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NVIDIA ouvre un nouveau laboratoire de recherche pour apprendre aux robots à travailler en toute sécurité aux côtés des humains

NVIDIA ouvre un nouveau laboratoire de recherche pour apprendre aux robots à travailler en toute sécurité aux côtés des humains

NVIDIA ouvre un nouveau laboratoire de recherche en robotique à Seattle pour conduire une recherche révolutionnaire en robotique, principalement dans la maîtrise d'une cuisine. L'objectif du laboratoire est de permettre à la prochaine génération de robots de travailler en toute sécurité aux côtés des humains.

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Systèmes entièrement intégrés

«Dans le passé, la recherche en robotique s'est concentrée sur de petits projets indépendants plutôt que sur des systèmes entièrement intégrés. Nous réunissons une équipe collaborative et interdisciplinaire d'experts en contrôle et perception des robots, en vision par ordinateur, en interaction homme-robot et en apprentissage en profondeur », a déclaré Dieter Fox, directeur principal de la recherche en robotique chez NVIDIA et professeur à l'UW. École d’informatique et d’ingénierie Paul G. Allen.

Le laboratoire accueillera près de 50 chercheurs scientifiques, professeurs et étudiants stagiaires où ils étudieront la robotique dans des scénarios réalistes. Le premier d'entre eux est la vraie cuisine où un manipulateur mobile fait tout, de la récupération des objets des armoires à la préparation d'un repas.

Le robot s'appuie sur l'expertise de NVIDIA en matière de simulation photoréaliste, utilisant l'apprentissage en profondeur pour détecter des objets spécifiques uniquement sur la base de sa propre simulation. En tant que tel, il ne nécessite aucun étiquetage manuel fastidieux des données.

Technologies de pointe

Le système unique intègre des technologies de pointe développées par les chercheurs du laboratoire. Ces technologies permettent au robot de détecter des objets, de suivre la position des portes et des tiroirs, de saisir et de déplacer des objets d'un endroit à un autre.

Les technologies utilisées sont: Dense Articulated Real-Time Tracking (DART), une méthode d'utilisation de caméras de profondeur pour suivre l'environnement d'un robot, Pose-CNN: 6D Object Pose Estimation, une méthode de détection de la pose 6D et de l'orientation des objets, Riemannian Motion Policies (RMP) for Reactive Manipulator Control, un nouveau cadre mathématique qui combine une bibliothèque d'actions simples en un comportement complexe et une simulation photoréaliste basée sur la physique, des environnements de simulation réalistes qui modélisent les propriétés visuelles des objets ainsi que les forces et les contacts entre objets et manipulateurs.

«Nous pensons vraiment que le moment est venu de développer la prochaine génération de robots. En rassemblant les progrès récents en matière de perception, de contrôle, d’apprentissage et de simulation, nous pouvons aider la communauté de recherche à résoudre certains des plus grands défis du monde », a déclaré Fox.


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