Содержание
Владимир Путин поручил искусственному интеллекту поднимать российскую промышленность
Среди предложений, которые высказал президент в ходе своего выступления, – новый федеральный проект развития робототехники / Пресс-служба президента России
Владимир Путин выступил на конференции Сбербанка Artifical Intelligence Journey, посвященной, как понятно из названия, искусственному интеллекту (ИИ). Дискуссия, в которой принял участие президент, называлась «Технологии искусственного интеллекта для обеспечения экономического роста». На конференции президент представил предложения для развития информационных технологий, а также познакомился с проектами в сфере ИИ, в разработке которых участвует «Сбер» и другие российские компании.
Президент в начале дискуссии удивился, что его посадили так далеко от участников. «У нас как начнут что-то делать, за что-то берутся, так доводят до крайности немного», – также заметил он.
Свое же выступление Путин начал уже с того, что сейчас значение прорывов в сфере ИИ колоссально, соперничество между государствами идет ожесточенное: «От того, каких результатов мы добьемся, зависит место России в мире, наш суверенитет, безопасность и состоятельность нашей страны, наши возможности на качественно новом уровне решать задачи экономического, промышленного, социального развития, создавать широкие условия для самореализации граждан, для запуска общественных инициатив».
Он отметил, что сейчас в тройке лидеров по цифровизации госуслуг Южная Корея, Бразилия, Саудовская Аравия, которые являются партнерами России. Сама же Россия входит по этому показателю в десятку глобальных лидеров. Путин заявил, что нужно использовать технологии ИИ для различных отраслей промышленности, поскольку они повышают производительность, некоторые отрасли благодаря этому растут на 20–30% за десятилетие. Поэтому, по его словам, в ближайшее десятилетие нужно обеспечить массовое внедрение ИИ во все отрасли экономики, социальной сферы и системы госуправления. Он привел в пример тот же «Сбер», где, по его данным, каждый шестой рубль в 2021 г. был заработан благодаря технологиям ИИ.
Среди предложений, которые высказал президент в ходе своего выступления, – новый федеральный проект развития робототехники. Поскольку Россия отстает в сфере внедрения промышленных роботов, он поручил правительству определить правовой, налоговый, регуляторный режимы, необходимые меры государственной поддержки, а также механизм финансирования разработок и их последующего внедрения.
С 2023 г. бизнес сможет воспользоваться налоговыми льготами при покупке и внедрении отечественных IT-решений – при расчете налога на прибыль не будет учитываться сумма, в 1,5 раза превышающая расходы компании на покупку российских разработок. Правительству он поручил представить предложения по изменению нормативных требований, стандартов и регламентов, которые препятствуют внедрению ИИ. Кабмину также дано задание поддержать развитие облачных технологий в России. По мнению Путина, надо оказать содействие «развитию собственных суверенных облачных технологий», в частности работать и хранить данные на отечественной облачной платформе. Госдуме же президент поручил ускорить работу над законопроектом о доступе к обезличенным данным. Это поправки правительства в закон о персональных данных, где в числе прочего речь идет об использовании обезличенных персональных данных россиян «в том числе для предпринимательской деятельности».
Обратился президент и к главам регионов, в частности к мэру Москвы Сергею Собянину и губернатору Московской области Андрею Воробьева, чтобы на площадке Госсовета распространять опыт внедрения ИИ, который используется в Московском регионе.
Также он поручил правительству подготовить и реализовать переход всей системы госвласти на федеральном и региональном уровне к модели управления на основе данных с применением платформенного подхода. Здесь, по его словам, также можно использовать опыт Москвы. Кроме того, он предложил включить внедрение технологий ИИ в каждый нацпроект, госпрограммы и инвестпрограммы. По его мнению, предприятия и отрасли должны перестраивать свои подходы и постоянно учиться чему-то новому.
Затронул президент и тему независимой системы международных платежей, которая, по его мнению, может быть создана на базе технологий цифровых валют и блокчейна. Такая система будет более удобной, но при этом безопасной и независимой от банков и вмешательства третьих стран, считает он. «Существующая сегодня система международных платежей дорогостоящая, система ее корреспондентских счетов и регулирование находятся под контролем узкого клуба государств и финансовых групп. По сути, они хозяева жизни, они реально, монопольно все контролируют», – сказал Путин.
