פלינק ראָובאַץ פּאַרטנערס מיט Google DeepMind: אַ נייַע תקופה פֿאַר ראָובאַטיקס אַי
אַגילע ראָבאָץ ווערט די לעצטע ראָובאַטיקס פֿירמע צו פּאַרטנער מיט Google DeepMind
די ראָובאַטיקס לאַנדשאַפט איז דורכגעגאנגען אַ סייזמיק יבעררוק, און די לעצטע בונד צווישן אַגילע ראָבאָץ און Google DeepMind איז אַ טעסטאַמענט צו דעם גיך עוואָלוציע. די סטראַטידזשיק שוטפעס סענטערס אויף ינטאַגרייטינג Google DeepMind ס קאַטינג-ברעג ראָובאַטיקס יסוד מאָדעלס אין די אַוואַנסירטע ייַזנוואַרג פּלאַטפאָרמס פון Agile Robots. אין אַ סינערדזשיסטיק וועקסל, Agile Robots וועט אויך קלייַבן ווערטפול פאַקטיש-וועלט אַפּעריישאַנאַל דאַטן צו קאָרמען צוריק אין די אַי פאָרשונג לאַבאָראַטאָריע, אַקסעלערייטינג די אַנטוויקלונג פון מער טויגעוודיק און ינטעליגענט מאשינען.
פֿאַרשטיין די סטראַטעגיק פּאַרטנערשיפּ דער מיטאַרבעט איז מער ווי אַ פּשוט טעכנאָלאָגיע לייסאַנסינג אָפּמאַך. עס רעפּראַזענץ אַ טיף, ביידירעקטיאָנאַל שטראָם פון כידעש צווישן צוויי פירער אין זייער ריספּעקטיוו פעלדער. Google DeepMind ברענגט זיין פאָרמאַדאַבאַל עקספּערטיז אין קינסטלעך סייכל און מאַשין לערנען, ספּעציעל אין דעוועלאָפּינג גענעראַל-ציל מאָדעלס וואָס קענען פֿאַרשטיין און ינטעראַקט מיט די גשמיות וועלט. Agile Robots קאַנטריביוץ זייַן סאַפיסטאַקייטיד ראָובאַטיק סיסטעמען דיזיינד פֿאַר פּינטלעכקייַט טאַסקס אין דינאַמיש ינווייראַנמאַנץ. צוזאַמען, זיי צילן צו סאָלווע עטלעכע פון די מערסט פּערסיסטענט טשאַלאַנדזשיז אין ראָובאַטיקס, אַזאַ ווי בערייש מאַניפּיאַליישאַן, אַדאַפּטיוו לערנען און אַפּערייטינג רילייאַבלי אין אַנסטראַקטשערד סעטטינגס. די שוטפעס סיגנאַפייז אַ הויפּט שריט צו שאַפֿן ראָובאַץ וואָס קענען לערנען און גענעראַליזירן טאַסקס מער ווי יומאַנז.
וואָס זענען ראָבאָטיקס וויקיפּעדיע מאָדעלס? ראָובאַטיקס יסוד מאָדעלס זענען גרויס-וואָג אַי מאָדעלס טריינד אויף וואַסט, דייווערס דאַטאַסעץ אַרייַנגערעכנט בילדער, סענסער דאַטן און טעקסט. ניט ענלעך בעקאַבאָלעדיק מאָדעלס פּראָוגראַמד פֿאַר אַ איין ספּעציפיש אַרבעט, די פונדאַמענטאַל סיסטעמען האָבן אַ ברייטערער פארשטאנד. זיי קענען טייַטשן ינסטראַקשאַנז, זע זייער סוויווע מיט נואַנס, און דזשענערייט צונעמען פיזיש אַקשאַנז. דורך ינקאָרפּערייטינג די מאָדעלס, ראָובאַץ קענען מאַך ווייַטער פון שטרענג, פאַר-קאָדעד רוטינז. זיי באַקומען די פּאָטענציעל פֿאַר: נול-שאָס לערנען: פּערפאָרמינג נייַע טאַסקס זיי זענען נישט בפירוש טריינד פֿאַר. ימפּרוווד מערקונג: בעסער פארשטאנד כייפעץ פּראָפּערטיעס און סצענע קאָנטעקסט. נאַטירלעך ינטעראַקשאַן: ריספּאַנדינג צו מינדלעך אָדער געשריבן קאַמאַנדז מער ינטואַטיוו.
די פּראַל אויף די טעכנאָלאָגיע פון Agile Robots די ינפיוזשאַן פון Google DeepMind ס אַי וועט גלייך פאַרבעסערן די קייפּאַבילאַטיז פון די פּראָדוקט שורה פון Agile Robots. באַוווסט פֿאַר זייַן צווייענדיק אָרעם ראָובאַטיק סיסטעמען און פלינק רירעוודיק מאַניפּיאַלייטערז, די פירמע פאָוקיסיז אויף קאָמפּלעקס אַפּלאַקיישאַנז אין סעקטאָרס ווי כעלטקער, מאַנופאַקטורינג און לאַדזשיסטיקס. די ינאַגריישאַן פון אַוואַנסירטע יסוד מאָדעלס איז געריכט צו ופשליסן נייַ לעוועלס פון זעלבסט-פאַרוואַלטונג און בייגיקייַט.
