Создал канал для моих друзей, коллег, студентов, учеников и тех, кто просто интересуется роботами и смежными технологиями.
Буду выкладывать новости, рассказывать о технологиях простыми словами, скидывать полезные материалы, делиться опытом, ну размышлять о значении технологий в нашей жизни.
С одной стороны, здесь смогу несколько глубже рассказывать о своей деятельности, а с другой - буду использовать его для сохранения полезных материалов и ссылок для будущего использования.
Буду выкладывать новости, рассказывать о технологиях простыми словами, скидывать полезные материалы, делиться опытом, ну размышлять о значении технологий в нашей жизни.
С одной стороны, здесь смогу несколько глубже рассказывать о своей деятельности, а с другой - буду использовать его для сохранения полезных материалов и ссылок для будущего использования.
20-22 марта 2026 года состоялся ROS Meetup в г. Долгопрудном в здании МФТИ. В рамках мероприятия состоялись выступления в формате индустриального, технического и научного треков, была представлена выставка роботов, прошел хакатон
https://rosmeetup.ru/
https://rosmeetup.ru/
Мне предоставили возможность рассказать о треке обучения "СУНЦ - УрФУ - предприятия". Поделился нашими успехами и болью, рассказал о планах и новом кампусе. Надеемся, что в обозримом будущем ROS meetup приедет в г.Екатеринбург.
По моим впечатлениям, мероприятие прошло под знаменем применения ИИ в робототехнике. Все ожидают бум внедрения ИИ в наш физический мир через робототехнику. По-моему, самые продвинутые научные выступления были именно о физическом ИИ.
В целом, можно сказать, что собирать роботов более-менее уже получается у всех и понятно, как это сделать, а вот сквозных (end-to-end) решений, позволяющих роботу работать в среде обитания человека, ещё нет. Здесь всё упирается в датасеты и архитектуры нейронных сетей.
На нормальном языке это означает следующее: робота можно научить делать определённые простые вещи, обучив его заранее, повторяя действия. Например, подмести пол в квартире. Но вот просто сказать ему словами: «Робот, когда я ухожу на работу, мой пол в коридоре, но только там, где стояли мои ботинки» или «комнаты убирай те, и только когда там становится действительно грязно» — такая задача очень непроста.
Это и есть сложность end-to-end в широком смысле: просто даёшь задание на естественном языке и получаешь результат, прямо как с человеком — «под ключ», без использования приложений и ручной настройки критериев того, когда и где убирать. Для решения этой задачи робота надо научить воспринимать и понимать структуру квартиры с предметами и смыслами, а также критерии чистоты.
В целом, можно сказать, что собирать роботов более-менее уже получается у всех и понятно, как это сделать, а вот сквозных (end-to-end) решений, позволяющих роботу работать в среде обитания человека, ещё нет. Здесь всё упирается в датасеты и архитектуры нейронных сетей.
На нормальном языке это означает следующее: робота можно научить делать определённые простые вещи, обучив его заранее, повторяя действия. Например, подмести пол в квартире. Но вот просто сказать ему словами: «Робот, когда я ухожу на работу, мой пол в коридоре, но только там, где стояли мои ботинки» или «комнаты убирай те, и только когда там становится действительно грязно» — такая задача очень непроста.
Это и есть сложность end-to-end в широком смысле: просто даёшь задание на естественном языке и получаешь результат, прямо как с человеком — «под ключ», без использования приложений и ручной настройки критериев того, когда и где убирать. Для решения этой задачи робота надо научить воспринимать и понимать структуру квартиры с предметами и смыслами, а также критерии чистоты.