Заряд новогоднего настроения от boston dynamics

Роботы Boston Dynamics отожгли под музыку в тусовке из будущего. А кожаные мешки от ужаса налепили мемы

Boston Dynamics показала на видео, как роботы Atlas, Spot и Handle танцуют под музыку в честь Нового года. Вечеринка у механических ребят получилась зажигательной — вот только люди (Илон Маск в том числе) от их веселья не только пришли в восторг, но и испугались. Пришлось переделывать ролик под реалии робоапокалипсиса — и добавлять более подходящий саундтрек.

Компания из США Boston Dynamics, выпускающая роботов, показала танцы своих детищ 29 декабря. Видео с вечеринкой, напоминающей кадры из фильма о будущем, было опубликовано на YouTube и к этому моменту собрало больше полутора миллиона просмотров.

Вся наша команда собралась вместе, чтобы отпраздновать начало года, который, как мы надеемся, станет более радостным. Счастливого Нового года от всех нас в Boston Dynamics, — обратились инженеры к пользователям Сети в описании ролика.

Кадры длятся почти три минуты, и на них роботы отжигают под хит 60-х — трек Do You Love Me группы The Contours. Начинает танцы человекоподобный Atlas, к которому вскоре присоединяется его «брат», а затем — похожий на собаку Spot и умеющий раскладывать коробки Handle. Механические создания ловко переставляют конечности в такт музыке и показывают людишкам: кое-кому из них не помешало бы поучиться чувству ритма у роботов.

Как говорится, если ваша вечеринка не похожа на эту, даже не думайте нас приглашать.

Видео с тусовкой из будущего особенно широко разошлось в твиттере, где многие комментаторы по достоинству оценили новогоднее настроение в Boston Dynamics.

Это же реально то самое будущее и те самые роботы, которых мы когда-то ждали. Boston Dynamics — круто.

Даже я так танцевать не умею.

У роботов Boston Dynamics новогоднее настроение, а у тебя нет, кожаный ублюдок.

Русскоязычные пользователи соцсети не могли не поехидничать и вспомнили российского человекоподобного робота, которого частенько троллят в Сети.

На видео — танцующие роботы от Boston Dynamics.
Как тебе такое, робот Фёдор?

Где-то зарыдал механический дырокол космонавт Фёдор.

Ну а у других комментаторов от кадров с тусовкой, кажется, пошли мурашки — и не из-за восторга.

Это страшно — правда — как легко представить себе робота, запрограммированного, чтобы найти и убить тебя, и его невозможно будет остановить.

Эта компания принесёт всем нам смерть. Я уже вижу, как в будущем они созывают пресс-конференцию, где объявляют, что куда более продвинутая версия робота сбежала из их лаборатории.

Нет ничего радостного в том, что вы, [Boston Dynamics], создаёте механических монстров-убийц.

Если робоапокалипсис и случится, он будет выглядеть так, считают пользователи соцсети.

Никто:
Роботы после того, как захватят мир в 2021 году:

Роботы Boston Dynamics, когда люди попытаются сформировать союз: («Крушить, убивать, уничтожать».)

Не по себе, похоже, было и главе Tesla и Space X Илону Маску — судя по тому, как бизнесмен (которого считают подростком в душе) ответил на пост о том, что благодаря танцам роботы выглядят менее угрожающими.

А один блогер даже переделал оригинальное видео на манер восстания машин. По словам парня, ролик стал «чуть более реалистичным».

made the new boston dynamics robot video a little more realistic pic.twitter.com/rVD0RerXqv

С лёгкой руки мемоделов роботы станцевали и под другие мелодии.

When I saw the dancing Boston Dynamics robots I, a Yakuza fan, knew what must be done…#bostondynamics pic.twitter.com/3OVwZdguPv

added more appropriate music to the Boston Dynamics dance video pic.twitter.com/IfDppRpvUN

Творениям Boston Dynamics не впервой приводить в трепет людей. Так было, например, когда знаменитые робопсы компании станцевали на опустевших трибунах бейсбольного стадиона в Японии. Кажется, ещё больше пользователи соцсетей испугались, лишь когда увидели, как хорош в гимнастических трюках робот Atlas.

