Новые роботы технологии – Новости робототехники и новинки роботов / Новости науки, хай тек техники, технологий и новости беспилотников

Впрочем, сделать робота можно не только для помощи, но и ради развлечения и получения прибыли.

Основные тенденции развития робототехники

Основные направления развития сегодня – полная автоматизация и интеллектуальный алгоритм работы. От самоочищающихся туалетов для домашних животных и роботов-пылесосов до 3D печатных роботов, которые способны самостоятельно собирать себя, когда его детали нагреты до определенных температур.

Внедрение искусственного интеллекта позволило добиться разработки машинного зрения, автоматизированной работы, алгоритма самообучения и усложнения функций. Даже простой современный робот-пылесос уже способен произвести сильное впечатление способностью ориентироваться в пространстве, применением алгоритма решений для каждой отдельной задачи.

Одно только машинное зрение позволило развить новое поколение роботов-манипуляторов, способных обнаружить и распознать объект, подобрать соответствующий ему механизм взаимодействия. Развитие рынка робототехники в мире позволит сократить расходы на конвейеры и процессы перемещений, совершенствуя рабочий процесс производителей, операторов складов.

В данном контексте стоит упомянуть и стартапы вроде Fetch Robotics, Clearpath Robotics, и зрелые проекты Kuka/Swisslog, Adept Technologies.

Применение роботов в современном мире

Достаточно сложно ответить на вопрос — для чего нужны роботы в современном мире. Учитывая приоритетные направления развития робототехники, нельзя не упомянуть об уже сложившейся в мире ситуации: кроме вышеописанного концерна БМВ существует огромное количество фирм и компаний, где количество механических сотрудников примерно равно или даже превышает число живых рабочих.

Так, например, в японской автомобильной индустрии используют рекордное количество промышленных роботов – на каждый десяток тысяч работников приходится более полутора тысяч машин.

 Современные военные роботы выпускаются в почти массовых масштабах – только в 2016 году на вооружение американской армии поступило более 5 тысяч роботов-грузчиков и манипуляторов, 25 тысяч дронов и разведывательных аппаратов. Если говорить языком денег, то развитие роботизированных военных систем в США в 2014-2018 годах уже потребовало 23,8 миллиардов долларов, из которых 21 миллиард ушел на БПЛА.

Внедряется современная робототехника в таких известных компаниях, как Адидас (перенос производства в Германию в 2017 году планируется сопроводить массовым внедрением роботов), вышеупомянутые BMW, Shenzhen Evenwin Precision Technology Co. Китайские и вовсе выстроили завод, рассчитанный исключительно на роботов, оставив людей лишь в управленческом аппарате.

В целом стоит выделить несколько основных направлений прогресса, интереса и востребованности подобных технологий:

Робототехника в быту (сервисные роботы).

Няньки, уборщики, обслуживающий персонал, грузчики, сиделки, газонокосильщики, учителя – спрос на таких роботов будет огромен, а их потенциал практически не ограничен.

 Особенно интересны роботы-уборщики. Вернее, трио однотипных механизмов – уборщика, охранника и сиделки, созданных по схожему принципу и стоящих сейчас около 10 тысяч долларов. Их планируют совместить в единый многофункциональный технический организм. Ожидается, что к 2025 объем производства такой техники будет превышать 50 миллиардов долларов.

 Домашние животные – достаточно старая категория роботов, которая раньше воспринималась лишь как дорогая игрушка. Сейчас функционал таких механизмов значительно расширился – от помощи детям с проблемами с координацией до банальной защиты дома и охоты за грызунами.

 Мойщик окон – учитывая, что мойщики окон чаще всего требуются на многоэтажные небоскребы, профессия эта опасна для человека, а вот для механизма – самое оно. Сегодня рынок предлагает два вида таких роботов: двумодульные (навигация и чистка) и одномодульные. В России они доступны под именем Hobot 168.

Промышленные роботы.

Промышленные роботы в современном производстве составляют сегодня наибольший процент среди всех видов роботов. В качестве примера можно привести компанию BMW, которая использует более 8 тысяч роботов только в процессе создания и сборки машин и мотоциклов. Кроме того, концерт также выпускает роботизированные автомобили, способные самостоятельно ориентироваться в окружающей обстановке (еще один пример – гуглмобиль), применяет в краш-тестах сложных сенсорных роботов. Но лидером на данный момент, пожалуй, пока еще является Китай.

 Кроме сборщиков, широко используются такие виды современных роботов, как роботы-разнорабочие, сварщики, укладчики, совместные роботы.

Робот разнорабочий выполняет типовые операции вроде сортировки, разгрузки, упаковывания, шлифования и так далее. Последние модели самообучающиеся и могут быть настроены под нужную модель поведения. Всего предлагается две версии – непосредственно для производства и для обучения, исследований.

Робот сварщик. В сварке задействовано почти 20% всех промышленных роботов. Позволяют быстро и качественно осуществлять электродуговую, точечную, аргонно-дуговую сварку. Кроме того, они многофункциональны и могут менять режимы сварки только за счет замены горелки.

Робот-укладчик. Такие компании как Möllers North America, KUKA, Frain Industries и многие другие используют роботизированных укладчиков. Они просты в своей кинематике, способны ориентировать грузы в 4 горизонтальных плоскостях, более мобильны и удобны, чем простые погрузчики.

