Tehnologia rețelei neuronale
În fiecare zi există știri despre noi aplicații ale rețelelor neuronale.
Rețea neurală artificială (INS)— modelul matematic (precum și software-ul acestuiasau întruchipare hardware), construită pe principiul organizării și funcționării rețelelor neuronale biologice - celulele nervoase ale unui organism viu. Acest concept a apărut în timpul studierii proceselor care au loc în creier și încercând să modeleze aceste procese.
Există multe aplicații ale acestei tehnologii. De exemplu, o rețea neuronală ar trebui să distingă câinii și pisicile. Pentru a regla algoritmul, este oferită o gamă largă de imagini semnate de pisici și câini. Rețeaua neuronală analizează caracteristicile obiectelor din aceste imagini și construiește un model de recunoaștere care minimizează procentul de erori în raport cu rezultatele de referință.
Apropo, când Google vă cere să confirmați acest lucrunu sunteți un robot și notați semafoarele sau autobuzele, nu treceți un test elementar pentru abilitățile cognitive, ci învățați rețeaua neuronală pentru a distinge obiectele de infrastructură rutieră. Sistemul va fi folosit în cadrane.
Utilizarea rețelelor neuronale este nelimitată.Cu toate acestea, cele mai utilizate pe scară largă în rețelele neuronale de robotică găsite în asistenții vocali și interacțiunea cu oamenii. Rețelele neuronale oferă răspunsuri precise la întrebări. Calitatea asistentei vocale depinde de ele. Printre asistenții vocali se numără Alexa de la Amazon, Cortana de la Microsoft și Siri de la Apple. Printre asistenții vocali ruși sunt "Alice" de la Yandex.
Cu cât o rețea neuronală este mai bine pregătită,mai bine, selectează răspunsurile la cererile interlocutorului: înțelege ordinea inversă a cuvintelor, contextul și interogarea indirectă. Această direcție va fi una dintre cele mai promițătoare în dezvoltarea viitorului. Pe măsură ce Internetul schimbă procesele sociale, viteza transferului de informații și ritmul general al vieții au crescut enorm. Dar omul devine mai singur. Un robot însoțitor va deveni relevant, ceea ce va satisface nevoia de comunicare, înțelegere și suport.
Insotitoarele digitale apar deja in Japonia,a căror funcționalitate depășește limitele consultanților simpli. Ei devin ajutoare, prieteni și chiar soții. Vestul nu este nici pe departe în urmă: 47 milioane de persoane din Statele Unite (aproape 20% din totalul populației adulte) folosesc vorbitori inteligenți, Amazon Echo sau Google Alexa. În plus, pe baza cercetărilor recente, ei folosesc difuzoare inteligente, nu numai pentru a le da comenzi. 25% îi iau să doarmă cu ei, 20% glumă cu ei, 15% folosesc ca dădacă pentru copii - coloana povestește niște basme și ajută la distragerea copilului.
Abilitatea de a menține dialogul va fi una dintre cerințele esențiale pentru roboțiși unul dintre cele mai promițătoare și căutate domenii de dezvoltare.
Sistemul de recunoaștere a vorbelor
Un lucru este doar să ridici răspunsul la cerere, dareste mult mai dificil să auziți și să descifrați cererea interlocutorului. Precizia este afectată de toate elementele sistemului de recunoaștere a vorbirii: eșantionul de formare și algoritmii de recunoaștere înșiși.
Calitatea fluxului audio este afectată - raportulsemnal / zgomot, inteligibilitate și volum de vorbire. Sistemele moderne încearcă să completeze "nemaiauzitul" prin modele lingvistice - fiecare limbă are propriile sale expresii stabile și pachete stabile de cuvinte.
Atunci ei spun că pentru recunoașterecontextul este folosit, atunci se înțelege că există o ajustare pentru recunoașterea cu date suplimentare, de exemplu, fraze de utilizare specifice, ca în coloanele inteligente sau utilizarea unui dicționar specific pentru o anumită arie de subiect.
Calitatea de recunoaștere sau de recunoaștere este considerată ca fiindraportul cuvintelor recunoscute corect cu numărul tuturor cuvintelor rostite, adaugă, de asemenea, valoarea metrică a recunoașterilor false ca raportul cuvintelor recunoscute fals la toate cuvintele recunoscute.
LG a introdus în 2018 saacasă asistent. Pe scenă, David Vanderwal, senior marketing director, a încercat să demonstreze Cloi, noul asistent de acasă al LG. Mărimea unui filtru de cafea puțin picurător, Cloi ar trebui să fie pe masă, nu are mâini și roți, capul se rotește și dă din cap în timpul unei conversații. Acesta este un asistent de voce conceput pentru a vă ajuta să vă organizați viața.
