↓До тексту
  1. Мої твори/

EdgeML та майбутнє робототехніки: створення SDK та платформи нового покоління

4 хвилини
Технологічні Інновації Розробка Програмного Забезпечення EdgeML SDK Для Робототехніки IoT Розподілені Обчислення ШІ В Робототехніці
Зміст

Я радий поділитися інформацією про один з наших найамбітніших проектів в Orangewood Labs: розробку SDK та платформи нового покоління для робототехніки, що працює на EdgeML. Ця ініціатива має на меті переосмислити наш підхід до програмування та управління роботами, привносячи безпрецедентний рівень інтелекту та ефективності в роботизовані системи.

Революція EdgeML в робототехніці #

Edge Machine Learning, або EdgeML, трансформує ландшафт робототехніки, дозволяючи обробку ШІ безпосередньо на роботизованих пристроях, а не покладаючись виключно на хмарні рішення. Ця зміна парадигми має кілька ключових переваг:

  1. Зменшена затримка: Критично важливо для прийняття рішень в реальному часі в робототехніці.
  2. Підвищена конфіденційність: Чутливі дані можуть оброблятися локально, зменшуючи ризики безпеки.
  3. Офлайн-можливості: Роботи можуть функціонувати інтелектуально навіть без постійного підключення до інтернету.
  4. Ефективність використання пропускної здатності: Тільки релевантні дані потрібно передавати в хмару.

Наше бачення: Уніфікована платформа для робототехніки #

Наша мета - створити комплексний SDK та платформу, які використовують потужність EdgeML для спрощення програмування роботів, розширення можливостей та покращення взаємодії. Ось що ми будуємо:

1. Модульний SDK #

  • Мовно-агностичний: Підтримка кількох мов програмування (Python, C++, Rust) для задоволення різноманітних уподобань розробників.
  • Шар абстракції обладнання: Забезпечення переносимості коду між різним роботизованим обладнанням.
  • Інтеграція EdgeML: Вбудована підтримка розгортання та запуску моделей машинного навчання на роботизованих крайових пристроях.

2. Інтуїтивне середовище розробки #

  • Візуальний інтерфейс програмування: Інструменти drag-and-drop для непрограмістів для створення простої поведінки роботів.
  • Розширена інтеграція IDE: Плагіни для популярних IDE для підтримки професійних розробників.
  • Середовище симуляції: Для тестування та налагодження роботизованих додатків перед розгортанням.

3. Надійна платформа управління #

  • Управління флотом: Інструменти для моніторингу та управління кількома роботами в реальному часі.
  • Оновлення по повітрю: Безперебійне розгортання оновлень програмного забезпечення та нових моделей ML.
  • Аналітика продуктивності: Детальна інформація про продуктивність та стан роботів.

4. Фокус на взаємодії #

  • Відкриті стандарти: Дотримання та просування відкритих стандартів робототехніки.
  • API-перший підхід: Комплексні API для інтеграції з зовнішніми системами та сервісами.
  • Архітектура плагінів: Дозволяє легко розширювати можливості платформи.

Співпраця з лідерами галузі #

Наші зусилля з розробки посилюються завдяки стратегічним партнерствам:

  • Viam: Співпраця над передовими системами управління роботами.
  • Freedom Robotics: Покращення наших можливостей управління флотом.
  • Solomon3D: Вдосконалення наших інструментів симуляції та візуалізації.
  • Cogniteam та Piknik: Робота над інтеграцією передового ШІ та когнітивних обчислень.

Технічні виклики та інновації #

Розробка цієї платформи представляє кілька унікальних викликів:

  1. Підтримка гетерогенного обладнання: Створення уніфікованого інтерфейсу для дуже різних роботизованих систем.

    • Рішення: Розробка складного шару абстракції обладнання та використання технологій контейнеризації.

  2. Ефективне розгортання EdgeML: Оптимізація моделей ML для пристроїв з обмеженими ресурсами.

    • Рішення: Впровадження методів стиснення моделей та розробка спеціальних середовищ виконання EdgeML.

  3. Розподілені обчислення в реальному часі: Забезпечення безперебійної співпраці між кількома роботами.

    • Рішення: Розробка спеціальної структури розподілених обчислень, оптимізованої для роботизованих додатків.

  4. Безпека та конфіденційність: Забезпечення надійної безпеки в розподіленому середовищі крайових обчислень.

    • Рішення: Впровадження наскрізного шифрування, безпечних анклавів для чутливих обчислень та аудиторських слідів на основі блокчейну.

Шлях вперед #

Продовжуючи розробку цієї платформи, ми з нетерпінням чекаємо на кілька майбутніх вдосконалень:

  1. Інтеграція федеративного навчання: Дозволяє роботам колективно навчатися та вдосконалюватися без обміну необробленими даними.
  2. Квантово-натхненні алгоритми: Дослідження принципів квантових обчислень для вирішення складних оптимізаційних задач в робототехніці.
  3. Інтеграція доповненої реальності: Розробка інструментів для програмування та моніторингу роботів за допомогою AR.
  4. Біо-натхненні обчислення: Включення принципів нейронауки для створення більш адаптивної поведінки роботів.

Висновок: Формування майбутнього робототехніки #

Наш SDK та платформа представляють собою більше, ніж просто набір інструментів; це бачення майбутнього робототехніки. Використовуючи EdgeML та створюючи уніфіковану, інтелектуальну платформу, ми прокладаємо шлях для нового покоління роботів, які є більш здатними, ефективними та простішими в програмуванні та управлінні.

Ця ініціатива має потенціал демократизувати розробку робототехніки, прискорити інновації та відкрити нові можливості в різних галузях. Від виробництва та охорони здоров’я до досліджень та охорони навколишнього середовища, застосування безмежні.

В Orangewood Labs ми прагнемо розсувати межі можливого в робототехніці. Продовжуючи вдосконалювати та розширювати наш SDK та платформу, ми запрошуємо розробників, дослідників та партнерів з галузі приєднатися до нас у формуванні майбутнього цієї захоплюючої галузі.

Слідкуйте за оновленнями, оскільки ми працюємо над запуском цієї революційної платформи та відкриваємо нову еру інтелектуальної робототехніки, що працює на крайових обчисленнях!

↑