Источник

Boston Dynamics поздравила автомобилистов с Новым годом роликом с танцующими под хит 60-х роботами

На официальном YouTube-канале американской инженерной компании Boston Dynamics, специализирующейся в сфере робототехники, на днях появилось оригинальное поздравление с наступающим Новым годом для автомобилистов и остальных подписчиков. В кадре роботы задорно станцевали под хит 60-х годов прошлого века.

Обнародованный ролик, как пишет в комментариях большинство фолловеров, получился ярким и позитивным, подарил заряд положительных эмоций и по-настоящему предновогоднее настроение. Многие благодарят не только авторов идеи видео, но и разработчиков компании Boston Dynamics, создавших уникальных роботов, способных даже научиться танцевать ничуть не хуже профессионалов.

За кадром мы слышим ставшую популярной более полувека назад композицию Do You Love Me из репертуара американской мужской вокальной группы The Contours. Именно её выбрали авторы видео в качестве музыкального сопровождения для танцев роботов от Boston Dynamics. Сначала под композицию исполняет зажигательные па робот-андроид Atlas, который, кстати, максимально схож с реальным человеком. Затем к нему присоединяется второй «коллега», а почти в финале танцевальный дуэт превращается в трио.

Третьим танцором стал роботизированный пёс жёлтого цвета, но и на нём оригинальный поздравительный номер в честь Нового года не завершился. Самым последним в компанию танцующих «влился» очень гибкий и грациозный робот на колёсах.

Источник

Что уже умеют делать роботы от Boston Dynamics

Дубликаты не найдены

Чего, Атлас вот охуенный. Просто как из книг про далёкое будущее где роботы это нечто обыденное. Продукт тысяч умов и торжество инженерной мысли в углероде и металле.

Вот бы еще батарейки придумали, которые не разряжаются за полчаса и не занимают половину объема этиъ роботов, и было бы классно.

по радио в этом году новость слышал что какой-то чел изобрел батарейки которые что-то вроде в 10 раз дольше держат заряд при той же массе. и планирует их массовое производство.

Он господь бог что-ли, законы физики и химии отменил?

Будто человек надел костюм робота, имитирующего человека, имитирующего робота.

Новость №1318: Ходячего робота научили перелетать препятствия и кататься на скейте

Как бегает и прыгает робот Boston Dynamics Atlas

Свободный перевод интервью с Пэтом Мэрионом, ведущим разработчиком программного обеспечения для сенсорных систем Атласа.

Разработчики Атласа используют паркур для быстрого создания поведения, динамического движения, и связи между восприятием и системами управления, что позволяет роботу в буквальном смысле адаптироваться на лету.

Алгоритмы восприятия робота преобразуют данные сесноров в формат, пригодный для принятия решений и планирования физических действий. Атлас использует инерционные сенсоры, сенсоры положения моторов, сенсоры силы для управления движением и удержания равновесия тела.

Атлас использует time-of-flight камеру с сенсором расстояния для создания облака точек с частотой 15 кадров в секунду. Облако точек (point cloud) — это большая коллекция измеренных растояний. С помощью алгоритма многоплоскостной сегментации Атлас извлекат из облака точек отдельные поверхности, из которых в свою очередь строятся модели окружающих объектов.

Слева вверху на рисунке показано, что видит инфракрасная камера робота. Оранжевыми прямоугольниками обозначены поверхности, которые Атлас смог распознать. Эти поверхности используются для планирования будущих действий, и зеленым цветом показано, куда робот планирует ставить ступни ног.

