Sadržaj
Tvrtka Bear Robotics objavila je da je vrijeme potrebno za pokretanje robotskog temeljnog modela na svom humanoidu KR1 skratila otprilike osam puta, s 500 na 60 milisekundi. Poboljšanje dolazi zahvaljujući NVIDIA-inom softveru, a predstavljeno je uz novu platformu za učenje robota nazvanu KINO-2, kako piše Interesting Engineering.
Što brojke zapravo znače
Važno je razumjeti da se ne radi o robotu koji se kreće osam puta brže. Brojke se odnose na takozvanu inferenciju, odnosno trenutak u kojem istrenirani model od ulaznih podataka stvara izlaz, primjerice odluku kako uhvatiti predmet. Za vlastiti model Bear navodi dodatno ubrzanje od 4,2 puta, s 72,3 na 17,2 milisekunde. Sva su mjerenja interna, a tvrtka nije objavila podatke o ukupnom trajanju zadataka, preciznosti hvatanja ni dugoročnoj pouzdanosti.
Kraće kašnjenje ipak ima praktičnu vrijednost. Robot koji brže prepoznaje predmete i odlučuje što s njima, na dinamičnom radnom mjestu djeluje prirodnije i sigurnije, a manje čeka na vlastiti sustav.
Učenje iz ljudskih demonstracija
KINO-2 zamišljen je kao sustav koji ljudske demonstracije pretvara u zadatke koje KR1 može samostalno obavljati. Umjesto da inženjeri programiraju svaki pokret zasebno, tvrtka prikuplja primjere obavljanja posla, na njima trenira i dotjeruje modele te rezultat ispituje na robotu prije nego što ga pusti u rad kod klijenta. Platforma podržava i Bearove vlastite modele i vanjske temeljne modele.
Za pokretanje softvera na robotu Bear je u svoj sustav percepcije ugradio NVIDIA Isaac OS, koristi hardver Jetson AGX Thor i Holoscan SDK 5.0. Dodatno su primijenjeni TensorRT i kvantizacija, postupak kojim se brojčane vrijednosti modela zapisuju s manjom preciznošću kako bi bio manje zahtjevan za računanje. Upravo je to, prema tvrtki, spustilo vrijeme obrade NVIDIA-inog modela Isaac GR00T na oko 60 milisekundi.
Skladišna demonstracija na GTC-u u Berlinu
KINO-2 predstavljen je na NVIDIA GTC-u u Berlinu, gdje KR1 izvodi skladišni zadatak. Robot od sustava za upravljanje skladištem prima narudžbu, uzima boce, slaže ih u sanduk, odnosi ga na mjesto predaje i vraća se s praznim. Naučene vještine rukovanja predmetima spojene su s Bearovim postojećim softverom za navigaciju, upravljanje i tijek rada.
Bear tvrdi da je isporučio više od 16.000 robota na preko 5.000 lokacija klijenata, no većinom se radi o uslužnim robotima, a ne humanoidima. „Ljudi koji obavljaju neki posao već poznaju proizvode, opremu i redoslijed rada. Demonstracije nam omogućuju da to znanje zabilježimo i naučimo robota“, rekao je Bren Pierce, glavni robotičar tvrtke.
Tvrtka planira kombinirati specijalizirane mobilne robote za prijevoz robe s humanoidima KR1 koji rukuju predmetima, uz zajednički sustav za upravljanje flotom. Manipulacijske sposobnosti trenutačno razvija u pilot-projektima s povratom robe u supermarketima i rukovanjem sanducima u skladištima. Koliko pouzdano KR1 može obavljati šire radne procese bez ljudske intervencije, ostaje tek vidjeti.
Fotografija: Bear Robotics