К моменту начала 2017 года доля «коллективных» роботов составляет 6% общего роботорынка, но этот процент неуклонно растет. Вероятно, в числе лидеров по их производству может оказаться компания ABB (после того, как она приобрела gomTec с их роботом Робертой). Специалисты прогнозируют падение стоимости таких изделий до 10 тысяч долларов и, как следствие, резкое увеличение их использования в различных отраслях.

Медицинские роботы.

Киберпротезы и нанотехнологии, роботизированные интегрированные элементы, 3D-биопринтеры для воссоздания жизнеспособных внутренних органов используются уже сейчас.

Робот-экзоскелет. Как и протезы, очень востребованы роботизированные медицинские экзоскелеты. В качестве примера можно привести Hybrid Assistive Limb, благодаря которому прикованный к инвалидному креслу пациент сможет научиться подниматься по лестнице. Или NEUWalk, стимулирующий током поврежденный спинной мозг, позволяющий почти парализованным людям ходить. Роль роботов в медицинской сфере практически невозможно переоценить. Нанороботы. Так, например, ученые из Германии в данный момент создают нанороботов для перемещения глазной либо кровяной жидкостей, восстановления поврежденных клеток, адресной доставки лекарств.

Большие надежды на использование роботов в современном мире возлагаются на роботов-хирургов, медсестер, симуляторов пациентов.

Робот-медсестра. Не совсем пока полноценная медицинская сестра, Hospi берет на себя роль идеального помощника. Она переносит и доставляет медицинскую технику, образцы анализов (с защитой доступа), загружает карты больничных зданий и помещений. Робот полностью автономен и умеет использовать лифты.

Робот-хирург. Вряд ли человек будет способен часами сохранять такую нереальную точность проведения операций, как робот Да Винчи. В США одних только операций простатэктомии он выполняет более 80% — более 73 тысяч процедур в год. Существуют и менее популярные (пока) аналоги для точных процедур, лазерных вмешательств, коррекции зрения, мозга, клеток, извлечения костного мозга и так далее.

Врач на расстоянии. Особенно хорошо удается роботам работа терапевта. Они анализируют все данные о болезни и особенностях организма пациента и подбирают оптимальные способы лечения. В США в некоторых больницах (в том числе и дистанционно) работают такие суперкомпьютеры, как, например, Watson, ориентированный на борьбу с раком.

Симулятор пациента. Учиться на полностью реалистичном роботе пациенте куда безопаснее и, вместе с тем, куда ближе к реальности, чем использовать для этих целей труп. Популярный сегодня симулятор HPS проявляет все реакции больного – сужение зрачков на свет, имеет сложную дыхательную систему, анализатор введенного лекарства и его дозировки.

Человекоподобные роботы.

Еще их принято называть андроидами. Нынче робототехника практически не имеет ограничений по применению. Кроме чисто практических задач, она способна реализовывать и эстетические цели, развлекать и привлекать внимание. Так, например, можно упомянуть такие современные роботы-андроиды, как Альберт Эйнштейн, Geminoid F, Робот-модель, Робот-телеведущая, BINA48. Существует целый сегмент роботов актеров театра, музыкантов, художников, моделей, игроков в шахматы или прочие игры.

Развлечение и творчество.

Сюда входят категории развлекающих роботов – игрушки, актеры, музыканты.

Актеры театра. Театр Варшавского центра науки «Коперник» прославился тем, что стал использовать специальных коммуникационных роботов Robothespians в качестве постоянных актеров. И хотя роботы пока мало двигаются, они отменно жестикулируют, пользуются мимикой и голосом. Ожидается, что в дальнейшем постановки станут сложнее и зрелищнее.

Музыканты. Роботы-музыканты с искусственным интеллектом способны не только играть разученные композиции, но и импровизировать, подстраиваться под других исполнителей. Некоторые из них обладают композиторскими навыками и способны создавать впечатляющие мелодии.

Роботы-художники. Коллекция этих ребят пополняется практически ежегодно. Портретист Paul выполняет шикарные портреты людей с помощью шариковой ручки, робот Бенджамина Гроссера реагирует на звуки и рисует свою на них реакцию, Robo-Rainbow специализируется на воссоздании радуги, Senseless создает абстрактные граффити. Есть даже роботы, профессионально раскрашивающие яйца.

Боевые роботы.

Крайне перспективным направлением последний десяток лет является роботизация армии. Ассортимент таких механизмов чрезвычайно широк – от автономных миниатюрных разведывательных дронов и шпионов до экзоскелетов. Разрабатываются и современные боевые роботы, способные полностью заменить солдат на поле боя.

Особенно эффектным из последних новинок выглядит бронированный экзоскелет TALOS, создающий защиту для солдат от пуль и осколков, увеличивающий их грузоподъемность почти на 50 килограмм, заботящийся о здоровье бойцов – он способен остановить кровь при ранении (его обещают предоставить американской армии к 2018 году).

Самые современные роботы с максимально высоким КПД конструируются именно для этой сферы человеческой жизни.

Повсеместное использование в коммерческих целях

Огромные перспективы развития робототехники наблюдаются также в сфере развлечений. Используя прогрессивные впечатляющие технологии, производители и владельцы роботов могут комбинировать развлекательный и коммерческий элементы одновременно.

Широко используются такие достижения современной робототехники, как квадрокоптеры, обслуживающие роботы, промоутеры.