Робот получает высокоуровневую карту, показывающую, куда он должен двигаться и какие трюки он должен исполнить по пути. Эта карта является приблизительной, она не соответствует в точности построенной дорожке с препятствиями. Атлас использует эту карту для бега, при этом заполняя пробелы данными сенсоров. например, Атлас знает, что должен запрыгнуть на коробку. Если подвинуть коробку на полметра в сторону, Атлас все равно найдет и запрыгнет на нее. Если отодвинуть коробку слишком далеко, система не сможет ее найти и робот остановится.

Каждое движение, которое производит Атлас, получено из библиотеки шаблонов, подготовленных заранее с помощью оптимизации траекторий. Благодаря этому мы можем обучать робота новым движениям, добавляя новые траектории в библиотеку. Получая от системы восприятия запланированную цель для движения, робот выбирает из библиотеки шаблон, наиболее близкий к требуемому движению.

Разработка элементов поведения позволяет инженерам Boston Dynamics испытать пределы возможностей робота в симуляции, а также уменьшает количество вычислений, которые должен выполнять робот во время движения.

Для непосредственного выполнения движений робот использует так называемое управление с прогнозирующими моделями (model predictive control, MPC), т.е. модель динамики робота используется для предсказания того, как движения робота будут развиваться со временем. Контроллер постоянно решает задачу оптимизации для нахождения оптимального движения.

Шаблоны, сохраненные в библиотеке, являются примерами «хороших» решений. Контроллер адаптирует силы, положения частей тела, время исполнения движений, чтобы учесть факторы окружения: разницу в геометрии, проскальзывания конечностей и другие факторы, возникающие во время движения. Прыжок с платформы высотой 52 см принципиально не отличается от прыжка с платформы высотой 40 см, и MPC контроллер робота успешно решает подобные задачи.

Поскольку контроллер прогнозирует будущее, он может создавать плавные переходы от одного движения к другому. Это также облегчает создание библиотеки движений, поскольку инженерам не приходится рассматривать комбинации различных движений, которые могут следовать друг за другом. Разумеется, MPC контроллер не всесилен, и нам приходится искать компромис между сложностью контроллера и размером библиотеки шаблонов траекторий.

Работа над паркуром позволила получить глубокое понимание того, как можно создавать и управлять широким спектром динамических движений Атласа. Что еще более важно, это позволило создать расширяемую программную систему, которая будет расти и развиваться, давая Атласу новые возможности для восприятия и взаимодействия с его окружением.

Гусеничное шасси-робот на базе Arduino

Проект был подготовлен студией droidbot.store

Шасси для робота, неотъемлемая часть конструкции любого робота, основная функция которого — перемещение. Китай предлагает не мало готовых вариантов, но большинство из них либо слишком дороги, либо не функциональны, слишком мало места под электронику. Единственный универсальный вариант — шасси для машинки, но монтажные отверстия на мой взгляд не слишком удобные.

Моя хотелка сказала, хочу гусеничное шасси с возможностью прикручиванием сверху чего угодно, например «руки-манипулятора». То есть цель — получить универсальное шасси под любой роботизированный проект. На алике нашел более-менее подходящие гусеницы, которые через напечатанный переходник отлично встают на популярные ТТ двигатели.

В комплекте к ним идут уже напечатанные втулки, но скажу сразу они не того размера, они просто не налезают на вал двигателя, такие уж китайцы)

Корпус проектировал в SketchUp, получился немного угловатый, но мне все равно нравится, ибо все идеально выверенно, до 10-ых миллиметра (спасибо штангенциркулю) и напечаталось все очень круто. Пластик использовал PLA.

Как итог, готовая модель у меня выглядит вот так:

А это все комплектующие для сборки:

На видео не показано подключение серво и HC-SR04, так как в моем скетче они не используются, но место на крышке я под них все равно предусмотрел.

Инструкция по сборке:

Проект «Bluetooth машинка 2WD на Arduino UNO»

А это один из возможных проектов на данном шасси. Ничего особенного в нем нет, но можно на скорую руку проверить шасси в действии.

