Tecnologia de rede neural
Todos os dias há notícias sobre novas aplicações de redes neurais. Criado nos EUA
Rede Neural Artificial (INS)— modelo matemático (bem como seu softwareou modalidade de hardware), construído com base no princípio de organização e funcionamento de redes neurais biológicas - células nervosas de um organismo vivo. Este conceito surgiu enquanto estudava os processos que ocorrem no cérebro e tentava modelar esses processos.
Existem muitas aplicações desta tecnologia. Por exemplo, uma rede neural deve distinguir cães e gatos. Para ajustar o algoritmo, é dada uma grande variedade de imagens assinadas de cães e gatos. A rede neural analisa as características dos objetos nessas imagens e cria um modelo de reconhecimento que minimiza a porcentagem de erros relativos aos resultados de referência.
By the way, quando o Google pede para confirmar quevocê não é um robô, e observe os semáforos ou ônibus, você não passa por um teste elementar de habilidades cognitivas, mas ensina a rede neural a distinguir objetos de infraestrutura viária. O sistema será usado em drones.
O uso de redes neurais é ilimitado.No entanto, o mais utilizado em redes neurais robóticas encontradas em assistentes de voz e interação com as pessoas. Redes neurais fornecem respostas precisas a perguntas. A qualidade do assistente de voz depende deles. Entre os assistentes de voz podem ser identificados Alexa da Amazon, Cortana da Microsoft e Siri da Apple. Entre os assistentes de voz russos estão "Alice" da Yandex.
Quanto melhor uma rede neural for treinada, maismelhor, seleciona respostas às solicitações do interlocutor: compreende a ordem inversa das palavras, o contexto e a consulta indireta. Essa direção será uma das mais promissoras no desenvolvimento do futuro. À medida que a Internet muda os processos sociais, a velocidade da transferência de informações e o ritmo geral de vida cresceram tremendamente. Mas o homem está se tornando mais solitário. Um robô companheiro se tornará relevante, o que satisfará a necessidade de comunicação, compreensão e apoio.
Companheiros digitais já estão surgindo no Japão,cuja funcionalidade vai além de simples consultores. Eles se tornam ajudantes, amigos e até esposas. O Ocidente também não está muito atrás: 47 milhões de pessoas nos Estados Unidos (quase 20% da população adulta total) usam alto-falantes inteligentes, Amazon Echo ou Google Alexa. Além disso, com base em pesquisas recentes, eles usam alto-falantes inteligentes, não apenas para lhes dar comandos. 25% os levam para dormir com eles, 20% brincam com eles, 15% usam como babá para crianças - a coluna conta contos de fadas e ajuda a distrair a criança.
A capacidade de manter o diálogo será um dos principais requisitos para robôse uma das áreas de desenvolvimento mais promissoras e procuradas.
Sistema de reconhecimento de voz
Uma coisa é apenas pegar a resposta para o pedido, masé muito mais difícil ouvir e decifrar o pedido do interlocutor. A precisão é afetada por todos os elementos do sistema de reconhecimento de fala: a amostra de treinamento e os próprios algoritmos de reconhecimento.
A qualidade do fluxo de áudio é afetada - a proporçãosinal / ruído, inteligibilidade de fala e volume. Os sistemas modernos estão tentando complementar o "inédito" por meio de modelos linguísticos - cada idioma tem suas próprias expressões estáveis e pacotes estáveis de palavras.
É quando eles dizem isso para reconhecimentocontexto é usado, então entende-se que há um ajuste para reconhecimento com dados adicionais, por exemplo, frases de uso específicas, como em colunas inteligentes, ou o uso de um dicionário específico para uma área de assunto específica.
Precisão ou qualidade de reconhecimento é contada comoa proporção de palavras reconhecidas corretamente para o número de todas as palavras faladas também adiciona a métrica de falsos reconhecimentos como a proporção de palavras falsamente reconhecidas para todas as palavras reconhecidas.
LG introduziu em 2018 suaassistente de casa. No palco, David Vanderwal, diretor sênior de marketing, tentou demonstrar Cloi, o novo assistente doméstico da LG. Do tamanho de uma pequena máquina de café, Cloi deveria estar na mesa, ela não tem mãos e rodas, a cabeça gira e balança a cabeça durante uma conversa. Este é um assistente de voz projetado para ajudá-lo a organizar sua vida.
