Технологија неуронских мрежа
Сваког дана стижу вести о новим применама неуронских мрежа. Створен у САД
Умјетна неуронска мрежа (ИНС)— математички модел (као и његов софтверили хардверско отелотворење), изграђен на принципу организације и функционисања биолошких неуронских мрежа – нервних ћелија живог организма. Овај концепт је настао током проучавања процеса који се дешавају у мозгу и покушаја да се ти процеси моделирају.
Постоје многе примене ове технологије. На пример, неуронска мрежа треба да разликује псе и мачке. Да би се прилагодио алгоритам, даје се велики број потписаних слика мачака и паса. Неурална мрежа анализира карактеристике објеката на овим сликама и прави модел препознавања који минимизира проценат грешака у односу на референтне резултате.
Успут, када вас Гоогле затражи да то потврдитенисте робот, и забележите семафоре или аутобусе, не пролазите основни тест за когнитивне способности, али научите неуронску мрежу да разликују објекте путне инфраструктуре. Систем ће се користити у трутовима.
Употреба неуронских мрежа је неограничена.Међутим, најчешће се користе у роботици неуронске мреже у гласовним асистентима и интеракцији са људима. Неуронске мреже дају тачне одговоре на питања. Од њих зависи квалитет гласовног асистента. Међу гласовним асистентима могу се идентификовати Алека из Амазона, Цортана из Мицрософта и Сири из Аппле-а. Међу руским асистентима гласа су „Алице“ из Иандека.
Што је неуронска мрежа боље обучена, ...боље, он бира одговоре на захтјеве саговорника: разумије реверзни поредак ријечи, контекст и индиректни упит. Овај правац ће бити један од најперспективнијих у развоју будућности. Како интернет мијења друштвене процесе, брзина пријеноса информација и опћи темпо живота су страховито порасли. Али човек постаје све усамљенији. Пратећи робот ће постати релевантан, што ће задовољити потребу за комуникацијом, разумијевањем и подршком.
Дигитални другови се већ појављују у Јапану,чија функционалност превазилази једноставне консултанте. Они постају помоћници, пријатељи, па чак и жене. Запад такође није далеко иза себе: 47 милиона људи у Сједињеним Државама (скоро 20% укупне популације одраслих) користи паметне звучнике, Амазон Ецхо или Гоогле Алека. Штавише, на основу недавних истраживања, користе паметне звучнике, не само да им дају наредбе. 25% их води на спавање с њима, 20% се шали с њима, 15% их користи као дадиљу за дјецу - колона говори бајке и помаже да се дијете омести.
Способност одржавања дијалога биће један од кључних захтјева за роботеи једна од најперспективнијих и најтраженијих области развоја.
Систем за препознавање говора
Једна ствар је само да преузмете одговор на захтев, алимного је теже чути и дешифрирати захтјев саговорника. На тачност утичу сви елементи система за препознавање говора: узорак тренинга и сами алгоритми препознавања.
На квалитет звука се утиче - односсигнал / шум, разумљивост говора и јачина звука. Савремени системи покушавају да допуне "нечувено" кроз лингвистичке моделе - сваки језик има своје стабилне изразе и стабилне снопове речи.
Тада они то кажу за признањеКонтекст се користи, онда се подразумева да постоји прилагођавање за препознавање са додатним подацима, на пример, специфичним фразама употребе, као у паметним колонама, или употребом специфичног речника за одређену тему.
Тачност или квалитет препознавања се рачуна каооднос исправно препознатих речи и броја свих изговорених речи, такође додаје метрику лажних препознавања као однос погрешно препознатих речи са свим препознатим речима.
ЛГ је представио 2018. годинекућни помоћник. На позорници, Давид Вандервал, виши директор маркетинга, покушао је да демонстрира Цлои, нови кућни помоћник компаније ЛГ. Величина малог апарата за каву, Цлои би требао бити на столу, она нема руке и котаче, глава се окреће и климне главом током разговора. Ово је помоћник за глас који вам помаже да организујете свој живот.
На позорници, Вандервал је питао Цлои кадапрање ће се завршити - релативно једноставан захтев морао је да покаже тачно какав асистент ЛГ намерава да прода. Цлои је запањен у одговору.
"Чак и роботи имају тешке дане", покушао јесмеј се од Вандервола. - Дакле, ако знамо када ће се прање завршити, онда можемо ускладити рад машине за прање са сушилицом и запамтити да имамо пилетину у фрижидеру, која истиче после три дана. Изгледа да бисмо требали да га скувамо. Цлои, уђи у разговор: шта могу да направим од пилетине.
Али чак ни Цлои није рекао ништа овом изразу.
Није познато шта је проузроковало неуспех: велики простор са акустиком, квалитет интернет конекције или недостаци у софтверу. У сваком случају, робот-проводник између човјека и опреме једноставно није радио.
Гоогле се сматра водећом индустријом - већ многоГодинама се развија у овој области, постижући највећу тачност и стабилност препознавања. Љети је представио ажурирани гласовни асистент - и тврди да је точност препознавања (енглески) успоредива с људском. Да би обрадио захтев и издао релевантан одговор, Гоогле систем не траје дуже од секунде.
"Промобот"
Међутим, да бисте користили систем препознавањаГоогле треба да стекне лиценце, и то је прилично скупо. Поред тога, уређај за препознавање говора може се користити у различитим окружењима. Параметри за препознавање кућног асистента и робота су различити у местима са високом концентрацијом људи. А специфичности покушавају да узму у обзир програмере Промобота - они развијају систем микрофонских поља и оффлине препознавање. Ово ће омогућити роботима да буду мање зависни од квалитета интернетске везе и да буду добри саговорници и са нестабилним везама иу бучном окружењу.