Президент выслушал и ученых, которые занимаются темой ИИ. Елена Соколова из Лаборатории искусственного интеллекта «Сбера» рассказала, как они с помощью ИИ занимаются ранним выявлением сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний. В частности, она привела пример: в пандемию накопилось много результатов КТ легких и они в лаборатории научили ИИ по снимкам находить предрасположенность к раку легких. Было исследовано 1500 снимков, из них ИИ нашел 12 – тех людей, кто может заболеть раком легких. В итоге диагноз действительно подтвердился у восьми человек, сказала Соколова. Она предложила для подобных исследований упростить получение обезличенных медицинских данных.
Кроме того, президент выслушал и других разработчиков, которые занимаются беспилотниками, созданием новых материалов и искусственным интеллектом, который разрабатывает другие искусственные интеллекты.
Новости СМИ2
Отвлекает реклама? Подпишитесь,
чтобы скрыть её
Финансовый маркетплейс «Выберу.ру» объявил о запуске искусственного интеллекта «Валеры»
Интернет
Веб-сервисы
Цифровизация
Внедрения
|
Поделиться
Команда финансового маркетплейса «Выберу.
ру» внедрила искусственный интеллект на базе нейросетей и машинного обучения. ИИ получил имя «Валера». На базе поведенческих характеристик пользователей на сайте он помогает им в выборе финансовых предложений банков, страховых и МФО.
Искусственный интеллект сопровождает пользователей на всех этапах подбора продуктов.
Изучает поведение посетителей сайта и на основе агрегированных данных рекомендует кредитные продукты с наиболее выгодными условиями и высокой вероятностью одобрения. При оформлении заявки пользователь получает персональную подборку подходящих ему предложений.
Ставит оценки продуктам, представленным на сайте, и рассчитывает рейтинги: кредитов, ипотек и вкладов. Искусственный интеллект учитывает множество сигналов и характеристик, чтобы среди похожих предложений выделить самые надежные.
Анализирует тысячи отзывов клиентов и определяет тональность. Независимо от оценки, которую поставил пользователь, ИИ оценивает текст отзыва — так можно узнать, как люди действительно относятся к банку, даже если они случайно или намеренно поставили не ту оценку.
В основе лежат классические алгоритмы машинного обучения (логистическая регрессия, SVD) и нейросетевые алгоритмы обработки естественного языка (T5, BERT).
Александр Молодцов, iFellow: Для успеха на каждом из рынков важны «инъекции» отраслевых знаний
Импортозамещение
Юлия Деньгина, директор по продукту финансового маркетплейса «Выберу.ру»: «Идея рекомендательных сервисов, основанных на математических алгоритмах, активно используется банками. Мы тоже работаем в финансовой тематике, и нашим пользователям важна возможность получать персональные предложения по интересам. Чтобы выбирать финансовые продукты было просто и при этом нескучно, мы решили создать искусственный интеллект с человеческим лицом. Такое звучное имя выбрали неслучайно — с ним много ассоциаций».
***
Финансовый маркетплейс «Выберу.ру» — независимый сервис сравнения и подбора банковских, страховых, инвестиционных и образовательных продуктов.
Сегодня на «Выберу.ру» представлены более 10 тыс. продуктов от 500+ финансовых организаций. Ежемесячно сайт посещают более 7 млн человек. Проект входит в список социально значимых ресурсов по версии Минкомсвязи России, является резидентом «Сколково».
- 10 функций Telegram, о которых вы не знали: наводим порядок в чатах
Новости искусственного интеллекта — ScienceDaily
Роботы захватывают рабочие места, но не такими темпами, как вы могли бы подумать
9 ноября 2022 г. Пока не стоит паниковать по поводу надвигающегося захвата роботами. Только 14% работников говорят, что видели, как робот заменил их работу. Но те, кто столкнулся с увольнением из-за …
Исследователи призывают розничных продавцов использовать искусственный интеллект для улучшения обслуживания клиентов камеры, чтобы лучше обслуживать поведение покупателей и адаптировать планировку магазинов, чтобы максимизировать .
..
Машинное обучение от вас
1 ноября 2022 г. Многие компьютерные системы, с которыми люди ежедневно взаимодействуют, требуют для работы знаний об определенных аспектах мира или моделях. Эти системы необходимо обучать, часто нужно научиться …
Искусственный интеллект отвечает на запрос информации о перепелах
18 октября 2022 г. затратно и дорого. Это означает проводить часы в поле, слушая звонки. Или оставить записывающее устройство в …
Обоняние в виртуальной среде возможно благодаря новой игровой технологии
13 октября 2022 г. Устройство для определения запаха, так называемый ольфактометр, позволяет ощущать запахи в виртуальной среде. Прежде всего, это «игра с дегустацией вин», в которой пользователь нюхает вино в виртуальном винном погребе и получает очки…
Наблюдение за движением электронов с самой высокой скоростью может помочь открыть квантовые вычисления следующего уровня
12 октября 2022 г.
