EdgeML и будущее робототехники: создание SDK и платформы нового поколения

Содержание

Я рад поделиться информацией об одном из наших самых амбициозных проектов в Orangewood Labs: разработке SDK и платформы нового поколения для робототехники, работающих на EdgeML. Эта инициатива призвана переопределить наш подход к программированию и управлению роботами, привнося беспрецедентный уровень интеллекта и эффективности в робототехнические системы.

Революция EdgeML в робототехнике #

Edge Machine Learning, или EdgeML, трансформирует ландшафт робототехники, позволяя обрабатывать ИИ непосредственно на робототехнических устройствах, а не полагаться исключительно на облачные решения. Эта смена парадигмы приносит несколько ключевых преимуществ:

Сниженная задержка: Критически важно для принятия решений в реальном времени в робототехнике.
Повышенная конфиденциальность: Конфиденциальные данные могут обрабатываться локально, снижая риски безопасности.
Автономные возможности: Роботы могут интеллектуально функционировать даже без постоянного подключения к интернету.
Эффективность использования полосы пропускания: Только релевантные данные нужно передавать в облако.

Наше видение: Унифицированная платформа для робототехники #

Наша цель - создать комплексный SDK и платформу, использующие мощь EdgeML для упрощения программирования роботов, расширения возможностей и улучшения совместимости. Вот что мы создаем:

1. Модульный SDK #

Языковая независимость: Поддержка нескольких языков программирования (Python, C++, Rust) для удовлетворения различных предпочтений разработчиков.
Уровень абстракции оборудования: Обеспечение переносимости кода между различным робототехническим оборудованием.
Интеграция EdgeML: Встроенная поддержка развертывания и запуска моделей машинного обучения на периферийных устройствах роботов.

2. Интуитивная среда разработки #

Визуальный интерфейс программирования: Инструменты drag-and-drop для непрограммистов для создания простых роботизированных поведений.
Расширенная интеграция IDE: Плагины для популярных IDE для поддержки профессиональных разработчиков.
Среда моделирования: Для тестирования и отладки робототехнических приложений перед развертыванием.

3. Надежная платформа управления #

Управление флотом: Инструменты для мониторинга и управления несколькими роботами в реальном времени.
Обновления по воздуху: Беспроблемное развертывание обновлений программного обеспечения и новых моделей ML.
Аналитика производительности: Подробные сведения о производительности и состоянии роботов.

4. Фокус на совместимости #

Открытые стандарты: Соблюдение и продвижение открытых стандартов робототехники.
API-ориентированный подход: Комплексные API для интеграции с внешними системами и сервисами.
Архитектура плагинов: Позволяет легко расширять возможности платформы.

Сотрудничество с лидерами отрасли #

Наши усилия по разработке усиливаются благодаря стратегическим партнерствам:

Viam: Сотрудничество в области передовых систем управления роботами.
Freedom Robotics: Улучшение наших возможностей управления флотом.
Solomon3D: Совершенствование наших инструментов моделирования и визуализации.
Cogniteam и Piknik: Работа над интеграцией передового ИИ и когнитивных вычислений.

Технические проблемы и инновации #

Разработка этой платформы представляет несколько уникальных проблем:

Поддержка гетерогенного оборудования: Создание унифицированного интерфейса для сильно различающихся робототехнических систем.
- Решение: Разработка сложного уровня абстракции оборудования и использование технологий контейнеризации.
Эффективное развертывание EdgeML: Оптимизация моделей ML для устройств с ограниченными ресурсами.
- Решение: Внедрение методов сжатия моделей и разработка пользовательских сред выполнения EdgeML.
Распределенные вычисления в реальном времени: Обеспечение бесперебойного сотрудничества между несколькими роботами.
- Решение: Разработка пользовательской структуры распределенных вычислений, оптимизированной для робототехнических приложений.
Безопасность и конфиденциальность: Обеспечение надежной безопасности в распределенной среде периферийных вычислений.
- Решение: Внедрение сквозного шифрования, безопасных анклавов для конфиденциальных вычислений и аудиторских следов на основе блокчейна.

Путь вперед #

По мере продолжения разработки этой платформы мы с нетерпением ожидаем нескольких будущих улучшений:

Интеграция федеративного обучения: Позволяет роботам коллективно учиться и совершенствоваться без обмена необработанными данными.
Квантово-вдохновленные алгоритмы: Исследование принципов квантовых вычислений для решения сложных оптимизационных задач в робототехнике.
Интеграция дополненной реальности: Разработка инструментов для программирования и мониторинга роботов с помощью AR.
Биоинспирированные вычисления: Включение принципов нейронауки для создания более адаптивного поведения роботов.

Заключение: Формирование будущего робототехники #

Наш SDK и платформа представляют собой больше, чем просто набор инструментов; это видение будущего робототехники. Используя EdgeML и создавая унифицированную, интеллектуальную платформу, мы прокладываем путь для нового поколения роботов, которые более способны, эффективны и проще в программировании и управлении.

Эта инициатива имеет потенциал демократизировать разработку робототехники, ускорить инновации и открыть новые возможности во всех отраслях. От производства и здравоохранения до исследований и охраны окружающей среды, области применения безграничны.

В Orangewood Labs мы стремимся расширять границы возможного в робототехнике. По мере того, как мы продолжаем совершенствовать и расширять наш SDK и платформу, мы приглашаем разработчиков, исследователей и отраслевых партнеров присоединиться к нам в формировании будущего этой захватывающей области.

Следите за обновлениями, пока мы работаем над запуском этой революционной платформы и открываем новую эру интеллектуальной робототехники, работающей на периферии!