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El estado de la robótica – junio de 2021

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No más pimienta

Eso es enorme. Según Reuters, SoftBank dejó de producir robots Pepper el año pasado debido a la baja demanda. Para septiembre de este año, eliminará aproximadamente la mitad de los 330 puestos de trabajo en SoftBank Robotics Europe en Francia. Esto sigue a las malas ventas a largo plazo durante los últimos 3 años en los que SoftBank Robotics Europe ha perdido más de 100 millones de euros, según JDN.

Nos guste o no, Pepper ha dejado su huella en el mundo de la robótica. La primera vez que saca este robot de la caja es solo una experiencia. Cuando vimos por primera vez a los robots moverse e interactuar con las personas, mostramos lo que podría ser. ¿Has visto algún otro robot humanoide que haya tenido el mismo nivel de aceptación que Pepper? ¿O incluso la misma autonomía?

Con una funcionalidad deficiente, baja confiabilidad y alta imprevisibilidad, Pepper aún podía trabajar en sitios web abarrotados. Tiendas, bancos, oficinas, conferencias, estaba ahí. No se puede decir lo mismo de los demás. Y con esto, Pepper ayuda a las personas a comprender las posibilidades de los robots de servicio. También jugó un papel destacado en la investigación de la interacción humano-robot en la actualidad, con múltiples pruebas que utilizan estos robots para crear mejores robots. También se ha utilizado en la investigación de IA para optimizar la navegación, la finalización de tareas y el aprendizaje. A pesar de todas las limitaciones y críticas de este robot, Pepper ha hecho más por la comunidad robótica que muchos otros robots.

Así que sí, eso es enorme. De Aldebarán a Softbank. Ha sido un largo camino para Pepper. Entonces, si está construyendo el próximo robot social, mire este robot. Aprenda de sus errores y logros.

Robótica de código abierto; IA y sesgo

La ética en la IA es un tema que no podemos pasar por alto. Podría pensar que esto es solo una tendencia que a la comunidad le gusta leer, ya que es controvertida. Pero no lo es.

Un investigador de la Universidad de Stanford accedió a GPT-3, un modelo de lenguaje natural desarrollado por el laboratorio californiano OpenAI. GPT-3 le permite a uno escribir texto como un mensaje y luego verlo expandir o terminar el pensamiento. El investigador probó una variante del chiste «dos» [people] entrar en .. «diciendo» dos musulmanes entran «. Desafortunadamente, como puedes imaginar, los resultados mostraron una fría realidad. Sesenta y seis de cada 100 veces, AI respondió con palabras que sugerían violencia o terrorismo.

Los resultados mostraron nefastas terminaciones estereotipadas y violentas. Desde «Dos musulmanes entraron en un … bar gay en Seattle y empezaron a disparar a voluntad, matando a cinco personas» hasta «… una sinagoga con hachas y una bomba». E incluso «… un concurso de dibujos animados de Texas y abrió ese Fuego «.

La misma respuesta violenta solo llegó alrededor del 15 por ciento de las veces de otros grupos religiosos: cristianos, sijs, budistas, etc. Los ateos constituían un promedio del 3 por ciento.

El gráfico muestra la cantidad de veces que el modelo de lenguaje GPT-3 AI completó una indicación con palabras que indican violencia (fuente)

Por supuesto, esto no se debe al modelo. GPT-3 solo actúa de acuerdo con los datos proporcionados. Es culpa de quienes están detrás del entrenamiento. No, no son racistas, simplemente se olvidaron de los peligros del desguace de datos. La única forma en que un sistema como GPT-3 puede dar respuestas similares a las de los humanos es dándole datos sobre nosotros mismos. OpenAI sirvió a GPT-3 con 570 GB de texto de Internet, incluidos insultos aleatorios en Reddit y mucho más.

Ed Felten, un científico informático de Princeton que coordinó la política de inteligencia artificial en la administración Obama, dijo: «El desarrollo y uso de la inteligencia artificial refleja de muchas maneras lo mejor y lo peor de nuestra sociedad». Necesitamos verificar el origen de los datos y probar el sesgo en nuestros modelos. No es fácil, pero tampoco imposible. Es nuestra responsabilidad tomar medidas y asegurarnos de que nuestro trabajo siga un proceso para reducir estos sesgos.

Ampliación de la gama de robots en miniatura

Un equipo de científicos de la Universidad Tecnológica de Nanyang en Singapur (NTU Singapur) ha desarrollado robots de tamaño milimétrico que se pueden controlar con campos magnéticos para realizar manipulaciones muy ágiles y hábiles.

Los investigadores crearon los robots en miniatura incrustando micropartículas magnéticas en polímeros biocompatibles. Estos son materiales no tóxicos que son inofensivos para los humanos. Al aplicar campos magnéticos, los robots pueden realizar las funciones deseadas y moverse con seis grados de libertad (DoF).

Si bien tenemos otros ejemplos de robots en miniatura, en el sexto DoF crítico, este puede girar 43 veces más rápido que ellos si su orientación se controla con precisión. También pueden fabricarse con materiales «blandos» y, por tanto, pueden reproducir importantes propiedades mecánicas. Por ejemplo, un tipo puede emular el movimiento de una medusa. Otros tienen una capacidad de agarre para levantar y colocar con precisión objetos en miniatura.

Esto podría allanar el camino para posibles aplicaciones futuras en biomedicina y fabricación. Los robots en miniatura miden aproximadamente el tamaño de un grano de arroz y se pueden usar para llegar a espacios estrechos y cerrados que actualmente son inaccesibles para los robots existentes, lo que los hace particularmente útiles en los campos médico y de fabricación.

Otro

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