신경망 기술
매일 신경망의 새로운 응용 프로그램에 대한 뉴스가 있습니다.
인공 신경망 (INS)— 수학적 모델(및 해당 소프트웨어)또는 하드웨어 구현), 생물학적 신경망(살아있는 유기체의 신경 세포)의 조직 및 기능 원리를 기반으로 구축되었습니다. 이 개념은 뇌에서 일어나는 과정을 연구하고 이러한 과정을 모델링하려고 시도하는 동안 발생했습니다.
이 기술에는 많은 응용 프로그램이 있습니다. 예를 들어, 신경 네트워크는 개와 고양이를 구분해야합니다. 알고리즘을 조정하기 위해 고양이와 개의 서명 된 이미지의 큰 배열이 주어집니다. 신경 회로망은이 그림에서 물체의 특성을 분석하고 참조 결과와 관련된 오류 백분율을 최소화하는 인식 모델을 만듭니다.
그런데 Google에서당신은 로봇이 아니며 교통 신호등이나 버스에주의를 기울여야합니다.인지 능력에 대한 기본적인 테스트를 통과하지는 않지만 신경망에 도로 인프라의 대상을 구별하도록 가르치십시오 이 시스템은 무인 항공기에서 사용됩니다.
신경망의 사용은 무제한입니다.그러나, 보청기와 사람과의 상호 작용에서 발견되는 로봇 신경 네트워크에서 가장 널리 사용됩니다. 신경망은 질문에 대한 정확한 답을 제공합니다. 음성 조수의 품질은 그들에 달려 있습니다. 음성 조력자 중에는 Amazon의 Alexa, Microsoft의 Cortana 및 Apple의 Siri가 식별 될 수 있습니다. 러시아어 보좌 중 Yandex의 "Alice"가 있습니다.
신경 네트워크가 잘 훈련되면대담자의 요청에 대한 답을 선택합니다 : 역어 순서, 문맥 및 간접 쿼리를 이해합니다. 이 방향은 앞으로의 개발에서 가장 유망한 것 중 하나가 될 것입니다. 인터넷이 사회적 프로세스를 변화 시킴에 따라 정보 전송 속도와 일반적인 삶의 속도가 엄청나게 빨라졌습니다. 그러나 그 남자는 점점 고독 해지고 있습니다. 컴패니언 로봇이 관련성을 갖게되어 통신, 이해 및 지원의 필요성을 충족시킵니다.
디지털 컴패니언은 이미 일본에서 등장하고 있으며,그의 기능은 단순한 컨설턴트를 뛰어 넘습니다. 그들은 도우미, 친구, 심지어 부인이됩니다. 서방 역시 멀지 않습니다. 미국의 4 천 7 백만명 (성인 인구의 거의 20 %)이 스마트 스피커, Amazon Echo 또는 Google Alexa를 사용합니다. 또한, 최근의 연구를 기반으로, 그들은 명령을 내릴뿐만 아니라 스마트 스피커를 사용합니다. 25 %는 그들과 함께 20 %의 농담을하고, 20 %는 농담을하고, 15 %는 아이들을위한 보모로 사용합니다.이 칼럼은 동화를 알려주고 어린이의주의를 산만하게합니다.
대화를 유지하는 능력은 로봇의 핵심 요구 사항 중 하나가 될 것입니다가장 유망하고 수요가 높은 개발 분야 중 하나입니다.
음성 인식 시스템
요청에 대한 답변을 선택하는 것이 중요하지만대담 자의 요청을 듣고 해독하는 것이 훨씬 더 어렵습니다. 정확성은 음성 인식 시스템의 모든 요소 (훈련 샘플 및 인식 알고리즘 자체)의 영향을받습니다.
오디오 스트림의 품질에 영향을 미칩니다.신호 / 잡음, 음성 명료도 및 볼륨. 현대 시스템은 언어 모델을 통해 "들리지 않는"것을 보완하려고 노력하고 있습니다. 각 언어마다 안정적인 표현과 안정적인 단어 묶음이 있습니다.
그것이 그들이 인정을 위해 말하는 때입니다.컨텍스트가 사용되는 경우 스마트 열과 같은 특정 사용 구문이나 특정 주제 영역에 대한 특정 사전 사용과 같은 추가 데이터로 인해 인식을 조정할 수 있음을 이해해야합니다.
정확도 또는 인식 품질은 다음과 같이 계산됩니다.정확하게 인식 된 단어와 모든 말의 수의 비율, 허위인지도는 인식 된 모든 단어에 대한 잘못 인식 된 단어의 비율로 추가됩니다.
LG 전자는 2018 년에가정 비서. 무대에서 데이비드 밴더 왈 (David Vanderwal) 마케팅 수석 이사는 LG의 새로운 가정 보조원 인 클로이 (Cloi)의 시연을 시도했다. 작은 물방울 커피 메이커의 크기는 Cloi가 탁자 위에 있어야하고, 그녀는 손과 바퀴가 없으며, 대화 중에 머리가 회전하고 고개를 끄덕니다. 이것은 당신의 삶을 조직하도록 돕기 위해 고안된 음성 보조 장치입니다.