Ключ к максимальному увеличению скорости традиционных или квантовых вычислений лежит в нашей способности понять, как электроны ведут себя в твердых телах, и теперь исследователи зафиксировали движение электронов в аттосекундах — …
Роботы на рабочем месте способствуют выгоранию и неуверенности в работе
11 октября 2022 г. новый …
Перепрофилирование существующих лекарств для борьбы с новыми вариантами COVID-19
6 октября 2022 г. Поиск новых способов лечения нового коронавируса и его постоянно меняющихся вариантов стал проблемой для исследователей, особенно когда традиционные Процесс разработки и открытия лекарств может занять …
Алгоритмы предсказывают действия спортивных команд с точностью до 80 %
6 октября 2022 г. Алгоритмы могут предсказывать внутриигровые действия волейболистов с точностью более 80 %, и теперь лаборатория сотрудничает с Big Red хоккеем
Модели искусственного интеллекта теперь могут постоянно учиться на основе новых данных об интеллектуальных пограничных устройствах, таких как смартфоны и датчики
4 октября 2022 г.
на периферийных устройствах, таких как микроконтроллеры, которые имеют очень ограниченный объем памяти. Это может позволить периферийным устройствам постоянно учиться у …
Новые алгоритмы помогают четвероногим роботам бегать в дикой природе
4 октября 2022 г. Новая система алгоритмов позволяет четвероногим роботам ходить и бегать по сложной местности, избегая как статических, так и движущихся препятствий. Эта работа приближает исследователей на шаг ближе к созданию …
Эластичный биосинаптический транзистор может улучшить и ослабить память устройства
3 октября 2022 г. эластичный, удобный для носки синаптический транзистор. Устройство работает подобно нейронам в мозгу, посылая сигналы некоторым клеткам…
Активная материя, искривленные пространства: мини-роботы учатся «плавать» на эластичных поверхностях. и как мы можем управлять …
Жидкостные схемы Добавить аналоговые опции для управления мягкими роботами
29 сентября 2022 г.
Исследователи робототехники, инженеры и материаловеды продемонстрировали возможность создания программируемых неэлектронных схем, управляющих действиями мягкие роботы путем обработки закодированной информации…
Инженеры открывают новый процесс выращивания синтетических материалов, позволяя создавать мягких роботов, которые растут как растения
28 сентября 2022 г. Исследователи разработали новый процесс экструзии на основе робот, который строит собственное твердое тело из жидкости для навигации …
Умные микророботы ходят автономно с электронным «мозгом»
21 сентября 2022 г. Размером 250 микрометров — меньше головы муравья — так что они могут ходить автономно…
Как развивается мозг: новый способ пролить свет на познание
20 сентября 2022 г. Исследователи представили новую нейровычислительную модель человеческого мозга, которая может заполнить пробел в понимании ИИ и биологических механизмов, лежащих в основе умственного развития.
. быть опасным в реальных приложениях ИИ. Исследование …
Интеллектуальное сотрудничество для обеспечения эпиднадзора и эпидемических услуг в «умных» городах
14 сентября 2022 г. Ученые изучают потенциальное использование интегрированных беспилотных летательных аппаратов и мобильных роботов для общественных …
Новый метод сравнения нейронных сетей Как работает искусственный интеллект
14 сентября 2022 г. Группа разработала новый подход к сравнению нейронных сетей, который заглядывает в «черный ящик» искусственного интеллекта, чтобы помочь исследователям понять поведение нейронных сетей. …
Среда, 9 ноября 2022 г.
- Роботы захватывают рабочие места, но не с такой скоростью, как вы могли бы подумать
Четверг, 3 ноября 2022 г.
- Исследователи призывают ритейлеров использовать ИИ для лучшего обслуживания клиентов
Вторник, 1 ноября 2022 г.
- Машинное обучение от вас
вторник, 18 октября 2022 г.
- Искусственный интеллект отвечает на запрос информации о перепелах
Четверг, 13 октября 2022 г.