Pe scenă, Vanderwal la întrebat pe Cloi cândspălarea se va încheia - o solicitare relativ simplă a trebuit să demonstreze exact ce fel de asistent LG intenționează să vândă. Cloi a uimit răspunsul.
"Chiar și roboții au zile grele", a încercat elrâdeți-l de pe Vandervol. - Deci, dacă știm când se va termina spălarea, atunci putem sincroniza funcționarea mașinii de spălat cu uscătorul și amintiți-vă că avem pui în frigider, care expiră după trei zile. Se pare că ar trebui să gătim. Cloi, intră în conversație: ce pot face de la un pui.
Dar chiar Cloi nu a spus nimic acestei fraze.
Nu se știe ce a cauzat eșecul: un spațiu mare cu acustică, calitatea conexiunii la Internet sau defectele software-ului. Oricum, robotul-conductor între om și echipament pur și simplu nu a funcționat.
Google este considerat nava amiral a industriei - deja o mulțimeDe ani de zile, el se dezvoltă în acest domeniu, atingând cea mai mare acuratețe și stabilitate a recunoașterii. În vara, el a prezentat un asistent vocal actualizat - și susține că acuratețea recunoașterii (engleza) este comparabilă cu cea umană. Pentru a procesa o solicitare și a emite un răspuns relevant, sistemul Google nu durează mai mult de o secundă.
"Promobot"
Cu toate acestea, pentru a utiliza sistemul de recunoaștere dinGoogle trebuie să achiziționeze licențe și este destul de scump. În plus, un dispozitiv de recunoaștere a vorbirii poate fi utilizat într-o mare varietate de medii. Parametrii de recunoaștere pentru asistentul de acasă și pentru robot sunt diferiți în locuri cu concentrații ridicate de persoane. Iar specificul încearcă să ia în considerare dezvoltatorii de Promobot - dezvoltă un sistem de matrice de microfon și recunoaștere offline. Acest lucru va permite roboților să fie mai puțin dependenți de calitatea conexiunii la Internet și să rămână un bun conversant, atât cu conexiuni instabile cât și în medii zgomotoase.
Tehnologia de detectare a feței și a emoțiilor
Pentru a organiza o calitateInteracțiunea dintre om și robot, este necesar să se înțeleagă cine este în fața mașinii și ce emoții o persoană se confruntă. Aceste date îi vor permite să aleagă strategia de comunicare cea mai eficientă, să facă oferte relevante. De exemplu, pentru a oferi o reducere a varietății preferate de înghețată, astfel încât să nu fiți tristă sau să raportați o promovare în departamentul de cosmetică, dacă robotul vede o fată în fața dvs.
Compania rusă VisionLabs oferă cel mai multramuri diferite de aplicare a acestei tehnologii. Platforma de recunoaștere a feței LUNA va permite proprietarului să deschidă mașina fără chei și să plătească pentru achiziții cu o auto-auto. Recunoașterea feței de la VisionLabs este implementată în sistemul de acces școlar Sberbank, folosit pentru a verifica un student în timpul examenelor la Institutul de Psihanaliză din Moscova.
Dacă vorbim despre recunoașterea emoțiilor, aceastarevendicate de industriile unde se așteaptă serviciul. De exemplu, Alfa Bank testează sistemul de recunoaștere a emoțiilor unui client. Algoritmul analizează expresia feței vizitatorului, după ce serviciul oferă o estimare. Astfel, banca primește feedback fără a recurge la sondaje și interviuri.
Laboratoarele Promobot și Neurodata au lansat un pilotun proiect al unui robot empat capabil să recunoască până la 20 de stări emoționale ale unei persoane. În conformitate cu emoția recunoscută, robotul va construi comunicarea - pentru a încuraja sau reasigura interlocutorul, va începe să glumească și îndrăznea dacă vede o reacție pozitivă. Deși proiectul se află în faza de testare, robotul a fost deja trimis la CES-2019.
Sistem de navigație
În funcție de sarcini, există în aer liber șitehnologie de interior Navigarea în aer liber este necesară pentru vehiculele și aeronavele fără pilot, navigația interioară este pentru roboți de securitate și de service în clădiri.