무대에서 Vanderwal은 Cloi에게 언제세척은 끝날 것입니다 - 상대적으로 간단한 요청은 LG가 어떤 종류의 조력자가 팔려고하는지 정확히 보여 주어야했습니다. Cloi는 반응으로 기절했습니다.
"로봇조차도 힘든 날이있다."그는 시도했다.Vandervol에서 웃어. - 그래서 세탁이 끝날 때를 알면 세탁기의 작동을 건조기와 동기화 할 수 있으며 3 일 후에 만료되는 냉장고에 닭고기가 있음을 기억하십시오. 우리가 요리해야 할 것 같아. Cloi, 대화에 참여하십시오. 닭고기에서 무엇을 요리 할 수 있습니까? "
그러나 Cloi조차이 구절에 아무 말도하지 않았습니다.
실패의 원인은 무엇인지 알려지지 않았습니다. 소음이 많은 넓은 공간, 인터넷 연결의 품질 또는 소프트웨어의 결함. 어쨌든, 사람과 장비 사이의 로봇 도체는 단순히 작동하지 않았습니다.
Google은 이미 업계의 주력으로 간주됩니다.수년간 그는이 분야에서 발전해 왔으며 최고의 정확성과 안정성의 인정을 받았습니다. 여름에는 업데이트 된 보이스 어시스턴트 (voice assistant)를 발표했으며, 인식 정확도 (영어)는 인간과 비슷하다고 주장합니다. 요청을 처리하고 관련 응답을 보내려면 Google 시스템에 1 초가 걸리지 않습니다.
"촉진제"
그러나 인식 시스템을 사용하려면Google은 라이선스를 취득해야하며 비용이 많이 듭니다. 또한, 음성 인식 장치는 다양한 환경에서 사용될 수 있습니다. 가정 보좌와 로봇에 대한 인식 파라미터는 사람이 집중된 곳에서 다르다. 그리고 세부 사항은 Promobot 개발자가 시도하고 있습니다. 마이크 어레이 및 오프라인 인식 시스템을 개발 중입니다. 이를 통해 로봇은 인터넷 연결의 품질에 덜 의존하게되고 불안정한 연결과 시끄러운 환경 모두에서 좋은 대화 예술가가됩니다.
얼굴 및 감정 탐지 기술
품질을 조직하기 위해인간과 로봇 사이의 상호 작용은 기계 앞에있는 사람과 사람이 겪고있는 감정을 이해하는 것이 필요합니다. 이러한 데이터를 통해 가장 효과적인 커뮤니케이션 전략을 선택하고 관련 제안을 할 수 있습니다. 예를 들어, 당신이 좋아하지 않는 다양한 아이스크림에 대해 할인을 제공하여 슬프지 않게하거나, 로봇이 당신 앞에서 소녀를봤을 때 화장품 부서에서 판촉을보고 할 수 있습니다.
러시아 회사 인 VisionLabs는이 기술의 응용 프로그램의 다른 지점. LUNA 얼굴 인식 플랫폼은 주인이 열쇠없이 자동차를 열고 셀카로 구매 비용을 지불 할 수있게합니다. VisionLabs의 안면 인식은 Moscow Institute of Psychoanalysis에서 시험 중 학생을 확인하는 데 사용되는 Sberbank 학교 액세스 시스템에서 구현됩니다.
우리가 감정의 인식에 대해 이야기한다면, 그것은서비스가 예상되는 산업에 의해 주장된다. 예를 들어 Alfa-Bank는 클라이언트의 감정 인식 시스템을 테스트하고 있습니다. 이 알고리즘은 서비스가 예상치를 제공 한 후 방문자의 얼굴 표정을 분석합니다. 그래서 은행은 설문 조사와 인터뷰에 의지하지 않고 피드백을받습니다.
Promobot과 Neurodata Lab, 조종사 선발사람의 20 가지 감정적 인 상태를 인식 할 수있는 empath 로봇의 프로젝트. 인식 된 감정에 따라 로봇은 대화 상대를 격려하거나 안심시키기 위해 의사 소통을 구축하고 긍정적 인 반응을 보게되면 농담하고 대담하게됩니다. 그러나 프로젝트가 테스트 단계에있는 동안 로봇은 이미 CES-2019에 제출되었습니다.
내비게이션 시스템
작업에 따라 실외 및실내 기술 무인 차량 및 항공기에는 실외 항법이 필요하고, 건물 내 보안 및 서비스 로봇을위한 실내 항법이 필요합니다.