Требуемые компоненты для проекта

Драйвер двигателей L298N

Две батарейки 18650

Скетч для Arduino

Во время записи скетча не забудьте отключить HC-05, а то выдаст ошибку!
https://wiki.droidbot.store/doku.php?id=машинка_на_arduino

Программа для управление с андроида:

На правах рекламы

И кого заинтересовал, вот сам набор, доступен под заказ в моем магазине:

Если будут заинтересованные статьей, то в общий доступ на thingiverse добавлю модель.

Сколько км человек сможет бежать со скоростью 8,1 км/час?

Маск изобретает роботов, с ограниченной макс скоростью 8 км/ч. Чтобы человек смог убежать. Вопрос, на ск км хватит аккумулятора?

Новые роботы Boston dynamics такие же неуклюжие, как я

Роботы Boston Dynamics продолжают осваивать паркур

Еженедельный выпуск новостей науки: влияние ковида на мозг. Рекорды роботов и опять микропластик

Из этого ролика вы узнаете: как ковид влияет на когнитивные функции, какой сюрприз для МКС преподнесла Наука, сколько проходит двуногий робот на одном заряде, какие рекорды опять ставит Ingenuity, как обучение нейросетей может выходить за рамки одного компьютера и как пластиковый рацион устриц меняет представление об экологии.

01:26 Робот прошёл 5 км на одном заряде

02:51 Новые рекорды Ingenuity

03:38 Пластиковый троянский конь

05:03 Нейросеть учится на распределенной платформе

07:52 Мозг и к*вирус

10:03 Лучшая новость предыдущего выпуска + закрутка МКС

(все ссылки на пруфы и исследования под роликом на ютубе. Короткая текстовая версия ниже)

Робот прошёл 5 км на одном заряде

За последние годы двуногие роботы перестали быть смешными, ну, в основном, и всё больше походят на тех, кому можно поручить очень важные задачи. Конечно же, я имею в виду доставку еды. И пусть роверы без ног и рук уже прекрасно справляются с этим, например в Иннополисе, но получить пиццу из РУК робота станет ещё приятнее. Кроме истории с координацией бипедализма, т.е. двуногой походки, важна ещё и история с автономностью. И вот пожалуйста, робот Кэсси на одном заряде прошёл 5 километров. В идеальных условиях стадиона при движении по восьмёрке это заняло у него около 44 минут. Причём он ни разу не упал на своих страусиных ногах. А вот при передвижении по кампусу Университета он свалился два раза. Один — из-за заноса на повороте, а второй — из-за перегрева электроники. Алгоритмы глубокого машинного обучения с подкреплением выдали прекрасный, хоть и не идеальный результат. Так что кожаные мешки пока могут спать спокойно, двуногие робокурьеры вопрос не завтрашнего дня. И кстати, если вы не до конца понимаете, как эти лягушачьи лапки могут осуществить доставку, то версия с манипуляторами тоже имеется. Хотя данных о её автономности пока нет. По лестницам это тоже может. Так что если не завтра, то послезавтра вполне можно будет встретить этих ребят на улицах.

Новые рекорды Ingenuity

От земных роботов переходим к марсианским. Индженьюити совершил 10ый полёт и поставил очередной рекорд. На этот раз он поднялся на 12 метров, до этого он не поднимался выше 10, и разогнался до 5 метров в секунду, ранее было не более 4х. К тому же он пролетел над поверхностью, весьма интересной с точки зрения геологии, но достаточно рисковой для перемещения Перси — слишком каменистой и неровной. Так что можно сказать, что Индженьюити сделал то, что было недоступно марсоходу. Ну и не забываем, что вертолет сделан из обычных коммерческих материалов и должен был проработать на Марсе всего месяц до середины мая где-то. Нет, явно нельзя верить этим уверениям НАСА, что это приключение на 20 минут, туда и обратно.

Пластиковый троянский конь

Немного тревожная новость из экологической сферы. Речь идёт о микропластике, который попадает в океаны и вообще в воду. Хорошего в этом ничего нет, потому что кроме того, что это вредит организмам, поглощающим пластик, так это вредит и человеку, поглощающему организмы, которые… в общем, как в доме, который построил Джек.