Как и экзоскелеты, квадракотеры – это роботы, которые наглядно демонстрируют, насколько могут быть универсальными современные разработки и достижения. Рекламная, коммерческая, военная, медицинская, геолокационная, разведывательная, спасательная, журналистская – всего лишь часть областей, в которых может быть использована подобная механика. Квадракоптеры стоят от 50 долларов и способны осматривать территорию, делать видео и фотосъемку, раздавать интернет, осуществлять видеотрансляции, доставлять грузы. «Белгазпромбанк», к примеру, использует их даже для того, чтобы проводить инкассацию денег.

Промоутеры. Продающая робототехника в современном мире – уже не редкость. Через интернет можно арендовать R-bot, KIKI (производства Россия) или другие модели, способные распространять флаеры, общаться с прохожими, вести видеосъемку, демонстрировать рекламную информацию на встроенных экранах, давать консультации, вести экскурсии или концерты.

Роботы в обслуживании. Самый известный пример использования роботов в сфере В2С — роботы-официанты, изготовливаемые как США, так и на китайском и российском рынке (стоимость от 4,5 до 12 тысяч долларов). Такой агрегат способен встречать клиентов, фиксировать их уход, подавать меню и принимать заказы, убирать стол, запоминать лица, общаться в голосовом режиме. Кроме чисто практического удобства и экономии на зарплате живых сотрудников, такой робот привлекает дополнительный приток посетителей одним фактом своего существования. Одни из самых дешевых роботов на сегодня – рикши. Они доступны в среднем за тысячу долларов. Могут быть использованы по прямому назначению или дополнены функциями гида, консультанта.

itlandia.by

Современная робототехника. Что новенького? | Robogeek.Ru

Сегодня в мире отмечается несколько основных тенденций, оказывающих наиболее серьезное влияние на развитие робототехники. Рассмотрим четыре основных.

1. Популяризация робототехники

Современная робототехника широко используется в промышленности, ее значение понимают в финансовых кругах, она популяризируется средствами массовой информации. Эффективность, надежность, низкий процент брака и повышенная, в целом, производительность являются отличительными чертами сегодняшней автоматизации. А новые воздушные, наземные, над и подводные роботы мгновенно становятся привлекательными.

За последний год специальные разделы, посвященные проблемам роботехники, появились в крупнейших мировых изданиях, включая The Economist , The Financial Times, The Wall Street Journal, Time Magazine и многих других. Кроме того, многие финансовые учреждения и консалтинговые фирмы, такие как McKinsey и Deloitte, выпускают специальные отчеты о современных производственных технологиях, их влиянии на промышленность, создание рабочих мест и занятость в целом.

Стратегические приобретения в сегменте робототехники приобрели массовый характер и стали наиболее заметными с 2012 года, когда Amazon за $ 775 млн. приобрела Kiva Systems, чтобы в будущем обеспечить решение для своих складских проблем. С тех пор, в 2013, 2014 и 2015 годах мы видели немало подобных крупных сделок с участием производственных и инвестиционных компаний.

2. «Эффект Китая»

Общие объемы финансирования робототехники за первые пять месяцев 2015 года уже превысили все финансовые вливания капитала 2014 году. Глобальные промышленные продажи роботов достигли 225,000 единиц в 2014 году, что на 27% больше, чем в 2013. Около 56,000 были проданы в Китай — это рост на 58% к 2013 году. Чтобы увеличить число отечественных, китайских, роботов, многие местные органы власти предоставили инвестиционные кредиты и другие привлекательные финансовые инструменты, чтобы привлечь компании в свои районы. В результате число поставщиков выросло с менее 100 (из которых была небольшая часть производителей: большинство из них были интеграторы и дистрибьюторы) до почти 500! Китай ожидает, что это число увеличится до 800 до конца этого года, а также, что доля производителей увеличится и будет более 10%.

Таким образом, Китай активно взращивает собственную робототехническую промышленность и в больших объемах внедряет промышленных роботов на различных производствах. Данные аналитических исследований говорят, что Китай будет иметь больше роботов, работающих на его заводах к 2017 году, чем в любой другой стране. Но при этом Китай сильно отстает от более развитых в робототехническом отношении стран в плане плотности распространения роботов: Китай имеет всего 30 роботов на 10 000 работников, занятых в производственных отраслях, по сравнению с 437 в Южной Корее, 323 в Японии, 282 в Германии и 152 в США.

3. Достижения в области машинного зрения

Новые роботы с системами машинного зрения весьма сильно отличаются от роботов-автоматов старого типа. Прежние промышленные системы требовали, чтобы деталь находилась в определенное время в точно заданном месте. Робот был попросту слеп и запрограммирован только на то, чтобы взять деталь и выполнить операцию. Каждый этап и процесс в работе требовали ручного и довольно тщательного программирования. Новые системы, использующие для идентификации и поиска объектов видеокамеры и программное обеспечение, являются в этом отношении более гибкими и позволяют более свободное перемещение деталей на разных этапах обработки. И, как следствие, система передвижения становится менее дорогостоящей.

Искусственный интеллект и различные системы обучения роботов на его основе позволяют создавать усовершенствованные системы зрительного восприятия. Многие новые компании (такие как Universal Robotics и Neocortex system) сегодня предлагают системы машинного зрения, которые могут дополнять существующие стационарные системы или выпускают мобильные манипуляторы, которые могут найти объект и определить, как лучше его ухватить, работая с разными деталями, от пластмассовых игрушек до ящиков и подставок. Сокращение затрат на дорогие конвейеры и системы перемещения путем замены их более дешевыми мобильными роботами и роботами-сбощиками деталей из бункера набирает популярность, благодаря новым возможностям для производителя или складского оператора. Такие стартапы, как Fetch Robotics , RightHand Robotics, Clearpath Robotics и более зрелые компании, такие как Adept Technologies и Kuka/Swisslog, начали выпуск мобильных манипуляторов.