- Запах в виртуальной среде возможен с новой игровой технологией
Среда, 12 октября 2022 г.
- Наблюдение за движением электронов с самой высокой скоростью может помочь открыть квантовые вычисления следующего уровня
Вторник, 11 октября 2022 г.
- Роботы на рабочем месте способствуют выгоранию и ненадежности работы
Четверг, 6 октября 2022 г.
- Перепрофилирование существующих лекарств для борьбы с новыми вариантами COVID-19
- алгоритмов предсказывают ходы спортивных команд с точностью 80%
Вторник, 4 октября 2022 г.
- Модели искусственного интеллекта теперь могут постоянно учиться на основе новых данных об интеллектуальных пограничных устройствах, таких как смартфоны и датчики
- Новые алгоритмы помогают четвероногим роботам бегать в дикой природе
Понедельник, 3 октября 2022 г.
- Эластичный синаптический транзистор, созданный на основе биотехнологий, может улучшить или ослабить память устройства
Четверг, 29 сентября 2022 г.
- Активная материя, искривленные пространства: мини-роботы учатся «плавать» на эластичных поверхностях
- Fluidic Circuits добавляет аналоговые опции для управления мягкими роботами
Среда, 28 сентября 2022 г.
- Инженеры открывают новый процесс выращивания синтетических материалов, позволяющий создавать мягких роботов, которые растут как растения
Среда, 21 сентября 2022 г.
- Умные микророботы ходят автономно с электронным «мозгом»
вторник, 20 сентября 2022 г.
- Как развивается мозг: новый способ пролить свет на познание
Пятница, 16 сентября 2022 г.
- Даже самые умные модели искусственного интеллекта не соответствуют человеческому визуальному процессору
Среда, 14 сентября 2022 г.
- Интеллектуальное сотрудничество для обеспечения эпиднадзора и эпидемических услуг в умных городах
- Новый метод сравнения нейронных сетей показывает, как работает искусственный интеллект
Воскресенье, 11 сентября 2022 г.
- Интеллектуальные микроскопы для обнаружения редких биологических явлений
Среда, 7 сентября 2022 г.
- Инструмент искусственного интеллекта может уменьшить распространенные побочные эффекты лекарств
вторник, 6 сентября 2022 г.
- Ходьба и скольжение не так уж отличаются, как вы думаете
Пятница, 2 сентября 2022 г.
- Разработан новый метод систематического поиска оптимальных последовательностей квантовых операций для квантовых компьютеров
Четверг, 1 сентября 2022 г.
- роботов можно использовать для оценки психического благополучия детей
Понедельник, 29 августа 2022 г.
- От битов к P-битам: на шаг ближе к вероятностным вычислениям
Пятница, 26 августа 2022 г.
- Кремниевый датчик изображения , выполняющий вычисления
Пятница, 12 августа 2022 г.
- Будет ли возможным создание сильных и быстродействующих искусственных мышц?
Среда, 10 августа 2022 г.
- Новые программируемые материалы могут ощущать собственные движения
Вторник, 9 августа 2022 г.
- Робот помогает понять, как муравьи передают знания
- Пилот с искусственным интеллектом может перемещаться в переполненном воздушном пространстве
Четверг, 4 августа 2022 г.
- Белки и естественный язык: искусственный интеллект позволяет создавать новые белки
вторник, 2 августа 2022 г.
- Использование искусственного интеллекта для управления цифровым производством
Понедельник, 1 августа 2022 г.
- Глаз краба-скрипача вдохновляет исследователей на разработку нового искусственного зрения
Пятница, 29 июля 2022 г.
- Как помочь роботам на конвейере переключать передачи и поднимать почти что угодно
Понедельник, 25 июля 2022 г.
- Использование ИИ для обучения команд роботов совместной работе
Четверг, 21 июля 2022 г.
- Quantum Digits открывают большую вычислительную мощность с меньшим количеством квантовых частиц
Среда, 20 июля 2022 г.
- Роботы учатся выполнять домашние дела, наблюдая за людьми
Понедельник, 18 июля 2022 г.
- Робот-собака учится ходить за час
Пятница, 15 июля 2022 г.
- Деформируемый насос подарил мягким роботам сердце
Четверг, 14 июля 2022 г.
- Использование ИИ для диагностики врожденных дефектов на ультразвуковых изображениях плода
Среда, 13 июля 2022 г.
- Робот учится представлять себя
Понедельник, 11 июля 2022 г.