В основном исследования, разбирающиеся в том, сколько какого пластика попадает в ту или иную пищевую цепочку, оперируют так сказать чистым пластиком, на котором не поселились всякие бактерии. Но в реальных условиях пластика, покрытого всякими биопленками из микроорганизмов, в том числе патогенных бактерий, гораздо больше. Когда ученые постарались определить предпочтения устриц в отношении пластика, оказалось, что поглощают они гораздо охотнее пластик, покрытий всякой живностью. Видимо, считают, что раз на нем есть биопленка, то это всё еда. В среднем бактериального пластика в устрицы попадало в 4 раза больше, чем чистого. Может, съедается пластика и не так много, 0,5% от его объема, но всё же суммарно это большая доза, которая может передаваться дальше человеку, да и еще дополнительно с какой-нибудь бактериальной заразой. Да ещё и сами устрицы от этого погибают.

Основной вывод такой: предыдущие исследования о том, сколько микропластика оседает в пищевых цепочках, могут недооценивать реальные масштабы бедствия.

Нейросеть учится на распределенной платформе

Нейросеть смогли обучить при помощи распределенных вычислений. К разработке приложили руку программисты из России, Китая и США.

Некоторые задачи требуют огромных вычислительных мощностей, в идеале суперкомпьютеров. Но суперкомпьютеров на всех не напасешься, поэтому уже пару десятилетий люди объединяют свои простенькие домашние компьютеры в распределенные сети, совокупная мощность самых успешных из них не уступает передовым суперкомпам. Обучение нейросетей, если мы говорим о серьёзных проектах, тоже очень ресурсоёмко. Знаменитый нейрописатель GPT-3 — это нейронная сеть с 170 миллиардами параметров, а обучалась она на 570 гигабайтах данных. Причем не видео или картинках, а на текстах. Распределить обучение нейросеток в целом можно, но тогда каждый домашний комп будет обучать маленькую отдельную модель, а вот обучить одну гигантскую супер-модель, очень умную и мощную нейросеть, раньше так было нельзя.

Читайте также:  Как снять стресс водой

Ну вы уже поняли, что то было раньше. Ещё в прошлом году появилась архитектура и платформа для обучения нейросетки на распределенных сетях.

Платформа распределяет задачи по машинам, объединенным в сеть, в зависимости от их технических характеристик. Среди задач есть собственное обучение нейросети, расчёт потерь, градиентный спуск и оптимизация весов после этапов обучения. В общем, всё, что нужно, чтобы распределенная сеть работала, как один большой компьютер. Опробовать платформу решили на тривиальной задаче — предобучение языковой модели для обработки бенгальского языка. Для этого собрали распределенную сеть из 90 машин, в которой были видеокарты от самых обычных до предназначенных для задач повышенной сложности. Обучение проводилось на данных из Бенгальской вики, она небольшая, всего 650 мегабайт, и еще на одном датасете OSCAR, его бенгальская часть весит уже 6 гигов. Чтобы сразу не пришлось качать весь объем, сделали ещё и стриминговый сервер. Платформа позволяла участникам отключаться от работы, передавая текущие задачи оставшимся звеньям. За 9 дней задача обучения была решена, и вот так выглядел вклад участников. Качество обучения сравнили с другими способами: строчка sahajBERT, как видите, не уступает другим моделям. Мне очень хотелось бы сказать, что теперь, ИскИн, выпущенный в интернет, сможет самообучиться и поскайнетить, но, к сожалению, слишком большие модели, вроде той же GPT-3, на такой платформе не обучить. Всё равно внутри сети должен быть компьютер, способный запустить на себе всю модель. Но зато распределяются разнородные задачи, ускоряется обучение и, я уверен, о потенциале этой платформы мы ещё услышим.