Технологија детекције лица и емоција
Да би се организовао квалитетИнтеракција између човека и робота, неопходно је разумети ко је испред машине и које емоције доживљава. Такви подаци ће му омогућити да одабере најефикаснију комуникацијску стратегију, да направи релевантне понуде. На пример, да понудите попуст на омиљену сорту сладоледа тако да не будете тужни, или да пријавите промоцију у козметичком одјелу, ако робот види дјевојку испред вас.
Руска компанија ВисионЛабс нуди највишеразличите гране примене ове технологије. ЛУНА платформа за препознавање лица омогућава власнику да отвори ауто без кључа и да плати за куповину аутопортрета. Препознавање лица од ВисионЛабс-а се имплементира у Сбербанк школском приступном систему, који се користи за верификацију ученика током испита на Московском институту за психоанализу.
Ако говоримо о препознавању емоција, тотврде индустрије где се услуга очекује. На пример, Алфа банка тестира клијентов систем за препознавање емоција. Алгоритам анализира израз лица посетиоца, након што услуга даје процену. Тако банка прима повратне информације без прибјегавања анкетама и интервјуима.
Промобот и Неуродата Лаб покренули пилотпројекат емпатског робота који је способан да препозна до 20 емоционалних стања особе. У складу са препознатим емоцијама, робот ће градити комуникацију - охрабрити или охрабрити саговорника, почети ће се шалити и храбро ако види позитивну реакцију. Док је пројекат у фази тестирања, робот је већ достављен на ЦЕС-2019.
Навигациони систем
У зависности од задатака, ту су и отворени иунутрашња технологија Вањска навигација је потребна за беспилотна возила и зракоплове, унутрашња навигација је за сигурносне и сервисне роботе у зградама.
Данас постоје два типа навигације: глобално и локално. Глобално сугерише навигацију кроз сателитске системе, они су тражени у вањским системима, али су непогодни за унутрашње. Не постоји увек веза и ниска тачност приказа положаја. Локални укључују навигацију кроз ултразвук, оптичке и инфрацрвене системе. Постојећи системи су скупи, тако да ће главни изазов за 2019. бити смањење цијена.
На пример, сензорски систем за аутомобил Теслакошта неколико стотина хиљада долара. Али због велике дистрибуције аутомобила са аутопилотом, цена лидара је смањена због преласка са нише и скупог производа на распрострањено подручје. И са доласком јефтиних и јефтиних микроталасних решења у роботици, почињу да се користе радари милиметарских таласа, који су некада били доступни само као скупа опција премиум аутомобила.
На пример, стартуп Марвелминд је створио веома прецизну$ 349 унутрашњи навигациони систем. Међутим, његов рад захтева четири стационарна сигнала и један мобилни сигнал, што отежава његово коришћење на великим површинама и на отвореном.
Навигациони уређаји из&нбсп;Марвелминда
Ако говоримо о роботима у уобичајеном смислу, ондаДа би се робот „Промобот“ кретао независно, без судара, програмери користе готово све врсте мерења: ултразвук, инфрацрвени сензор кратког домета, лидаре. Ово обезбеђује максимални ниво безбедности за кретање робота.
Безбедност информација
Обезбеђивање безбедности је најважнији правац роботике. Након пада еуфорије око робота, људи су почели размишљати о сигурности себе и својих података.
Трендови пријетњи информацијској сигурности на теренуРоботика уопште не одступа од уобичајених у информационом окружењу. Развој интернета ствари утицао је на активну дистрибуцију ботнет мрежа, што је, нажалост, релевантно и за огроман број роботских уређаја.
Произвођачи често занемарују озбиљну заштиту од цибер пријетњи или чак занемарују, што доводи до кориштења робота у сврху шпијунаже, крађе идентитета или крађе података.
Недавно, истраживачи Позитивних технологијаприметили су да роботи за чишћење усисивача прислушкују своје власнике и преносе ову информацију преко интернета - и могу чак и да криптовалуту. Користећи сигурносне пропусте, нападач може пресрести повјерљиве податке путем мрежног промета: то нису само ваше фотографије, већ и подаци о банковном рачуну.
Почетком године објављен је извјештајрањивости робота Пеппер. Експерти су успели да пренесу фајлове трећих страна на уређај без аутентификације, па чак и да се пријаве на налог суперкорисника. Такође су могли да пресретну информације о плаћању, податке са видео камера и микрофона.
У смислу озбиљности, данасОво питање је најочигледније у области индустријске роботике. Крајем 2018. године, број напада на информационе мреже руских аутоматизованих система контроле процеса је већи него на банке или појединце, а резонантне ситуације са вирусима енкрипције потврђују да чак и нуклеарне електране могу постати жртве сајбер напада.
Једно од решења за овај проблем може бити употреба АИ за управљање безбедношћу, која се већ постепено имплементира од стране водећих произвођача антивирусних система данас.
Међутим, у наредних неколико година тај бројроботи које сусрећемо сваки дан ће се значајно повећати. Људска безбедност зависи од овог критеријума - кључна област, светска роботика ће обратити пажњу на ову област што је пре могуће.
Број аутоматизованих процеса расте, ито значи да све више робота продире у наш свакодневни живот. Захтеви за квалитет рада робота се повећавају како се приближавају нивоу инфраструктурне јединице, а не чуда и чудовишта. Развојем најтраженијих грана роботике неопходно је побољшати квалитет рада гласовних асистената, укључујући и препознавање говора, квалитет обраде захтева и одговарање на њих. За дистрибуцију беспилотних летелица и сервисних робота, потребно је смањити трошкове навигацијских система. Углавном, да би се обезбедила безбедност људи и њихових података приликом интеракције са роботима, неопходно је елиминисати све сигурносне пропусте. То су главни изазови за 2019. годину.