שליסל דערוואַרט ענכאַנסמאַנץ מיר קענען פאָרויסזאָגן באַטייַטיק אַפּגריידז אין עטלעכע האַרץ אַפּעריישאַנאַל געביטן: אַרבעט גענעראַליזאַטיאָן: א ראָבאָט אויף אַ פֿאַרזאַמלונג שורה קען לערנען צו שעפּן אַ נייַע קאָמפּאָנענט וואַריאַנט מיט מינימאַל ריפּראָגראַממינג. טעות רעקאָווערי: סיסטעמען קענען אָטאַנאַמאַסלי דיאַגנאָזירן און פאַרגיטיקן פֿאַר אַ צעטל אָדער מיסאַליינמאַנט בעשאַס אַ גענוי פּראָצעדור. מענטש-ראָבאָט קאָללאַבאָראַטיאָן: סאַפער און מער נאַטירלעך צוזאַמענאַרבעט, מיט ראָובאַץ וואָס פֿאַרשטיין ימפּליסאַט קיוז און ינסטראַקשאַנז. דער מאַך מירערז אַ ברייטערער ינדאַסטרי גאַנג ווו אַי ווייכווארג איז שיין דער ערשטיק דרייווער פון ראָובאַטיק ווערט, אַ טעמע אויך יקספּלאָרד אין אונדזער קאַווערידזש פון אנדערע טעק ינאָוווייטערז ווי דיגיטאַל מינאַ און זייַן צוגאַנג צו קריפּטאָ קראַנטקייַט מיינינג.
פארוואס דאַטן זאַמלונג איז קריטיש פֿאַר אַי פּראָגרעס די דאַטן זאַמלונג אַספּעקט פון דעם אָפּמאַך איז גלייַך קריטיש ווי די מאָדעל ינטאַגריישאַן. אַי מאָדעלס, ספּעציעל פֿאַר ראָובאַטיקס, זענען וואָריישאַס קאָנסומערס פון הויך-קוואַליטעט, דייווערס דאַטן. די פאַקטיש-וועלט איז ינפאַנאַטלי קאָמפּליצירט און מעסי, פּריזענטינג סינעריאָוז שווער צו גאָר סימולירן אין אַ לאַבאָראַטאָריע. די באָץ פון אַגילע ראָבאָץ דיפּלויד אין פאַקטיש קונה ינווייראַנמאַנץ - פאבריקן, ווערכאַוזיז, לאַבס - וועט טרעפן אַ פּלאַץ פון אַנפּרידיקטאַבאַל סיטואַטיאָנס. דורך קאַלעקטינג די אַנאָנימייזד דאַטן וועגן ווי ראָובאַץ זע, באַשליסן און האַנדלען אין די ווילד, Google DeepMind גיינז אַן ינוואַליאַבאַל מיטל. די דאַטן שלייף איז יקערדיק פֿאַר טריינינג מער געזונט, זיכער און טויגעוודיק אַי מאָדעלס פון דער ווייַטער דור, קלאָוזינג די ריס צווישן סימיאַליישאַן און פאַקט.
די ברייטערער גאַנג פון אַי פּאַרטנערשיפּס אַגילע ראָבאָץ איז נישט אַליין אין זוכן שטאַרק אַי אַלייאַנסאַז. די אינדוסטריע איז וויטנאַסט אַ כוואַליע פון קאַלאַבעריישאַנז צווישן ספּעשאַלייזד ייַזנוואַרג פירמס און אַיווייכווארג דזשייאַנץ. דער מוסטער כיילייץ אַ דערקענונג אַז די צוקונפֿט פון ראָובאַטיקס ליגט אין די ינטערסעקשאַן פון סאַפיסטאַקייטיד מעטשאַניקאַל פּלאַן און גענעראַליזאַבלע קינסטלעך סייכל. הצלחה אין דעם נייַ פּאַראַדיגם ריקווייערז מאַסטערינג ביידע דאָומיינז אָדער פאָרגינג שטאַרק פּאַרטנערשיפּס. סימילאַרלי, אין די געשעפט ווייכווארג וועלט, קאָמפּאַניעס ווי Worth סיקיורינג הויפּט פאַנדינג צו פאַרפּאָשעטערן קאַמפּלעקסיטי פֿאַר קליין געשעפטן, וואָס ווייַזן אַז סטראַטידזשיק פאָקוס און שטאַרק פּאַרטנערשיפּס זענען שליסל דריווערס אַריבער טעק סעקטאָרס.
מסקנא און צוקונפֿט אַוטלוק די שוטפעס צווישן אַגילע ראָבאָץ און Google DeepMind איז אַ פּיוואַטאַל מאָמענט אין מאכן ראָובאַץ מער אַדאַפּטאַבאַל און נוציק. עס אַקסעלערייץ די וועג פון איין-אַרבעט מאשינען צו ווערסאַטאַל אַסיסטאַנץ וואָס קענען לערנען און פּראָבלעם סאַלווינג. ווי די ינאַגרייטיד סיסטעמען יוואַלוו, מיר קענען דערוואַרטן צו זען זיי טאַקלינג ינקריסינגלי קאָמפּליצירט ראָלעס אין צושטעלן קייטן, כעלטקער שטיצן און דינער ינווייראַנמאַנץ. פֿאַר געשעפטן און טעק ענטוזיאַסץ, בלייבן ינפאָרמד וועגן אַזאַ ינאַגריישאַנז איז קריטיש צו פֿאַרשטיין די צוקונפֿט פון אָטאַמיישאַן. פּונקט ווי לעווערידזשינג מכשירים ווי Google זוך קאַנסאָול איז וויטאַל פֿאַר גראָוינג אַן אָנליין בייַזייַן, לעווערידזשינג אַוואַנסירטע אַי וועט זיין קריטיש פֿאַר גראָוינג פיזיש אָטאַמיישאַן קייפּאַבילאַטיז. גרייט צו ויספאָרשן ווי ימערדזשינג טעקנאַלאַדזשיז קענען יבערמאַכן דיין געשעפט אַפּעריישאַנז? באַזוכן סעעמלעסס פֿאַר מער ינסייץ און אַנאַליסיס פון די לעצטע ינאָווויישאַנז אין אונדזער וועלט.