4. Взаимодействие человека и робота

Примером, возможно, наиболее массового внедрения совместных роботов является компания BMW, которая уже использует 7500 роботов на своих предприятиях. BMW испытывает универсальных роботов, работающих совместно с рабочими, которые демонстрируют им последовательность действий для изменяющихся, сложных операций. Роботы быстро обучаются и выполняют эти задачи на отлично, освобождая при этом рабочих для выполнения заданий, которые пока не могут быть доверены роботам.

Результаты испытаний оказались настолько хорошими, что представитель BMW, который курировал тестирование, сказал, что, вероятно, BMW скоро удвоит или даже утроит количество своих роботов за счет таких недорогих, простых в использовании, относительно портативных и безопасных в эксплуатации совместно с людьми роботов. Таким образом, можно легко понять, почему Teradyne заплатила $ 350 000 000 за компанию Universal Robots, имеющую хорошие перспективы на будущее.

В настоящее время совместные роботы составляют 5% от общего рынка роботов, но есть перспективы серьезного роста их доли. Компания ABB после недавнего приобретением gomTec с их роботом Робертой для совместных работ, вероятно, будет одним из лидеров. Rethink Robotics усовершенствовала точность и скорость операций так, что их новый однорукий робот Sawyer, станет истинным конкурентом лидеру рынка Universal Robots. На этот быстро развивающийся рынок совместных роботов в ближайшее время выйдут и многие другие компании, которые также будут предлагать свои продукты. Специалисты полагают, что совместные, легкие роботы станут чрезвычайно распространенными в производстве, примерно через 2 года их продажи достигнут сотен тысяч штук, а стоимость понизится до $ 10 000.

www.robogeek.ru

традиционный путь и новые подходы — Robotoved

В 90-е темпы развития робототехники были несопоставимы с ожиданиями, раздутыми до фантастических размеров. Примерно то же самое всегда происходит с любыми технологиями. Популярность и спрос на беспилотные летательные аппараты в последние годы так же вряд ли будет стимулировать развитие дронов. Авторы статьи сделали попытку обобщения традиционных методов создания и программирования роботов и новых тенденций, которые могут упростить и подтолкнуть развитие всей отрасли.

Создание и программирование роботов все еще остаются довольно сложными задачами. И если процессы программирования стали проще с принятием ROS (Robot Operating System) — стандартизированной рамочной системы для роботов, то создание робота — все еще серьезная проблема. Отсутствие совместимых систем, модулей многократного использования и опыта, необходимого для разработки основных схем поведения роботов — лишь некоторые из препятствий.

Интеграционный подход

Роботы, как правило, создают по такому алгоритму:

1. Покупка запчастей. Решают, какие компоненты понадобятся, получают их и приступают к сборке.
2. Интеграция. Объединение компонентов в единую сообщающуюся систему ради какой-то цели. Именно этот этап отнимает бóльшую часть времени.
3. Строительство робота. Сборка и механическое соединение всех частей робота. Это может происходить параллельно следующему шагу.
4. Программирование робота. На этом этапе необходимо заставить робота делать то, что нужно.
5. Тестирование и адаптация. Роботы, как правило, программируются на определенные сценарии. Однако тестирование в реальных условиях имеет решающее значение. Как правило, тесты показывают необходимость доработки и адаптирования робота, что возвращает робототехников ко второму этапу, интеграции.
6. Применение.

Понятно, что создание робота — это технически сложная задача. Инженеры часто сталкиваются с неразрешимыми проблемами на этапе интегрирования деталей. Кроме того, каждая модификация и адаптация оборудования при программировании или строительстве робота требует дальнейшей интеграции.

Описанный интеграционный метод построения роботов дает результаты, которые устаревают в течение короткого периода времени. А модули роботов в большинстве случаев не используются повторно, так как повторное использование слишком дорого и трудоемко.

Модульный подход

Существующий интеграционный метод в робототехнике создает большое количество аппаратных устройств. Несмотря на распространение единой операционной системы ROS, эти устройства обычно состоят из несовместимых электронных компонентов с различными программными интерфейсами.

А теперь представьте себе создание роботов посредством объединения совместимых модулей. Представьте, что привод, датчики, модули связи, устройства пользовательского интерфейса, все это легко собирается вместе и работает минуя сложный этап интеграции. Процесс создания роботов с такими модулями будет проще, а усилия и время, потраченные на разработку, будут значительно сокращены. Модульные компоненты могут быть повторно использованы.

Именно над этим работает автор статьи, евангелист ROS Виктор Майораль Вильчес и компания H-ROS.

Прошлое и будущее робототехники

H-ROS — это инфраструктура для создания заменяемых модулей роботов. H-ROS работает на основе ROS, которая используется для определения набора стандартизованных логических интерфейсов, соответствующих каждому физическому компоненту робота.