COVID-19 снизил когнитивные функции

Довольно тревожное исследование было опубликовано под патронажем The Lancet. После опроса 80 тысяч человек, проходивших тесты на когнитивные способности, выяснилось, что те, кто тяжело переболел ковидом-19, продемонстрировали серьезные когнитивные нарушения.

Тест состоял из набора заданий на пространственное восприятие, рабочую память, семантическое мышление, внимание и ещё ряд способностей. Называется он Great British Intelligence Test, и он достаточно показателен. Почти 13 тысяч из 80 проходивших тестирование, отметили что имели симптомы ковида от легких до требующих ИВЛ. Естественно, исследователи учли все иные факторы — возраст, пол, уровень образования и подобные, чтобы исключить их влияние на результаты по отношению к тем, кто не имел ковида. Основные когнитивные нарушения, отмечавшиеся в опросах, это туман в голове, проблемы с концентрацией, сложность в подборе обычных слов.

Это и некоторые предыдущие исследования указывают на влияние вируса на наши когнитивные функции, но не указывают на причину. Вероятно, где-то оказываются задеты нервные клетки. Примерно как в случае с вкусовыми и обонятельными рецепторами.

Также исследователи отметили корреляцию между глубиной проблем и тяжестью течения болезни. Наименьшее снижение когнитивных функций наблюдалось у тех, кто имел симптомы ковида, но без респираторных. Левый столбик. Более серьезно всё было у тех, у кого были респираторные, то есть затруднения дыхания, но не было потребности в больничном лечении. Второй и третий столбцы. Ну и более всех были задеты способности тех, кто попал в больницу, не нуждаясь и нуждаясь в ИВЛ — четвертый и пятый столбцы. Максимальное снижение функций соответствовало примерно 7 пунктам IQ. Ну то есть до 7% от среднего уровня. Из этого всего самое паршивое то, что, повторюсь, не ясна причина таких последствий.

А вдобавок ко всему, по исследованиям, когнитивные функции не спешат восстанавливаться. По крайней мере в течение 9 месяцев исследований этого не происходило. То есть здесь вероятна связка с так называемым долгим ковидом, когда симптомы сохраняются на протяжении месяцев.

Самой интересной новостью прошлого выпуска вы признали новость про то, как российский модуль для МКС «Наука», испытывая затруднения с работой топливной системы, поднимался с опорной орбиты до орбиты МКС. В итоге Наука 28го июля подняла свою орбиту именно при помощи основных двигателей. На высокую долю уверенности в успехе стыковки указывала и отстыковка модуля Пирс 26го июля. После этого при помощи камеры на манипуляторе провели обследование стыковочного узла Звезды и выяснили, что с ним всё в порядке, хотя Пирс был пристыкован к Звезде целых 20 лет. Пирс, кстати, вместе с транспортным грузовым кораблем Прогресс, а точнее их останки, успешно затонули на кладбище космических кораблей в Тихом океане. А вот Наука успешно заняла Пирса, пристыковавшись к МКС 29 июля по расписанию. Впереди ещё ручное соединение коммуникаций модуля, установка внешнего манипулятора и другие работы, для чего потребуются выходы в открытый космос. Но Наука теперь на своём месте. Все неполадки были оперативно устранены. Выдохнули. На секундочку, конечно, вдохнули, потому что неожиданно, уже через несколько часов после стыковки, когда космонавты собирались открывать люки между модулями, Наука включила вспомогательные двигатели и хаотично закрутила МКС. Автоматика станции не справилась с противодействием, и в дело вступил российский ЦУП, ему пришлось включать двигатели Звезды и Прогресса для компенсации нежелательного движения. Двигатели Науки пытались отключить 45 минут, при этом угловая скорость вращения МКС достигала 30 градусов в минуту. К слову Наука так и не послушалась ЦУПа и вырубила движки сама, когда израсходовала остатки топлива. У МКС всё обошлось без повреждений. Причиной вальса назвали сбой в программном обеспечении. Тот случай, когда включить движки лучше никогда, чем поздно.

Источник