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▶ Estado de la robótica mayo de 2021

Mayo es otro mes fantástico de cara al desarrollo de robots. En un campo en incesante evolución, las opciones son distintas, los retos necesitan resoluciones originales y los estudiosos siempre y en todo momento están a la cabeza. En Canonical, entendemos el valor del conocimiento abierto y la colaboración. Este blog por mes hace una enorme investigación para ti y para mí.

Escalador robot: el suelo se amplía

Hay distintas construcciones a fin de que el robot se suba al techo. No obstante, este último robot de la Facultad de California, el Laboratorio de Diseño y Robótica Bioinspirada de San Diego, puede adherirse a una área lisa a través de un motor de vibración conectado a un disquete.

Según estudiosos de la Facultad de California en San Diego, esto se consigue a través de «una adhesión mediada por fluidos entre la placa vibrátil y la área». Consulte el diagrama del sistema ahora. El disquete de 14 cm de diámetro de la imagen vibra a una continuidad de unos 200 Hz, creando una fina cubierta de aire a baja presión entre él y la área sobre la que vibra. Esta fina cubierta de aire tiene menos de 1 mm de espesor, con lo que el disco puede aguantar un tirón de 5 N, afín a un efecto de succión. No obstante, el vidrio no requiere estar sellado todo el tiempo con una área, lo que deja que el robot se mueva libremente.

Este modo de vibración puede aguantar cargas repentinas al desplazarse, y la elasticidad del disco deja que el robot se mueva sobre una área curva. El desafío empieza con la determinación del tamaño del robot. Cuanto mucho más pequeño es, mucho más peso toma el motor, por contra, se hace mucho más grande, lo que quiere decir que el agarre que consigues reduce. De cualquier forma, la mayor virtud aquí es la simplicidad y asequibilidad del sistema.

Avance de AI AI

La IA (inteligencia artificial) de diseño de chips de Google plus en este momento puede producir planos de planta de chips con mejor desempeño, capacidad y espacio que los chips hechos por humanos en menos de 6 horas. Los especialistas acostumbran a requerir meses de iteraciones para efectuar esta labor. La IA (inteligencia artificial) solo toma unas escasas horas.

La aceleración de inteligencia artificial está desarrollada para achicar la utilización de la únidad central de procesamiento a lo largo de operaciones matemáticas profundas. Una manera de conseguir este propósito es usar chips de inferencia de estudio automático customizados. Asisten a realizar algoritmos de inteligencia artificial de manera mucho más rápida y eficaz. El desafío es que los chips tardan años en realizarse y los algoritmos de estudio automático son considerablemente más veloces de desarrollar. Idealmente, quiere un chip mejorado para la inteligencia artificial de hoy, no la inteligencia artificial de hace 2 o cinco años. Por tal razón, Google plus empezó a desarrollar IA (inteligencia artificial) para crear chips de IA (inteligencia artificial).

La labor es dificultosa. Los diseñadores tienen que poner bloques lógicos y bloques de memoria, incluyendo los conjuntos de estos bloques, de una forma que maximice el desempeño y reduzca el área del chip. Para esos de nosotros que estuvimos en contacto con PCB, tenemos la posibilidad de comprender la pelea. Aun con las herramientas destacadas de esta época, los especialistas humanos precisan una semana de iteración para hacer diseños admisibles.

Por ende, los estudiosos de Google plus Goldie y Mirhoseini modelaron la colocación de chips como un inconveniente de estudio por refuerzo. En contraste al sistema de estudio profundo habitual, el sistema de estudio por refuerzo aprende realizando; si tiene éxito, ajusta los factores de la red según con la señal de recompensa recibida. Tres factores determinan la recompensa, que es una combinación de humillación del desempeño, optimización del desempeño y reducción del área. Por ende, cuantos mucho más giros tenga el agente, mejor va a ser su trabajo.

fotografía de (Mirhoseini et al., 2021) Arquitectura de red de pautas y valores. La cubierta de integración codifica información sobre el ambiente de la lista de red, las características de los nodos y la macro de hoy que se pondrá. Entonces, la red de estrategia y valor crea la distribución de posibilidad de las entidades de cuadrícula libres y una estimación de la recompensa aguardada para la situación de hoy o número de identificación; fc, la cubierta adhesiva completa; Cubierta de deconvolución, deconvolución.

Goldie y Mirhoseini aguardan que los sistemas de IA (inteligencia artificial) como el de el conduzcan a «desarrollar mucho más chips al tiempo y chips que funcionen mucho más veloz, consuman menos energía, cuesten menos y ocupen menos espacio».

La pintura para automoción PixelPaint de ABB gana el premio a la robótica 2021

El Premio a la Innovación y el Emprendimiento en Robótica y Automatización (IERA) reconoce los logros de los renovadores que desarrollan modelos de clase mundial. El premio está patrocinado en conjunto por IEEE Robotics and Automation Society (IEEE / RAS) y el IFR. Esto incentiva una fuerte colaboración entre la ciencia y la industria en robótica.

El ganador del año en curso es el automóvil PixelPaint de ABB. El sistema se compone de 2 brazos mecánicos de alta precisión que tienen la posibilidad de apresurar el pintado de vehículos. Asimismo optimización la durabilidad al remover el exceso de aerosol ecológico. No obstante, el valor añadido reside en su elasticidad, que deja a los desarrolladores contestar de forma eficaz a las peticiones de personalización mediante la personalización de apps ad hoc y el diseño de 2 tonos.

El diseño de carrocería de 2 tonos o personalizado necesita un buen tiempo y esfuerzo. El vehículo debe atravesar la línea de pintura un par de veces: una para la primera cubierta, entonces otra vez para el segundo tinte tras enmascarar la área. Este trabajo necesita la existencia de personal para contemplar el cuerpo. Cada turno necesita cerca de 10 a 20 operadores.

Con PixelPaint, este desafío por el momento no existe. PixelPaint está desarrollado con un cabezal de inyección de tinta para eludir el exceso de rociado, lo que garantiza que la pintura de 2 colores y el diseño personalizado se logren rociar al tiempo sin esconder o mostrar la máscara.

Además de esto, el exceso de pulverización se desaprovecha del 20 al 30% de t de pintura. El cabezal de inyección de tinta PixelPaint aplica pintura al 100% a la área del vehículo.

Migración ROS

En el momento en que ROS Kinetic y Ubuntu Xenial lleguen en el final de su historia útil, por el momento no va a recibir actualizaciones de seguridad; en consecuencia, no aconsejamos que siga usando distribuciones de Ubuntu o ROS no compatibles.

Le aconsejamos que explore las opciones de migración a fin de que su robot cumpla con el marco de cuidado de seguridad.

Para conseguir mucho más información sobre los efectos de EOL, vea nuestro seminario web ROS Kinetic EOL a pedido. Exploraremos el encontronazo del final de la vida útil y la seguridad con Sid Faber, nuestro especialista en seguridad y líder del equipo de robótica de Canonical.

otro

Nuestra red social de robótica encontró una interfaz en Ubuntu para realizar medrar la industria de la robótica y nos llama la atención constantemente. Cada mes observaremos a la red social seguir ampliando los límites de lo que es viable. Por el momento no nos encontramos en el campo, hemos cuestionado los procesos habituales y desarrollado creaciones para el avance sostenible.

¡Deseamos proseguir aprendiendo de ti! Este es un blog para la red social y aguardamos continuar publicitando su trabajo. Mandar un comprendio a
[email protected], nos vamos a poner en contacto contigo. Gracias por leer.

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