Конвейерный подход

Традиционно процесс программирования робота для заданной задачи описывается следующим образом:

1. Наблюдение. Датчики робота производят измерения. Все эти измерения называют «наблюдениями» и становятся вводными, которые робот получает для выполнения задачи.
2. Оценка состояния.  помощью вводных этапа 1, описывают движение робота, учитывая набор его характеристик, таких как положение, ориентация или скорость. Очевидно, что ошибки в наблюдениях приведут к ошибкам в оценке состояния.
3. Моделирование и прогнозирование. Этап определения динамики робота с помощью: a) модели робота и b) оценки состояния. Подобно предыдущему шагу, ошибки в оценке состояния будут влиять на результаты, полученные на этом этапе.
4. Планирование. На этом этапе определяют действия, необходимые для выполнения задачи. Этот этап также зависит от предыдущих.
5. Управление. Последний этап в конвейере состоит в преобразовании команд для управления приводом робота.

Биологический подход

Искусственный интеллект и, в частности, искусственные нейронные сети (ИНС), становятся все более актуальными для робототехники. Начиная с 2009 года, ИНС стали популярны и показали хорошие результаты в области компьютерного зрения (2012) и машинного перевода (2014). В настоящее время эти технологии имитируют биологическую нейронную/синаптическую активность мозга живого организма.

В течение последних лет мы видели, как этот подход был использован для таких задач, как автоматическое схватывание (2016). Он позволяют обучать роботизированное устройство практически так же, как собак или кошек.

Биологический подход противоречит традиционному конвейерному, однако уже демонстрирует обнадеживающие результаты. Автор статьи уверен, что новый подход будет стимулировать инновации и позитивно воздействовать на развитие робототехники.

Все эти подходы создают дилемму для робототехников. На чем они должны сосредоточиться? Какой подход следует использовать для каждого конкретного случая? Майораль Вильчес анализирует сочетания старых и новых подходов.

Интеграционный + конвейерный подход

Эта комбинация представляет собой «традиционный подход» во всех смыслах. Это процесс, решения которого в настоящее время используют в промышленности. Такие роботы запрограммированы для выполнения четко определенной задачи. Подход позволяет достичь высокого уровня точности выполнения задач. Однако любая неопределенность, как правило, приводит к неудаче. Расходы, связанные с разработкой таких систем, обычно находятся в диапазоне от 10.000 до 100.000 евро.

Интеграционный + биологический подход

Неограниченное поведение робота сочетается с существенными аппаратными ограничениями. Традиционные роботы в целом можно улучшить с помощью биологического подхода. Роботы, в которых использована эта комбинация, могут самостоятельно учиться и адаптироваться к изменениям в окружающей среде, однако любые модификации, перепрофилирование или расширение в аппаратном обеспечении робота потребует больших усилий по интеграции новых комплектующих. Расходы на разработку этих роботов аналогичны расходам на “традиционных” роботов.

Модульный + конвейерный подход

Гибкое оборудование со структурированным поведением. Построение, ремонт и/или повторное использование этих роботов будет гораздо более доступным по сравнению с традиционными роботами, автор оценивает затраты на их изготовление на порядок меньше (1.000-10.000 евро). Кроме того, модульность роботов откроет новые возможности.

Модульный + биологический подход

Эта инновационная комбинация имеет потенциал для подрыва всего рынка робототехники, она изменит как процессы создания, так и программирование и обучение роботов. Это также самый незрелый подход. Затраты на таких роботов также могут быть уменьшены. По оценкам автора, создание и обучение этих роботов должно варьироваться в пределах от 1.000 до 10.000 евро для простых задач и до 50.000 евро для более сложных.

Источник

Автор перевода — Дарья Васильева

robotoved.ru

Будущее робототехнических технологий: обзор современных трендов

Сфера информационных технологий развивается в двух преимущественно независимых циклах: продуктовом и финансовом. В последнее время не утихают споры о том, на каком этапе финансового цикла мы находимся; очень много внимания уделяется финансовым рынкам, которые подчас ведут себя непредсказуемо и сильно колеблются. С другой стороны, продуктовым циклам достается относительно мало внимания, хотя именно они двигают информационные технологии вперед. Но, анализируя опыт прошлого, можно попытаться понять текущий продуктовый цикл и предугадать дальнейшее развитие технологий. Развитие продуктовых циклов в сфере высоких технологий происходит за счет взаимодействия платформ и приложений: новые платформы позволяют создавать новые приложения, которые, в свою очередь, повышают ценность этих платформ, замыкая таким образом цепь положительной обратной связи.

Новая эпоха компьютерных технологий начинается раз в 10-15 лет

Малые продуктовые циклы повторяются постоянно, но исторически сложилось так, что раз в 10-15 лет начинается очередной большой цикл – эпоха, полностью меняющая облик IT.

Финансовые и продуктовые циклы развиваются в основном независимо друг от друга

Когда-то возникновение компьютеров побудило предпринимателей создать первые текстовые редакторы, таблицы и много других приложений для ПК. С появлением интернета мир увидел поисковые механизмы, онлайн-коммерцию, электронную почту, социальные сети, бизнес-приложения модели SaaS и много других сервисов. Смартфоны дали толчок развитию мобильных социальных сетей и мессенджеров, а также появлению новых видов услуг вроде карпулинга. Мы живем в разгар мобильной эпохи, и, судя по всему, нас ожидает еще много любопытных инноваций.

Каждую эпоху можно условно разделить на 2 фазы:

1. фазу формирования – когда платформа впервые появляется на рынке, но является дорогостоящей, сырой и/или сложной в обращении;
2. активную фазу – когда новый продукт решает упомянутые недостатки платформы, тем самым начиная период ее стремительного развития.

Компьютер Apple II был выпущен в 1977 году, а Альтаир 8800 – в 1975 году, но активная фаза эпохи ПК началась с релиза IBM PC в 1981 году.