No palco, Vanderwal perguntou a Cloi quandoa lavagem terminará - um pedido relativamente simples teve que demonstrar exatamente que tipo de assistente a LG pretende vender. Cloi ficou atordoada em resposta.
"Até os robôs têm dias difíceis", ele tentouria fora Vandervol. - Então, se soubermos quando a lavagem terminará, podemos sincronizar a operação da lavadora com a secadora e lembrar que temos frango na geladeira, que expira depois de três dias. Parece que devemos cozinhar. Cloi, entre na conversa: o que posso fazer com uma galinha?
Mas até Cloi não disse nada a essa frase.
Não se sabe o que causou a falha: um grande espaço com acústica, a qualidade da conexão com a Internet ou falhas no software. De qualquer forma, o robô-condutor entre homem e equipamento simplesmente não funcionava.
Google é considerado o carro-chefe da indústria - já muitoDurante anos, ele vem se desenvolvendo nessa área, alcançando a mais alta precisão e estabilidade de reconhecimento. No verão, ele apresentou um assistente de voz atualizado - e argumenta que a precisão do reconhecimento (inglês) é comparável à humana. Para processar uma solicitação e emitir uma resposta relevante, o sistema do Google não leva mais de um segundo.
"Promobot"
No entanto, para usar o sistema de reconhecimentoO Google precisa adquirir licenças e é bastante caro. Além disso, um dispositivo de reconhecimento de fala pode ser usado em uma ampla variedade de ambientes. Os parâmetros de reconhecimento para o assistente doméstico e o robô são diferentes em locais com altas concentrações de pessoas. E os detalhes estão tentando levar em conta os desenvolvedores do Promobot - eles estão desenvolvendo um sistema de matrizes de microfone e reconhecimento offline. Isso permitirá que os robôs sejam menos dependentes da qualidade da conexão com a Internet e permaneçam bons conversadores com conexões instáveis e em ambientes ruidosos.
Tecnologia de Detecção de Rosto e Emoção
Para organizar uma qualidadeA interação entre homem e robô, é necessário entender quem está na frente da máquina e que emoções a pessoa está experimentando. Esses dados permitirão que ele escolha a estratégia de comunicação mais eficaz para fazer ofertas relevantes. Por exemplo, para oferecer um desconto na sua variedade favorita de sorvete para que você não fique triste, ou para informar sobre uma promoção no departamento de cosméticos, se o robô vir uma garota na sua frente.
A empresa russa VisionLabs oferece o maisdiferentes ramos de aplicação desta tecnologia. A plataforma de reconhecimento facial LUNA permitirá que o proprietário abra o carro sem uma chave e pague por compras com uma selfie. O reconhecimento facial da VisionLabs é implementado no sistema de acesso escolar Sberbank, usado para verificar um aluno durante os exames no Instituto de Psicanálise de Moscou.
Se falamos sobre o reconhecimento de emoções,reivindicado pelas indústrias onde o serviço é esperado. Por exemplo, o Alfa Bank está testando o sistema de reconhecimento de emoções de um cliente. O algoritmo analisa a expressão facial do visitante, após o serviço fornecer uma estimativa. Assim, o banco recebe feedback sem recorrer a pesquisas e entrevistas.
Promobot e Neurodata Lab lançaram um pilotoum projeto de um robô empático capaz de reconhecer até 20 estados emocionais de uma pessoa. De acordo com a emoção reconhecida, o robô irá construir a comunicação - para incentivar ou tranquilizar o interlocutor, começará a brincar e negrito se ele vir uma reação positiva. Enquanto o projeto está em fase de testes, no entanto, o robô já foi submetido ao CES-2019.
Sistema de navegação
Dependendo das tarefas, existemtecnologia interna A navegação ao ar livre é necessária para veículos não tripulados e aeronaves, a navegação interna é para robôs de segurança e de serviço em edifícios.
Hoje existem dois tipos de navegação: global e local. Global sugerem navegação através de sistemas de satélite, eles estão em demanda em sistemas ao ar livre, mas inadequados para interiores. Não há sempre uma conexão e baixa precisão de exibição de posição. Os locais incluem navegação por ultrassom, sistemas ópticos e infravermelhos. Os sistemas existentes são caros, então o principal desafio para 2019 será reduzir seus preços.
