Xingyuan Intelligence-მა აჩვენა, როგორ შეიძლება რამდენიმე განსხვავებული ტიპის რობოტმა ერთ სისტემად იმუშაოს. კომპანიამ წარმოადგინა „განსხეულებული ტვინი“, რომელმაც ჰუმანოიდებსა და ოთხფეხა რობოტს ერთობლივად თოკზე ხტომა ასწავლა.
დემონსტრაცია ნანკინის უნივერსიტეტის LAMDA ლაბორატორიასთან თანამშრომლობით ჩატარდა. Xingyuan-ის განცხადებით, ეს არის პირველი რეალურ რობოტებზე ჩატარებული ტესტი, რომლის ფარგლებშიც სხვადასხვა ტიპის მანქანები გრძელ თოკზე ხტომაში ერთად მონაწილეობენ.
სცენარი მარტივი ჩანდა, თუმცა ტექნიკურად რთული ამოცანა იყო: ორი ჰუმანოიდი რობოტი თოკს არხევდა, ხოლო ოთხფეხა რობოტი მათ შორის უწყვეტად ხტებოდა. ამისთვის სისტემას რეალურ დროში უნდა შეეფასებინა მოძრაობა, შეენარჩუნებინა კოორდინაცია და შეცვლილ გარემოზე რეაგირება მოეხდინა.
ამის უკან დგას Xingyuan-ის RoboBrain Pro, ე.წ. განსხეულებული ინტელექტის პლატფორმა, რომელიც აერთიანებს იერარქიულ თანამშრომლობით სწავლებას, უკუკავშირის დახურულ ციკლს და მრავალაგენტურ გაძლიერებით სწავლებას.
კომპანიის თქმით, მისი მიზანი მხოლოდ შთამბეჭდავი დემონსტრაციები არ არის. Xingyuan ცდილობს რობოტების „ტვინი“ საწარმოო გარემოში გადაიტანოს, სადაც სიჩქარე, ეფექტიანობა და ღირებულება გადამწყვეტია.
ამის მაგალითია Optimus-ის ტიპის მაღალი პოზიციონირების მქონე რობოტი, რომელიც Xingyuan-მა Zhongli Co.-თან ერთად გამოსცადა. სისტემას შეუძლია 10 მეტრამდე სიმაღლეზე ოპერირება, ერთი რობოტის დატვირთვა-გადმოტვირთვის ციკლი 90 წამში შეასრულოს, ხოლო ორი რობოტის ერთობლივი ოპერაცია ერთ წუთში დაასრულოს, რაც კომპანიის განცხადებით, ადამიანური ოპერაციების დონეს უტოლდება.
კომპანიამ ასევე აჩვენა ω-EVA, ფიზიკურ სამყაროსთან ურთიერთობის მოდელზე დაფუძნებული რობოტი, რომელიც აუდიტორიასთან მაგიდის ჩოგბურთს თამაშობს. სისტემა მოძრაობას მხოლოდ წინასწარ დაწერილი სცენარით არ ასრულებს, არამედ გარემოსა და პარტნიორის ქცევაზე რეაგირებს.
Xingyuan-მა ახალი ტექნოლოგიებიც გახსნა დეველოპერებისთვის. კომპანიამ წარადგინა ღია კოდის მქონე სამყაროს მოდელი JEPA-WAM, რომლის საბაზისო მოდელს დაახლოებით 0.5 მილიარდი პარამეტრი აქვს და შედარებით მცირე მოცულობის მონაცემებისა და გამოთვლითი რესურსების მოთხოვნით მუშაობს.
ასევე გამოჩნდა N5C თხევადი გაგრილების მქონე edge პლატფორმა THOR T5000 ჩიპით. კომპანიის განცხადებით, თხევადი გაგრილება ჰაერის გაგრილებასთან შედარებით 3-15-ჯერ უფრო ეფექტურია, სისტემა 70 გრადუს ცელსიუსამდე სტაბილურად მუშაობს და IP56 დაცვის დონეს სთავაზობს.
Xingyuan Intelligence-ის ხელმძღვანელი ლიუ დონგი ამბობს, რომ ინდუსტრიაში რობოტების მასობრივი გამოყენებისთვის მთავარი სამი ფაქტორია: შედეგი, ეფექტიანობა და ღირებულება. მისი შეფასებით, ფართომასშტაბიანი დანერგვისთვის edge-ზე მომუშავე რობოტული ტვინი გარდაუვალი მიმართულება გახდება.
კომპანიამ ბოლო 10 თვეში 1 მილიარდი იუანის დაფინანსება მოიზიდა და აცხადებს, რომ ჩინეთში განსხეულებული ინტელექტის წამყვანი კომპანიების დაახლოებით 70%-თან თანამშრომლობს.
წყარო: eu.36kr.com