- Игроки в видеоигры демонстрируют повышенную активность мозга, исследование навыков принятия решений
Четверг, 7 июля 2022 г.
- Человекоподобные роботы могут восприниматься как имеющие психические состояния
Четверг, 30 июня 2022 г.
- Ломать ИИ, чтобы сделать его лучше
Среда, 29 июня 2022 г.
- «Фальшивые» данные помогают роботам быстрее освоиться
вторник, 28 июня 2022 г.
- Робот преодолевает неопределенность, чтобы найти закопанные предметы
Понедельник, 27 июня 2022 г.
- Люди в цикле помогают роботам найти свой путь
- Кто на самом деле все контролирует?
Среда, 22 июня 2022 г.
- Крошечный робот в форме рыбы «плавает», собирая микропластик
- Инженеры разрабатывают рецепт улучшения любой автономной роботизированной системы
- Оптический микрофон воспринимает звук так, как никогда раньше
- Технология помогает самоуправляемым автомобилям учиться на собственных «воспоминаниях»
вторник, 21 июня 2022 г.
- Роботы-жуки-молнии взлетают
- Роботы становятся расистами и сексистами из-за несовершенного ИИ, показало исследование
Четверг, 16 июня 2022 г.
- Инженеры создают одноэтапный комплексный метод 3D-печати для изготовления материалов для роботов
вторник, 14 июня 2022 г.
- Расчет «отпечатков пальцев» молекул с помощью искусственного интеллекта
Понедельник, 13 июня 2022 г.
- Потенциал вероятностных компьютеров
- Резиновая камуфляжная кожа демонстрирует умное и эластичное поведение
- Инженеры создают чип искусственного интеллекта
Четверг, 9 июня 2022 г.
- Ученые создают живую человеческую кожу для роботов
Среда, 8 июня 2022 г.
- Более быстрые результаты вычислений, не опасаясь ошибок
Пятница, 3 июня 2022 г.
- Создание искусственного интеллекта, который действует более по-человечески, «зная, что он знает»
вторник, 31 мая 2022 г.
- Исследователи изучают связь между распознаванием лиц и болезнью Альцгеймера
Среда, 25 мая 2022 г.
- Tiny Robotic Crab — самый маленький в истории дистанционно управляемый шагающий робот
- Робототехники отправляются в путь, чтобы собрать данные, которые могут обучить беспилотные квадроциклы
вторник, 24 мая 2022 г.
- Значительная экономия энергии с помощью нейроморфного оборудования
- Исследователи разработали алгоритм распределения задач между людьми и роботами
Понедельник, 23 мая 2022 г.
- Мягкие роботы Twisted перемещаются по лабиринтам без помощи человека или компьютера
- Новый алгоритм искусственного интеллекта для анализа цифровой патологии
- Безопасный курс в крайне неопределенной среде
Пятница, 20 мая 2022 г.
- Нейроморфное запоминающее устройство, имитирующее нейроны и синапсы
Четверг, 19 мая 2022 г.
- Использование повседневного Wi-Fi, чтобы помочь роботам лучше видеть и ориентироваться в помещении
вторник, 17 мая 2022 г.
- Энергоэффективная аппаратная технология искусственного интеллекта с помощью системы хранения, вдохновленной мозгом?
Понедельник, 16 мая 2022 г.
- Электронная кожа: физик разработал мультисенсорный гибридный материал
Четверг, 5 мая 2022 г.
- «Наномагнитные» вычисления могут обеспечить ИИ с низким энергопотреблением
Среда, 4 мая 2022 г.
- Вкус будущего: робот-повар учится «пробовать на ходу»
Четверг, 28 апреля 2022 г.
- От размытого к яркому: технология искусственного интеллекта помогает исследователям заглянуть в мозг мышей
вторник, 26 апреля 2022 г.
- Коллективы микророботов демонстрируют универсальные модели движения
Понедельник, 25 апреля 2022 г.
- Более простой способ научить роботов новым навыкам
- Использование ИИ для безопасного обнаружения рака на основе данных пациентов
вторник, 19 апреля 2022 г.
- Исследователи делают шаг к разработке «электрического глаза»
Четверг, 14 апреля 2022 г.
- Гибридный квантовый бит на основе топологических изоляторов
Среда, 13 апреля 2022 г.
- Как конкурировать с роботами
вторник, 12 апреля 2022 г.
