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想像してない未来

こんにちは皆様。テスラが人型ロボットの開発をするらしいですよ、ロボットと言うと人型ロボットと思うのは子供の頃漫画でアンドロイドなるモノを見ていたからかも。人型ロボットって今に始まった物じゃなくて、日本でもあったよね、あったよねー。本田のアシモとかソフトバンクのペッパーとか、特にアシモは二足歩行ってロボットでは考えられない仕様になっていて、量産すれば100万で出来ると言っていた覚えがある。本来ロボットって単機能で動かした方が効率がいい、人型でなくても機能に応じた形で良い。人型にしたいのは人間がその形に郷愁を感じて、精神的に落ち着くところがあるからかもしれない。テスラは元々電気自動車の会社、電気自動車はそれまでもあって、作る自体は簡単だが、電池の問題やインフラ(充電施設や車の整備など)の問題で進んでこなかった。テスラがインフラを作ったわけでは無いが、それが必要になるくらいには、技術を知らしめてインフラ整備させたのは凄い。何だか日本は技術をお金にするのが下手、携帯電話も最初にNTTドコモの携帯でネットが見れるのは凄い世界初とか言っていたのに。スマホが出るとそのソフトは使われなくなったよね、外に広げるのが下手なのか、需要が見れなかったのか。テスラもロボットは量産すると車より安くなる予定だそうだ、何に使えるかの質問にイーロンマスクは高齢者の介護から性行為まで出来ると言っているらしい。凄いけど本当?想像もつかない未来が待っているのかな。いつも、有難う御座います。
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テクノロジー「無料清掃、不安と期待」

ニューヨークで「シフト」という無料の清掃 サービスが始まりました 普通は家の掃除を業者に頼むとお金がかかり しかも高額な事が多いですがこのサービスは 無料です! なぜ無料なのかというと実は掃除そのものが 目的ではなく家庭用AIロボットを育てる為の データ集めが本当の目的だからです このサービスを使う方法はまず公式サイトで 掃除を予約します 予約日時になると清掃員が家に来て利用者は どこ掃除して欲しいか何を片付けて欲しいか 説明すると清掃員が掃除を行います 掃除できる場所は多くあり例えばゴミの回収 トイレやお風呂や台所の整理や食品棚の整理 等です しかしこの清掃員は普通の掃除道具を持参し 訪問するのですが特殊な洗剤や特別な道具は 持って来ないので必要な時は利用者が用意し 準備する事を勧めてます 無料の理由は清掃員が掃除をしながら帽子に 付けたカメラで作業の様子を撮影してそれを 掃除ロボットのAIに学習させるデーターとし 情報を得る為です つまり人間がどのように掃除するかやどんな 順番で片付けるかやどの道具を使うかという 情報を記録しているのです この情報は将来掃除ロボットを賢くする為で 例えば今のロボット掃除機は床のゴミを吸う 程度しかできません でも将来洗濯物を畳み食器を片付けトイレを 掃除し散らかった部屋も整理するロボットが 登場するかもしれません その為に人間の動きを大量に学習する必要が あるのです 家の中にある個人情報がカメラに映った場合 会社は個人情報は保護すると説明してます 撮影された映像はAIによって自動処理されて 顔や名前やIDカードやパソコン画面やスマホ 書類な
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中国製人型ロボット「K2」が量産開始! 30kg持てて1回の充電で8時間稼働

工場内を黙々と歩く人型ロボット。 中国・上海のKeplerが発表した「K2」は、1時間の充電で8時間も働き続けるという、そのエネルギー効率の高さがまず目を引く。 身長175cm、体重75kg、人間に近いサイズ感を持つK2は、52か所もの可動関節を備え、まるで人が歩くように膝を伸ばして二足歩行を実現している。 動画で見ると、障害物を柔軟に避けながら物流や製造の現場で動く姿がなかなか印象的だ。 面白いのは、K2がハイブリッド構成の駆動機構を採用している点だ。 アクチュエータとパラレルリンクをうまく組み合わせて、作業の安定性を保ちつつ、ロボット自身の寿命も延びている。 さらに、両腕で30kgまでの荷物を持てるため、現場での荷物搬送や積み下ろしもこなせる。 運用のためのソフトウェア面にも注目したい。 K2には階層型モデルの「VLA+」が搭載されていて、高度なセマンティック認識—つまり音声コマンドのニュアンスまで理解して、正確に指示をこなすことができるらしい。 これは人とロボットのインターフェース設計において大きな進歩だと感じる。 しかも、大手自動車メーカーとの提携や複数回の実証が既に進行中。 フレームワーク契約で数千台規模の受注も見通せるとのことで、この分野がいよいよ量産・実運用フェーズに入ったことを実感する。 部品検査や耐久試験など、従来だとエンジニアが頭を悩ませた工程も、現場でのフィードバックを反映させながらロボット自体が学習・最適化していく可能性があるのでは、と想像してしまう。 プログラミングやロボット制御の観点からすると、現実世界の不確実性—例えば段差や障害物など—に柔軟に適応
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