ultrasons, optiques et infrarouges. Les systèmes existants étant coûteux, le principal défi pour 2019 sera de réduire leurs prix.

Par exemple, le système de capteurs pour la voiture Teslacoûtent plusieurs centaines de milliers de dollars. Mais en raison de la grande distribution de voitures avec pilote automatique, le coût du lidar a diminué en raison de la transition d'un produit de niche et coûteux à une zone étendue. De plus, avec l'avènement de solutions micro-ondes abordables et bon marché en robotique, on commence à utiliser des radars à ondes millimétriques, qui n'étaient auparavant disponibles qu'en tant qu'option coûteuse pour une voiture haut de gamme.

Par exemple, la startup Marvelmind a créé une base de données extrêmement précise.Système de navigation intérieure de 349 $. Cependant, son fonctionnement nécessite quatre balises fixes et une balise mobile, ce qui rend difficile son utilisation dans de grandes zones et à l'extérieur.

Marvelmind Navigation Devices

Si nous parlons de robots dans le sens habituel, alorsPour que le robot «Promobot» puisse se déplacer de manière autonome, sans collision, les développeurs utilisent presque tous les types de mesures: ultrasons, capteurs infrarouges à courte portée, lidars. Ceci fournit le niveau maximum de sécurité pour le mouvement du robot.

Sécurité de l'information

La sécurité est la direction la plus importante de la robotique. Après le déclin de l'euphorie concernant les robots, les gens ont commencé à réfléchir à la sécurité d'eux-mêmes et de leurs données.

Tendances des menaces à la sécurité de l'information sur le terrainLa robotique, en général, ne s'éloigne pas fortement des technologies courantes dans l'environnement de l'information. Le développement de l'Internet des objets a affecté la distribution active des réseaux de botnet, ce qui, malheureusement, concerne également la grande majorité des dispositifs robotiques.

Les fabricants négligent souvent une protection sérieuse contre les cyber-menaces ou même la négligent, ce qui conduit à l'utilisation de robots pour l'espionnage, le phishing ou le vol de données.

Récemment, des chercheurs en technologies positivesont remarqué que les robots de nettoyage par aspiration espionnent leurs propriétaires et transmettent ces informations via Internet - et peuvent même exploiter la crypto-monnaie. En utilisant des vulnérabilités de sécurité, un attaquant peut intercepter des données confidentielles via le trafic réseau: il ne s'agit pas uniquement de vos photos, mais même des données de compte bancaire.

Au début de l'année, un rapport a été publiévulnérabilités robot Pepper. Les experts ont réussi à transférer des fichiers tiers sur le périphérique sans authentification et même à se connecter au compte superutilisateur. Ils ont également pu intercepter des informations de paiement, des données de caméras vidéo et des microphones.

En termes de gravité, aujourd'huiLe problème est particulièrement aigu dans le domaine de la robotique industrielle. À la fin de 2018, le nombre d'attaques sur les réseaux d'information des systèmes de contrôle de processus automatisés russes était supérieur à celui des banques ou des particuliers, et des situations résonnantes avec des virus de cryptage confirment que même les centrales nucléaires peuvent être victimes d'attaques informatiques.

Une solution à ce problème pourrait être l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la gestion de la sécurité, qui est déjà progressivement mise en œuvre par les principaux fabricants de systèmes anti-virus.

Cependant, dans les prochaines années, le nombre deLes robots que nous rencontrons chaque jour augmenteront considérablement. La sécurité humaine dépend de ce critère - un domaine clé, la robotique mondiale y portera son attention le plus tôt possible.

Le nombre de processus automatisés augmente, etcela signifie que de plus en plus de robots pénètrent notre quotidien. Les exigences relatives à la qualité du travail des robots augmentent au fur et à mesure qu'elles atteignent le niveau de l'unité infrastructure, et non des merveilles et des bizarreries. Avec le développement des branches de la robotique les plus demandées, il est nécessaire d’améliorer la qualité du travail des assistants vocaux, y compris la reconnaissance vocale, la qualité du traitement des demandes et leur réponse. Pour la distribution des drones et des robots de service, il est nécessaire de réduire le coût des systèmes de navigation. Principalement, pour assurer la sécurité des personnes et de leurs données lors de leurs interactions avec des robots, il est nécessaire d'éliminer toutes les vulnérabilités de sécurité. Ce sont les principaux défis pour 2019.