- Команда инженеров разрабатывает новые алгоритмы искусственного интеллекта для высокоточной и экономичной диагностики медицинских изображений
Среда, 6 апреля 2022 г.
- Модель машинного обучения может лучше измерять производительность бейсболистов
вторник, 5 апреля 2022 г.
- Добавление ИИ к музейным экспонатам повышает обучаемость и дольше удерживает детей
- Физиологические сигналы могут быть ключом к «эмоционально интеллектуальному» ИИ, говорят ученые
Среда, 30 марта 2022 г.
- Автоматическая система извлечения информации для научных статей о COVID-19
вторник, 29 марта 2022 г.
- Как технология визуализации глаз может помочь роботам и автомобилям лучше видеть
Четверг, 24 марта 2022 г.
- Искусственные нейроны становятся квантовыми с фотонными цепями
- Иммунитет к взлому: внедрение глубоких нейронных сетей для предотвращения атак
Среда, 16 марта 2022 г.
- BirdBot энергоэффективен благодаря природе как модели
вторник, 15 марта 2022 г.
- Мозг журчалки создан для обнаружения звука далеких дронов
Пятница, 11 марта 2022 г.
- Следующее поколение роботов будет оборотнями
- Исследователи разрабатывают гибридную человеко-машинную среду для создания более умного ИИ
Четверг, 10 марта 2022 г.
- Робот, который, кажется, передает эмоции во время чтения
Понедельник, 7 марта 2022 г.
- Имитация движения человеческого глаза предназначена для обучения платформ метавселенной
Пятница, 4 марта 2022 г.
- Роботизированная рука Bendy, скрученная в форму с помощью дополненной реальности
Четверг, 3 марта 2022 г.
- роботов-жуков, которые могут перемещаться практически куда угодно
Исследователи обучают модель машинного обучения для мониторинга и корректировки процесса 3D-печати для исправления ошибок в режиме реального времени — ScienceDaily
Ученые и инженеры постоянно разрабатывают новые материалы с уникальными свойствами, которые можно использовать для 3D-печати, но выясняют, Как печатать с этими материалами может быть сложной и дорогостоящей головоломкой.
Часто оператору-эксперту приходится вручную методом проб и ошибок — возможно, делать тысячи отпечатков — для определения идеальных параметров, обеспечивающих неизменно эффективную печать нового материала.
Эти параметры включают скорость печати и количество материала, откладываемого принтером.
Исследователи Массачусетского технологического института теперь используют искусственный интеллект для упрощения этой процедуры. Они разработали систему машинного обучения, которая использует компьютерное зрение для наблюдения за производственным процессом, а затем исправляет ошибки в обработке материала в режиме реального времени.
Они использовали моделирование, чтобы научить нейронную сеть настраивать параметры печати для минимизации ошибок, а затем применили этот контроллер к реальному 3D-принтеру. Их система печатала объекты более точно, чем все другие контроллеры 3D-печати, с которыми они ее сравнивали.
Работа позволяет избежать непомерно дорогого процесса печати тысяч или миллионов реальных объектов для обучения нейронной сети. И это может позволить инженерам легче включать новые материалы в свои отпечатки, что может помочь им разрабатывать объекты с особыми электрическими или химическими свойствами.
Это также может помочь техническим специалистам вносить коррективы в процесс печати на лету, если материал или условия окружающей среды неожиданно изменяются.
«Этот проект действительно является первой демонстрацией создания производственной системы, использующей машинное обучение для изучения сложной политики управления», — говорит старший автор Войцех Матусик, профессор электротехники и компьютерных наук Массачусетского технологического института, возглавляющий группу вычислительного проектирования и производства. (CDFG) в Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL). «Если у вас есть более интеллектуальные производственные машины, они могут адаптироваться к изменяющимся условиям на рабочем месте в режиме реального времени, чтобы повысить производительность или точность системы. Вы можете выжать больше из машины».
Ведущими авторами являются Майк Фоши, инженер-механик и руководитель проекта CDFG, и Михал Пиоварчи, постдокторант Института науки и технологий в Австрии.
Среди соавторов Массачусетского технологического института Цзе Сюй, аспирант в области электротехники и компьютерных наук, и Тимоти Эрпс, бывший технический сотрудник CDFG. Исследование будет представлено на конференции SIGGRAPH Ассоциации вычислительной техники.