Продажи ПК в год

Фаза формирования интернета началась в 80-х и ранних 90-х годах, когда он, по сути, представлял собой инструмент обмена текстовыми данными, используемый учеными и правительством. Выход первого браузера, NCSA Mosaic, в 1993 году ознаменовал начало фазы интенсивного развития интернета, которая не закончилась и по сей день.

Количество пользователей интернета по всему миру

В 90-х годах уже существовали мобильные телефоны, а первые смартфоны появились на заре нулевых, но повсеместное производство смартфонов началось в 2007-2008 годах с выходом первого iPhone, а затем – с появлением платформы Android. С тех пор количество пользователей смартфонов взлетело до небес, и сейчас их число достигло уже порядка двух миллиардов. А к 2020 году смартфоны будут у 80 % населения планеты.

Продажи смартфонов по всему миру (млн.)

Если длительность каждого цикла действительно составляет 10-15 лет, всего через несколько лет начнется активная фаза новой компьютерной эпохи. Выходит, новая технология уже находится в фазе формирования. На сегодняшний день можно выделить несколько главных трендов в сферах аппаратного и программного обеспечения, позволяющих нам частично пролить свет на следующую эпоху. В данной статье я хочу обсудить эти тренды и выдвинуть несколько предположений о том, как может выглядеть наше будущее.

Аппаратное обеспечение: компактное, дешевое и универсальное

В мейнфрейм-эпоху только крупные организации могли позволить себе компьютер. Мини-компьютеры были доступны для организаций поменьше, а компьютеры – для домов и офисов.

Размер компьютеров уменьшается с постоянной скоростью

Сейчас мы на пороге новой эпохи, в которой процессоры и сенсоры становятся настолько дешевыми и компактными, что компьютеров скоро будет больше, чем людей.

Этому способствуют 2 фактора. Во-первых, неуклонный прогресс в производстве полупроводников за последние 50 лет (Закон Мура). Во-вторых, то, что Крис Андерсон называет «мирными дивидендами от войны смартфонов»: головокружительный успех смартфонов способствовал большим инвестициям в разработку процессоров и сенсоров. Загляните внутрь современного квадрокоптера, очков виртуальной реальности или любого устройства интернета вещей – что вы увидите? Правильно – главным образом компоненты смартфона.

Но в современную эпоху полупроводников всё внимание перешло от отдельных процессоров к целым узлам специальных микросхем, известным как однокристальные системы.

Цены на компьютеры стабильно снижаются

Обыкновенная однокристальная система сочетает в себе энергоэффективный ARM-процессор и специальный графический процессор, а также устройства обмена информацией, управления питанием, обработки видеосигнала и так далее.

Эта инновационная архитектура позволила сбросить минимальную стоимость базовых вычислительных систем со 100 до 10 долларов за единицу. Отличным примером послужит Raspberry Pi Zero – первый 5-долларовый компьютер на Linux с частотой 1 GHz. За те же деньги можно приобрести микроконтроллер Wi-Fi, поддерживающий одну из версий Python. Совсем скоро эти микропроцессоры будут стоить меньше доллара, и мы без труда сможем встраивать их практически всюду.

Но более серьезные достижения происходят сегодня в мире высококачественных микропроцессоров. Отдельного внимания заслуживают графические процессоры, лучшие из которых производит компания NVIDIA. Графические процессоры полезны не только для обработки графики, но и при работе с алгоритмами машинного обучения, а также с устройствами виртуальной и дополненной реальности. Однако представители компании NVIDIA обещают более существенные улучшения производительности графических процессоров в ближайшем будущем.

Raspberry Pi Zero: 5-долларовый Компьютер на Linux с процессором 1 GHz

Козырем всей сферы информационных технологий по-прежнему остаются квантовые компьютеры, которые пока существуют преимущественно в лабораториях. Но стоит сделать их коммерчески привлекательными, и это приведет к грандиозному росту производительности, прежде всего, в сфере биологии и искусственного интеллекта.

Квантовый компьютер Google

Программное обеспечение: золотой век искусственного интеллекта

Сегодня в мире программного обеспечения происходит много любопытных вещей. Хороший пример – распределенные системы. Их появление обусловлено многократным увеличением количества устройств за последние годы, что вызвало необходимость распараллеливать задания на нескольких машинах, налаживать обмен данными между устройствами и координировать их работу. Отдельного внимания заслуживают такие технологии распределенных систем, как Hadoop или Spark, предназначенные для работы с большими массивами данных. Стоит также упомянуть технологию блокчейн, обеспечивающую безопасность данных и ресурсов и впервые реализованную в криптовалюте Bitcoin.

Но, пожалуй, самые захватывающие открытия совершаются сегодня в области искусственного интеллекта (ИИ), имеющего длинную историю взлетов и падений. Еще сам Алан Тьюринг предсказывал, что к 2000 году машины будут способны имитировать людей. И хотя это предсказание пока не осуществилось, есть веские причины полагать, что ИИ наконец вступает в золотой век своего развития.

«Машинное обучение – это ключевой, революционный способ переосмысления всего, что мы делаем», -генеральный директор компании Google Сундар Пичаи.

Наибольший ажиотаж в области ИИ сосредоточен вокруг так называемого глубинного обучения – метода, который был широко освещен в рамках одного известного проекта компании Google, запущенного в 2012 году. В этом проекте была задействована высокопроизводительная сеть компьютеров, целью которой было научиться распознавать котиков на видеороликах с YouTube. Метод глубинного обучения основывается на искусственных нейронных сетях – технологии, заро дившейся еще в 40-х годах прошлого века. Недавно эта технология снова стала актуальной из-за многих факторов: появления новых алгоритмов, снижения стоимости параллельных вычислений и широкого распространения больших наборов данных.