Astăzi există două tipuri de navigație: globale și locale. Companiile globale sugerează navigarea prin intermediul sistemelor prin satelit, ele sunt solicitate în sisteme în aer liber, dar nu sunt potrivite pentru interior. Nu există întotdeauna o conexiune și o precizie redusă a afișării poziției. Cele locale includ navigația prin sisteme ultrasunete, optice și infraroșii. Sistemele existente sunt costisitoare, astfel că principala provocare pentru anul 2019 va fi reducerea prețurilor.
De exemplu, sistemul senzor pentru masina Teslacosta câteva sute de mii de dolari. Dar datorită distribuției mari a autoturismelor cu autopilot, costul lidarului a scăzut datorită trecerii de la o nișă și a unui produs scump la o zonă răspândită. Și, de asemenea, odată cu apariția unor soluții accesibile și ieftine la microunde în robotică, radarele cu unde milimetrice încep să fie folosite, care erau disponibile doar ca opțiune de mașină premium scumpă.
De exemplu, startup Marvelmind a creat un foarte precis$ 349 sistem de navigație interioară. Cu toate acestea, funcționarea acestuia necesită patru balize staționare și un baliză mobilă, ceea ce face dificilă utilizarea acestuia în zone mari și în aer liber.
Dispozitive de navigare de la Marvelmind
Dacă vorbim despre roboți în sensul obișnuit, atunciPentru ca robotul "Promobot" să se miște independent, fără coliziuni, dezvoltatorii folosesc aproape toate tipurile de măsurători: ultrasunete, senzori cu rază scurtă de infraroșu, lidare. Aceasta asigură nivelul maxim de siguranță pentru mișcarea robotului.
Securitatea informațiilor
Asigurarea securității este cea mai importantă direcție a roboticii. După declinul euforiei despre roboți, oamenii au început să se gândească la securitatea lor și a datelor lor.
Tendințele amenințărilor la adresa securității informației în domeniuRobotica, în general, nu se îndepărtează puternic de cele obișnuite în mediul informațional. Dezvoltarea Internetului a influențat distribuția activă a rețelelor botnet, care, din nefericire, este relevantă și pentru numărul coplesitor de dispozitive robotizate.
Producătorii neglijează adesea protecția serioasă împotriva amenințărilor cibernetice sau chiar o neglijează, ceea ce duce la utilizarea de roboți în scopuri de spionaj, phishing sau furt de date.
Recent, cercetătorii pozitivi în domeniul tehnologiilora observat că roboții de curățare prin aspirație ascultă pe proprietarii lor și transmit aceste informații prin Internet - și chiar pot să-mi spună criptocurrency. Folosind vulnerabilități de securitate, un atacator poate intercepta date confidențiale prin traficul din rețea: nu numai fotografiile, ci și datele contului bancar.
La începutul anului a fost publicat un raportvulnerabilități robot Pepper. Experții au reușit să transfere fișiere terță parte pe dispozitiv fără autentificare și chiar să se conecteze la contul superuser. De asemenea, au fost capabili să intercepteze informații de plată, date de la camere video și microfoane.
În termeni de severitate, astăziProblema este cea mai acută în domeniul roboticii industriale. La sfârșitul anului 2018, numărul de atacuri asupra rețelelor de informații ale sistemelor ruse automate de control al proceselor este mai mare decât în cazul băncilor sau persoanelor fizice, iar situațiile rezonante cu viruși de criptare confirmă că și centralele nucleare pot deveni victime ale atacurilor cibernetice.
O soluție la această problemă ar putea fi folosirea AI pentru managementul securității, care este deja implementată treptat de liderii producătorilor de sisteme antivirus de astăzi.
Cu toate acestea, în următorii câțiva ani numărulroboții pe care îi întâlnim în fiecare zi vor crește semnificativ. Securitatea umană depinde de acest criteriu - un domeniu cheie, robotica mondială va acorda atenție acestui domeniu cât mai curând posibil.
Numărul proceselor automate crește, șiînseamnă că tot mai mulți roboți penetrează viața noastră de zi cu zi. Cerințele pentru calitatea muncii robotilor sunt în creștere, deoarece ating nivelul unității de infrastructură, și nu minuni și ciudățenii. Odată cu dezvoltarea celor mai solicitate ramuri de robotică, este necesar să se îmbunătățească calitatea muncii asistenților vocali, inclusiv recunoașterea vorbirii, calitatea cererilor de procesare și răspunsul la acestea. Pentru distribuirea UAV-urilor și a roboților de serviciu, sistemele de navigație ar trebui să fie mai ieftine. În principal, pentru a asigura siguranța oamenilor și a datelor acestora atunci când interacționează cu robotii, este necesar să eliminăm toate vulnerabilitățile de securitate. Acestea sunt principalele provocări pentru anul 2019.