реклама
Параметры комплектации
Определение идеальных параметров цифрового производственного процесса может быть одной из самых дорогостоящих частей процесса, поскольку требуется много проб и ошибок. И как только технический специалист находит комбинацию, которая хорошо работает, эти параметры идеальны только для одной конкретной ситуации. У нее мало данных о том, как материал будет вести себя в других средах, на другом оборудовании или если новая партия проявляет другие свойства.
Использование системы машинного обучения также чревато проблемами. Во-первых, исследователям нужно было измерять происходящее на принтере в режиме реального времени.
Для этого они разработали систему машинного зрения с использованием двух камер, направленных на сопло 3D-принтера.
Система освещает материал по мере его осаждения и, исходя из того, сколько света проходит, рассчитывает толщину материала.
«Вы можете думать о системе машинного зрения как о наборе глаз, наблюдающих за процессом в режиме реального времени, — говорит Фоши.
Затем контроллер будет обрабатывать изображения, полученные от системы машинного зрения, и в зависимости от обнаруженной ошибки регулировать скорость подачи и направление принтера.
Но обучение контроллера на основе нейронной сети для понимания этого производственного процесса требует больших объемов данных и потребует изготовления миллионов отпечатков. Вместо этого исследователи построили симулятор.
Успешное моделирование
Для обучения своего контроллера они использовали процесс, известный как обучение с подкреплением, в котором модель учится методом проб и ошибок с вознаграждением. Перед моделью стояла задача подобрать параметры печати, которые позволили бы создать определенный объект в смоделированной среде.
После показа ожидаемого результата модель была вознаграждена, когда выбранные ею параметры минимизировали ошибку между ее печатью и ожидаемым результатом.
В этом случае «ошибка» означает, что модель либо дозировала слишком много материала, поместив его в области, которые должны были оставаться открытыми, либо недостаточно дозировала, оставив открытые места, которые следует заполнить. смоделированных отпечатков, он обновил свою политику контроля, чтобы максимизировать вознаграждение, становясь все более и более точным.
Однако реальный мир более запутан, чем симуляция. На практике условия обычно меняются из-за незначительных отклонений или шума в процессе печати. Поэтому исследователи создали численную модель, которая аппроксимирует шум от 3D-принтера. Они использовали эту модель для добавления шума в симуляцию, что привело к более реалистичным результатам.
«Интересно, что мы обнаружили, что, внедрив эту модель шума, мы смогли перенести политику управления, которая была полностью обучена в моделировании, на аппаратное обеспечение без обучения с какими-либо физическими экспериментами», — говорит Фоши.
«После этого нам не нужно было производить тонкую настройку самого оборудования».
Когда они тестировали контроллер, он печатал объекты точнее, чем любой другой метод управления, который они оценивали. Особенно хорошо он показал себя при печати с заполнением, то есть внутренней части объекта. Некоторые другие контроллеры откладывали так много материала, что напечатанный объект вздувался, но контроллер исследователей регулировал траекторию печати так, чтобы объект оставался на одном уровне.
Их политика управления может даже узнавать, как материалы распространяются после размещения, и соответствующим образом корректировать параметры.
«Мы также смогли разработать политики контроля, которые могли бы контролировать различные типы материалов на лету. Поэтому, если бы у вас был производственный процесс в полевых условиях, и вы хотели бы изменить материал, вам не пришлось бы перепроверить производственный процесс. Вы могли просто загрузить новый материал, и контроллер автоматически отрегулировал бы его», — говорит Фоши.
Теперь, когда они продемонстрировали эффективность этой техники для 3D-печати, исследователи хотят разработать контроллеры для других производственных процессов. Они также хотели бы увидеть, как этот подход можно изменить для сценариев, в которых имеется несколько слоев материала или несколько материалов печатаются одновременно. Кроме того, их подход предполагал, что каждый материал имеет фиксированную вязкость («сироповатость»), но в будущей итерации можно будет использовать ИИ для распознавания и корректировки вязкости в режиме реального времени.
Среди других соавторов этой работы Вахид Бабаи, возглавляющий группу проектирования и производства с помощью искусственного интеллекта в Институте Макса Планка; Петр Дидык, доцент Университета Лугано в Швейцарии; Шимон Русинкевич, профессор компьютерных наук Дэвида М. Сигела 1983 года в Принстонском университете; и Бернд Бикель, профессор Института науки и технологий Австрии.
Работа была частично поддержана программой FWF Lise-Meitner, стартовым грантом Европейского исследовательского совета и Национальным научным фондом США.