Por exemplo, o sistema de sensores para o carro Teslacustou várias centenas de milhares de dólares. Mas, devido à grande distribuição de carros com piloto automático, o custo do lidar diminuiu devido à transição de um nicho e produto caro para uma área generalizada. E também com o advento das soluções de micro-ondas acessíveis e baratas na robótica, os radares de ondas milimétricas estão começando a ser usados, que costumavam estar disponíveis apenas como uma opção de carro premium caro.
Por exemplo, a startup Marvelmind criou um sistema altamente preciso$ 349 sistema de navegação interior. No entanto, o seu funcionamento requer quatro balizas estacionárias e um farol móvel, o que dificulta a sua utilização em grandes áreas e no exterior.
Dispositivos de navegação da Marvelmind
Se falamos de robôs no sentido usual, entãoPara que o robô “Promobot” se mova de forma independente, sem colisões, os desenvolvedores usam quase todos os tipos de medições: ultrassom, sensores infravermelhos de curto alcance, lidars. Isso fornece o nível máximo de segurança para o movimento do robô.
Segurança da informação
Garantir a segurança é a direção mais importante da robótica. Após o declínio da euforia sobre os robôs, as pessoas começaram a pensar na segurança de si mesmas e de seus dados.
Tendências de ameaças à segurança da informação no campoA robótica, em geral, não se afasta fortemente das comuns no ambiente da informação. O desenvolvimento da Internet das coisas influenciou a distribuição ativa de redes de botnet, que, infelizmente, também é relevante para o grande número de dispositivos robóticos.
Os fabricantes geralmente negligenciam a proteção séria contra ameaças cibernéticas ou até mesmo a negligenciam, o que leva ao uso de robôs para fins de espionagem, phishing ou roubo de dados.
Recentemente, pesquisadores da Positive TechnologiesPercebemos que os robôs de limpeza a vácuo estão espionando seus donos e transmitindo essas informações pela Internet - e podem até mesmo minar a criptomoeda. Usando vulnerabilidades de segurança, um invasor pode interceptar dados confidenciais por meio do tráfego de rede: não são apenas suas fotos, mas também os dados da conta bancária.
No início do ano, um relatório foi publicadovulnerabilidades robô Pepper. Os especialistas conseguiram transferir arquivos de terceiros para o dispositivo sem autenticação e até mesmo fazer login na conta de superusuário. Eles também foram capazes de interceptar informações de pagamento, dados de câmeras de vídeo e microfones.
Em termos de gravidade, hojeA questão é mais aguda no campo da robótica industrial. No final de 2018, o número de ataques a redes de informação de sistemas de controle de processos automatizados russos é maior do que em bancos ou indivíduos, e situações ressonantes com vírus de criptografia confirmam que até usinas nucleares podem se tornar vítimas de ataques cibernéticos.
Uma solução para esse problema pode ser o uso de AI para gerenciamento de segurança, que já está sendo implementado gradualmente pelos principais fabricantes de sistemas antivírus atuais.
No entanto, nos próximos anos, o númeroOs robôs que encontramos todos os dias aumentarão significativamente. A segurança humana depende deste critério - uma área chave, a robótica mundial prestará atenção a essa área o mais cedo possível.
O número de processos automatizados está crescendo eIsso significa que mais e mais robôs penetram em nossa vida cotidiana. Requisitos para a qualidade do trabalho dos robôs estão aumentando à medida que atingem o nível da unidade de infraestrutura, e não maravilhas e peculiaridades. Com o desenvolvimento dos ramos mais exigidos da robótica, é necessário melhorar a qualidade do trabalho dos assistentes de voz, incluindo o reconhecimento de fala, a qualidade dos pedidos de processamento e respondê-los. Para a distribuição de UAVs e robôs de serviço, é necessário reduzir o custo dos sistemas de navegação. Principalmente, para garantir a segurança dos seres humanos e seus dados ao interagir com robôs, é necessário eliminar todas as vulnerabilidades de segurança. Estes são os principais desafios para 2019.