Умная робототехника вдохновляет, но представьте, что вы решили ее создать. Поставщики поставляют механические и программные компоненты «как есть». В результате вам предстоит решать огромное количество задач: компьютерное зрение, планирование пути для роботов-манипуляторов и другие. Другими словами, это серьезный риск и инвестиции.
Проблема с последним процентом
Более того, в информационном пространстве появляется все больше новостей о том, что роботы вот-вот начнут, например, готовить на вашей кухне. Это показано в красивых видео и обсуждается, но на вашей кухне пока ничего не изменилось, не так ли? Нечто подобное происходит и с автопилотами для автомобилей. Все слышали, что скоро они будут повсюду. Но где они?
Все дело в проблеме «последнего процента». Разработчики прилагают все больше и больше усилий к тому, чтобы предвидеть и обрабатывать все больше и больше исключительных ситуаций, но каждый последующий процент надежности стоит неимоверных усилий, отодвигая реальность все дальше и дальше. У стартапов заканчиваются инвестиции, технологические гиганты тоже иногда закрывают целые направления бизнеса и, помня известную китайскую пословицу, сидят на берегу реки и ждут, когда мимо проплывет очередной труп единорога.
Нет кода, нет проблемы? К сожалению нет
Есть ли способ уменьшить сложность создания робота или его использования в реальном приложении? С одной стороны, да, есть инструменты разработки без кода, где рабочий цикл описывается графически. Все также слышали о ROS или AWS RoboMaker. Эти инструменты несколько снижают входной барьер, но и порождают новые проблемы. Например, сложность использования библиотек из мира компьютерного зрения или привязка к операционной системе Windows. В итоге получается, что no-code — это то же самое программирование, которое в замаскированном виде ложится на плечи конечного пользователя и умножает трудности.
Научите роботов
RemBrain полностью меняет подход к умным роботам. Мы учим их вместо программирования.
Роботы разучивают задачи по принципу «делай, как я», наблюдая за работой удаленного оператора, а потом он работает сам. Конечно, после первой тренировки в новой обстановке может быть тяжело. Тогда на помощь приходит наш удаленный оператор. Вот как работает обучение с участием человека, которое делает робота все умнее и умнее. Постепенно процессор машинного обучения робота учится самостоятельно принимать решения в нестандартных ситуациях. В результате наше решение может помочь гибко решать задачи в разных сферах, разных видах бизнеса.
Посмотрите сами, как мы обучаем роботов:
Подписывайтесь на нашу страницу и ставьте хэштег #RemBrain, чтобы узнавать о наших новых проектах и не пропускать интересное о робототехнике!