현재 두 가지 유형의 탐색이 있습니다. 글로벌 및 로컬. 글로벌은 위성 시스템을 통한 내비게이션을 제안하지만 실외 시스템에서는 수요가 있지만 실내에서는 부적합합니다. 항상 위치 표시의 연결과 낮은 정확도가있는 것은 아닙니다. 로컬은 초음파, 광학 및 적외선 시스템을 통한 내비게이션을 포함합니다. 기존 시스템은 비용이 많이 들기 때문에 2019 년의 주요 과제는 가격을 낮추는 것입니다.
예를 들어 자동차 테슬라 용 센서 시스템수십만 달러가 들었다. 그러나 자동 조종 장치가 장착 된 자동차가 널리 보급 되었기 때문에 틈새와 값 비싼 제품에서 널리 보급 된 지역으로의 전환으로 인해 라이더 비용이 감소했습니다. 또한 저렴한 가격의 저가 마이크로파 솔루션이 등장하면서 이전에는 고가의 프리미엄 카 옵션으로 만 제공되었던 밀리미터 파 레이다가 사용되기 시작했습니다.
예를 들어 Marvelmind를 시작하면 매우 정확합니다.349 달러의 실내 네비게이션 시스템. 그러나, 작동에는 4 개의 고정 비컨과 1 개의 이동 비콘이 필요하므로 넓은 지역과 실외에서 사용하기가 어렵습니다.
Marvelmind의 내비게이션 장치
우리가 일반적인 의미에서 로봇에 대해 이야기한다면,로봇 Promobot이 충돌없이 독립적으로 이동할 수 있도록 개발자는 거의 모든 유형의 측정 (초음파, 적외선 단거리 센서, 라이더)을 사용합니다. 이것은 로봇의 움직임에 대해 최대 수준의 보안을 제공합니다.
정보 보안
보안은 로봇 공학의 가장 중요한 방향입니다. 로봇에 대한 행복감이 감소한 후 사람들은 자신과 데이터의 보안에 대해 생각하기 시작했습니다.
정보 보안 위협 동향로보틱스는 일반적으로 정보 환경에서 일반적인 로봇과 크게 다르지 않습니다. 사물의 인터넷 개발은 불행히도 로봇 장치의 압도적 인 수와 관련이있는 봇넷 네트워크의 활성화 된 배포에 영향을 미쳤습니다.
제조업체는 간첩, 피싱 또는 데이터 절도를 목적으로 로봇을 사용하는 사이버 위협에 대한 심각한 보호를 간과하거나 무시할 수 있습니다.
최근 Positive Technologies 연구원진공 청소 로봇이 소유주를 도청하고 인터넷을 통해이 정보를 전송하고 있음을 알게되었습니다. 심지어는 암호 해독 (cryptocurrency)도 할 수 있습니다. 보안 시스템의 취약점을 이용하면 공격자는 네트워크 트래픽을 통해 기밀 데이터를 가로 챌 수 있습니다. 이는 사진뿐만 아니라 은행 계좌 데이터까지도 포함합니다.
연초에 보고서가 게시되었습니다.취약점 로봇 Pepper. 전문가는 인증없이 타사 파일을 장치로 전송할 수 있었으며 수퍼 유저 계정으로 로그인 할 수도있었습니다. 그들은 또한 지불 정보, 비디오 카메라 및 마이크의 데이터를 가로 챌 수있었습니다.
심각도의 측면에서, 오늘이 문제는 산업용 로봇 분야에서 가장 심각합니다. 2018 년 말 러시아 자동 프로세스 제어 시스템의 정보 네트워크에 대한 공격 건수가 은행이나 개인보다 높았으며 암호화 바이러스와의 공존 상황은 원자력 발전소까지도 사이버 공격의 희생자가 될 수 있음을 확인했습니다.
이 문제에 대한 한 가지 해결책은 보안 관리에 AI를 사용하는 것일 수 있습니다. AI는 오늘날 안티 바이러스 시스템의 주요 제조업체에 의해 점차적으로 구현되고 있습니다.
그러나 앞으로 몇 년 안에우리가 매일 접하게되는 로봇이 크게 늘어날 것입니다. 인간의 안전은이 기준에 달려있다. 핵심 영역 인 세계 로봇 공학은이 분야에 가능한 한 빨리주의를 기울일 것이다.
자동화 된 프로세스의 수가 증가하고 있습니다.그것은 점점 더 많은 로봇이 일상 생활에 침투한다는 것을 의미합니다. 로봇의 작업 품질에 대한 요구 사항은 불가사의 및 단점이 아닌 인프라 단위 수준에 도달함에 따라 증가하고 있습니다. 로봇 분야에서 가장 요구되는 분야를 발전시키면서 음성 인식, 처리 요구 품질 및 응답에 이르기까지 음성 보조자의 품질을 향상시킬 필요가 있습니다. UAV 및 서비스 로봇의 배포를 위해서는 네비게이션 시스템의 비용을 줄여야합니다. 주로 로봇과 상호 작용할 때 사람과 데이터의 안전을 보장하기 위해 모든 보안 취약점을 제거해야합니다. 이것들은 2019 년의 주요 도전 과제입니다.