Процесс производства и предоставления услуг коренным образом меняется в 21 веке. Оцифровка услуг привела к значительной трансформации отрасли, известной сегодня как промышленность. Разработка роботов — одно из значительных достижений этой промышленной революции (подробнее). Сегодня, когда операции становятся все более сложными, люди все чаще полагаются на роботов для их правильного выполнения. С точки зрения эффективности, точности и взаимозаменяемости они быстро заменяют человеческие навыки. За прошедшие годы они внесли значительный вклад в ряд ключевых отраслей, включая 3D-печать, беспилотные транспортные средства, производство микросхем, здравоохранение и безопасность, а также сельское хозяйство. Робототехника — это ключевая технология Индустрии 4.0, которая предлагает значительные производственные возможности. Однако с появлением Индустрии 4.0 бизнесу становится все труднее оставаться актуальным без использования какой-либо интеллектуальной технологии (подробнее). Большие данные, генерируемые различными датчиками, требуют сложных систем, способных извлекать полезную информацию и принимать обоснованные решения. В этой ситуации могут помочь технологии глубокого обучения и искусственный интеллект. Сочетание современных роботов и этих технологий позволяет создавать высокоэффективные, безопасные и прибыльные умные фабрики. Я с нетерпением жду возможности поговорить о том, как глубокое обучение робототехнике может помочь развитию отрасли. Авторы упомянули различные методы повышения производительности робототехнических систем с использованием алгоритмов глубокого обучения. Давайте поговорим о вводе данных роботом, управлении движением, звуковом моделировании и распознавании объектов.
Глубокое обучение для управления движением
Теперь давайте выясним, как глубокое обучение используется для управления движением, что является одним из аспектов роботов. Среди текущих проблем робототехники — восприятие, управление и координация. Восприятие роботов — это проблема, аналогичная распознаванию лиц, и поэтому ее легко решить с помощью глубокого обучения. Искусственные нейронные сети, использующие алгоритм обратного распространения ошибки (BP), использовались для конкретных задач управления промышленными роботами. Структура, используемая для построения ИНС, рекомендуемый обучающий набор, адаптируемость сети для решения конкретной задачи и т. д. — все это влияет на способность искусственной нейронной сети (ИНС) решать данную задачу. .
Сеть функционирует так же, как маленький ребенок учится ходить. В тренировочной программе система будет возбуждать углы, соответствующие случайным значениям, переводя конечную точку в расчетное положение в пространстве x, y и z, которое покрывает мышца. Сеть строит нейронную сеть, изучая эти входные данные. Нейронная сеть получает новое местоположение конечной точки во время выполнения. Узел, который больше всего похож на вход, считается наиболее подходящим узлом. Веса нейронной сети обновляются с использованием любого отклонения между целевым местоположением и позицией, достигнутой конечной точкой. Новый узел добавляется в сеть в месте, определяемом топологией, если разница между входным и сохраненным значением превышает пороговое значение. Кроме того, он установит соседей со статистическими параметрами дисперсии вокруг нового узла в выходном пространстве. На протяжении всего обучения этот процесс завязывания продолжается (подробнее)
Глубокое обучение для звукового моделирования
Для эффективного взаимодействия человека с компьютером в реальных условиях требуется мощное и надежное распознавание голоса. Чтобы добиться эффективного распознавания речи, разделение источников звука (SSS) извлекает речевые сигналы от целевого говорящего, удаляя при этом нежелательные звуки (подробнее). Возможность представлять сложные проекции в большом масштабе с помощью классических методов SSS, таких как анализ независимых компонентов или нелинейный анализ главных компонентов, ограничена. Традиционные системы также требуют, чтобы в дополнение к SSS была разработана отдельная подсистема шумоподавления (NR). Чтобы решить эти проблемы, мы можем смоделировать функцию разделения (SF) системы SSS, используя архитектуру глубокой нейронной сети (DNN). Модель SF может позволить DNN извлекать целевой звук, не зная об акустических характеристиках окружающей среды, обучая ее прогнозировать чистые звуковые характеристики целевого звука на основе соответствующих многоканальных входных характеристик ухудшенного звука (читать Подробнее).
Глубокое обучение для обнаружения объектов
Учредительные нейронные сети являются одним из фундаментальных элементов большинства приложений компьютерного зрения на основе глубокого обучения (CNN). CNN — это подмножество нейронных сетей, которые Ян ЛеКун, пионер в области глубокого обучения, разработал в 1980-х годах и которые эффективно обнаруживают закономерности в многомерных ландшафтах. CNN используются для обработки различных типов данных, но особенно эффективны они для обработки изображений.
Каждая сверточная нейронная сеть состоит из одного или нескольких сверточных слоев — части программного обеспечения, которое берет входное изображение и извлекает из него ценную информацию. Квадратные массивы, которые перемещаются по изображению и записывают взвешенную сумму значений пикселей в различных позициях, составляют множество фильтров, составляющих каждый слой свертки. Каждый фильтр извлекает различные аспекты из входного изображения, используя различные настройки. Набор «сопоставлений объектов» — это то, что производит сверточный слой.
Итак, я считаю, что из этой статьи вы узнаете кое-что о глубоком обучении в робототехнике. Спасибо за чтение! Меня зовут Адиша. Подписывайтесь на меня в LinkedIn и Instagram, если хотите оставаться на связи.