Процент ошибок в конкурсе ImageNet (красная линия соответствует показателям человека)

Остается надеяться, что глубинное обучение не станет просто очередным модным термином Силиконовой долины. Впрочем, интерес к этому методу обучения подкрепляется впечатляющими теоретическими и практическими результатами. К примеру, до введения глубинного обучения допустимый процент ошибок победителей ImageNet, известного конкурса по машинному видению, составлял 20-30 %. Но после его применения правильность алгоритмов неуклонно росла, и уже в 2015 году показатели машин превзошли показатели человека.

Многие документы, пакеты данных и инструменты программного обеспечения, связанные с глубинным обучением, находятся в открытом доступе, что позволило отдельным лицам и небольшим организациям создавать собственные высокоэффективные приложения. Компании WhatsApp Inc. потребовалось всего 50 разработчиков, чтобы создать популярный мессенджер для 900 миллионов пользователей. Для сравнения, создание мессенджеров предыдущих поколений требовало привлечения свыше тысячи (а иногда и нескольких тысяч) разработчиков. Нечто подобное теперь происходит и в области ИИ: программные средства вроде Theano и TensorFlow в сочетании с облачными дата-центрами для обучения и недорогими видеокартами для вычислений позволяют небольшим командам разработчиков создавать новаторские системы ИИ.

К примеру, ниже представлен небольшой проект одного программиста с использованием TensorFlow для преобразования черно-белых фото в цветные:

Слева направо: черно-белое фото, преобразованное фото, цветной оригинал фото. (Источник)

А вот небольшое стартап-приложение для классификации предметов в реальном времени:

Приложение Teradeep идентифицирует предметы в реальном времени

Хм, а ведь где-то я уже это видел:

Фрагмент из фильма Терминатор 2: Судный день (1991 г.)

Одним из первых приложений с методом глубинного обучения, выпущенных крупной компанией, было удивительно умное приложение для поиска изображений Google Photos:

Поиск по фотографиям (без метаданных) с ключевой фразой «big ben»

В скором времени нас ожидает значительное повышение производительности ИИ во всех сферах программного и аппаратного обеспечения: голосовые помощники, поисковые механизмы, чат-боты, 3Dсканеры, языковые переводчики, автомобили, дроны, системы диагностической визуализации и многое-многое другое.

«Легко предугадать идеи следующих 10000 стартапов: взять Х и прибавить искусственный интеллект», -Кевин Келли.

Стартапы, создающие продукцию с упором на ИИ, должны оставаться предельно сфокусированными на определенных приложениях, чтобы поддерживать конкуренцию с крупными компаниями, для которых ИИ является высшим приоритетом. Системы ИИ становятся эффективнее по мере того, как увеличивается объем собранных для них данных. Получается нечто вроде маховика, постоянно вращающегося за счет так называемого эффекта сети данных (больше пользователей – больше данных – лучше продукция – больше пользователей). К примеру, команда картографического сервиса Wase использовала эффект сети данных, чтобы сделать качество предоставляемых карт лучше, чем у их более маститых конкурентов. Всем, кто намерен использовать ИИ для своего стартапа, стоит придерживаться аналогичной стратегии.

Программное + аппаратное обеспечение: новые компьютеры

Сейчас на стадии формирования находится целый ряд перспективных платформ, которые скоро вполне могут перейти на стадию развития, так как они сочетают в себе самые последние разработки из сфер программного и аппаратного обеспечения. И хотя эти платформы могут выглядеть по-разному либо иметь разную комплектацию, у них есть одна общая черта: использование последних расширенных возможностей умной виртуализации. Рассмотрим некоторые из этих платформ:

Автомобили. Крупные информационно-технологические компании вроде Google, Apple, Uber и Tesla немало инвестируют в разработку автономных или беспилотных автомобилей. На рынке уже представлены полуавтономные автомобили Tesla Model S и вскоре ожидается выход обновленных и более совершенных моделей. Создание полностью автономного автомобиля потребует некоторого времени, однако есть основания полагать, что ждать осталось не более пяти лет. На самом деле, уже существуют разработки полностью автономных автомобилей, которые ездят не хуже, чем под управлением человека. Тем не менее, в силу многих аспектов культурного и регулятивного характера такие автомобили должны ездить намного лучше, чем управляемые человеком, чтобы быть допущенными к широкой эксплуатации.

Беспилотный автомобиль составляет схему своего окружения

Несомненно, объем инвестиций в беспилотные автомобили будет только расти. В дополнение к информационно-технологическим компаниям, крупные производители автомобилей тоже начализадумываться над автономностью. Нас ждет еще много интересных стартап-продуктов. Программные средства глубинного обучения стали настолько эффективными, что сегодня одному-единственному разработчику под силу сделать полуавтономный автомобиль.

Самодельный беспилотный автомобиль

Дроны. Современные дроны укомплектованы по последнему слову техники (в основном компонентами смартфонов и механическими деталями), но имеют относительно простое ПО. В скором времени появятся усовершенствованные модели, оснащенные компьютерным зрением и другими видами ИИ, что сделает их более безопасными, удобными в управлении и полезными. Фото- и видеосъемка с дронов будет популярной не только среди аматоров, но, что важнее, найдет и коммерческое применение. К тому же, существует немало опасных видов работ, в том числе высотных, для выполнения которых было бы гораздо безопаснее использовать дроны.

