Waarom vertrouwt u ons bedrijf?
We halen de paniek uit de inkoop. We hebben miljoenen moeilijk te vinden onderdelen uit onze vertrouwde bronnen op voorraad. We vernieuwen onze productvermeldingen met minuten en online aankopen worden in realtime voltooid en elke dag verzonden.
MFGChips, opgericht in 2002, is een lokale leider in de distributie van elektronische componenten en wordt tegenwoordig ook erkend als een van de meest gerespecteerde en innovatieve bedrijven op de lokale markt. MFGChips heeft zijn hoofdkantoor in Hong Kong en heeft een indrukwekkende reputatie opgebouwd voor het leveren van uitstekende service en het ontwikkelen van efficiënte, uitgebreide wereldwijde supply chain-oplossingen.
Kom meer te weten >
Slimme bril om robots te trainen
Wat als robots kunnen leren door gewoon mensen te bekijken?Een nieuw systeem met een slimme bril kan dat idee dichter bij de realiteit brengen.
In de afgelopen decennia zijn robots verschenen op plaatsen zoals winkelcentra, luchthavens, ziekenhuizen, kantoren en huizen.Om als helpers te dienen, moeten ze omgaan met taken zoals schoonmaken, afwassen, koken en het wassen.Het trainen van robots voor deze taken met machine learning is moeilijk, omdat er gegevens of video's van mensen nodig hebben die de taken uitvoeren.Om dit op te lossen, ontwikkelden onderzoekers van de New York University en UC Berkeley EgoZero, een systeem dat video's in de eerste persoon verzamelt met behulp van Project Aria Smart Glasses by Meta.
EgoZero gebruikt de beweging van de slimme bril om 3D -representaties van de scène te genereren.Het combineert deze met handspelengegevens van een handschattingsmodel.Het systeem creëert een set van status-action datapunten, die worden gebruikt om een transformator-gebaseerd beleid te trainen dat robots helpt de taken te leren.
In tegenstelling tot eerdere systemen heeft EgoZero geen meerdere camera's, draagbare polsbestjes of bewegingshandschoenen van de bewegingen nodig.Alleen slimme bril worden gebruikt om de gegevens te verzamelen.
EgoZero vereenvoudigt gegevensverzameling voor robottraining.Met 20 minuten menselijke demonstraties kan het systeem voldoende gegevens verzamelen om robotstaken te onderwijzen.Dit maakt het verzamelen van gegevens sneller en praktischer in natuurlijke omgevingen.
Door de noodzaak van teleoperatie of robotspecifieke demonstraties te verwijderen, stelt ego's robots in staat om te leren van menselijk gedrag.Het systeem genereert trainingsgegevens zonder de instelling die vereist is door eerdere methoden.
Het door EgoZero, gebaseerde beleid gebaseerde beleid, werkt in een gesloten lus, met behulp van 3D-gegevenspunten die tijdens de demonstratie zijn vastgelegd.Dit helpt de robot zowel de omgeving als de acties die nodig zijn om taken te voltooien te begrijpen.
Met EgoZero kunnen onderzoekers robots efficiënt trainen, waardoor tijd en kosten worden verminderd.Het vermogen van het systeem om menselijke vaardigheden over te dragen naar robots zonder robotspecifieke gegevens maakt een snellere ontwikkeling van robots mogelijk.
Naarmate er meer gegevens beschikbaar komen, kan deze aanpak leiden tot robots die taken in huizen, kantoren en openbare ruimtes behandelen.Door de training te vereenvoudigen, kan EgoZero de acceptatie van robots als helpers versnellen.