Полностью автономный полет дрона

Интернет вещей. Самые основные преимущества устройств интернета вещей – это их энергоэффективность, безопасность и удобство. Хорошими примерами первых двух характеристик могут послужить продукты Nest и Dropcam. Что касается удобства, стоит обратить внимание на устройство Echoот Amazon.

Большинство людей полагают, что Echo – это очередная маркетинговая уловка, но, воспользовавшись хотя бы раз, они удивляются, насколько удобным оказывается это устройство. Оно блестящедемонстрирует эффективность голосового управления как основы пользовательского интерфейса. Конечно, мы еще не скоро увидим роботов с универсальным интеллектом, способных поддерживать полноценный разговор. Но, как показывает Echo, компьютеры уже способны справляться с более-менее сложными голосовыми командами. По мере того как метод глубинного обучения будет совершенствоваться, компьютеры научатся лучше понимать язык.

3 основных преимущества: энергоэффективность, безопасность, удобство.

Устройства интернета вещей также найдут применение в бизнес-сегменте. К примеру, устройства с сенсорами и возможностью сетевого подключения широко используются для оперативного контроля промышленного оборудования.

Носимая техника. Сегодня функциональность носимых компьютеров варьируется в зависимости от ряда факторов: емкости батареи, средств коммуникации и обработки данных. Наиболее успешные устройства обычно имеют весьма узкую сферу применения: к примеру, фитнес-трекинг. По мере улучшения компонентов аппаратного обеспечения носимые устройства будут, как и смартфоны, расширять свою функциональность, открывая тем самым возможности для новых приложений. Как и в случае с интернетом вещей, предполагается, что голос станет основным пользовательским интерфейсом управления носимыми устройствами.

Миниатюрный наушник с искусственным интеллектом, фрагмент из фильма «Она»

Виртуальная реальность. 2016 год будет очень интересным для развития средств VR: релиз очков виртуальной реальности Oculus Rift и HTC Vive (и, возможно, PlayStation VR) означает, что удобные и иммерсивные системы VR наконец станут общедоступными. Разработчикам устройств VR придется хорошенько постараться, чтобы не допустить возникновения у пользователей так называемого эффекта «зловещей долины», при котором чрезмерная правдоподобность робота или другого искусственного объекта вызывает неприязнь у людей-наблюдателей.

Для создания качественных систем VR требуются качественные экраны (с высоким разрешением, высокой частотой обновления и низкой инерционностью), мощные видеокарты и возможность отслеживать точное положение пользователя (предыдущие поколения систем VR могли только отслеживать поворот головы пользователя). В этом году благодаря новым устройствам пользователи впервые смогут испытать на себе полноценный эффект присутствия: все чувства настолько качественно «обманываются», что пользователь ощущает полное погружение в виртуальный мир.

Демонстрация Oculus Rift Toybox

Несомненно, очки VR продолжат развиваться и со временем будут становиться всё доступнее. Разработчикам еще предстоит немало поработать над такими аспектами, как новые инструменты представления генерируемого и/или отснятого контента VR, усовершенствование машинного зрения для отслеживания положения пользователя и получения данных о нем прямо с телефона или очков виртуальной реальности, а также распределенные серверные системы для размещения масштабных виртуальных окружений.

Создание виртуального мира в 3D формате с помощью очков VR

Дополненная реальность. Скорее всего, AR получит развитие только после VR, потому что для полноценного использования дополненной реальности потребуются все возможности виртуальной вместе с дополнительными новыми технологиями. К примеру, для полноценного объединения в одной интерактивной сцене реальных и виртуальных объектов средствам AR потребуются продвинутые технологии машинного зрения с малой задержкой.

Устройство дополненной реальности, фрагмент из фильма «Kingsman: Секретная служба»

Но, скорее всего, эпоха дополненной реальности наступит быстрее, чем вам кажется. Этот деморолик был отснят непосредственно через устройство AR Magic Leap:

Демонстрация Magic Leap: виртуальный персонаж в реальной среде

Этот деморолик был снят непосредственно через устройство Magic Leap 14 октября 2015 года. При его создании не применялись ни спецэффекты, ни композитинг.

Что дальше?

Возможно, циклы в 10-15 лет больше не повторятся, и мобильная эпоха будет последним из них. А может быть, следующая эпоха будет короче, или лишь какой-то один подвид из рассмотренных выше технологий станет впоследствии действительно важным.

Я предпочитаю думать, что мы сейчас находимся в точке пересечения нескольких эпох. «Мирными дивидендами от войны смартфонов» стало стремительное появление новых устройств и разработок в сфере ПО, в особенности искусственного интеллекта, способного сделать эти устройства еще более умными и полезными.

Некоторые исследователи отмечают, что большинство новых устройств пока еще находятся в«пубертатном периоде»: они могут быть несовершенными и в некоторой степени нелепыми, а всё потому, что они еще не перешли в фазу развития. Как и в случае с персональными компьютерами в 70-х, интернетом в 80-х и смартфонами на заре нулевых, мы видим не полную картину, а лишь фрагменты того, во что текущим технологиям предстоит превратиться. Так или иначе, будущее близко: рынки колеблются, мода приходит и уходит, но прогресс, как и прежде, уверенно двигается вперед.

По материалам: habrahabr.ru

robot-russia.ru