Програмиране на роботи: 5 най-добри инструмента за изкуствен интелект
Роботиката е все по-развиваща се област, която разчита в голяма степен на изкуствения интелект за подобряване на програмирането на роботи. Тези инструменти могат да позволят на роботите да изпълняват много сложни задачи, да се учат от околната среда и да се адаптират към нови ситуации с по-малко човешка намеса. Най-добрите инструменти за изкуствен интелект за програмиране на роботи станаха важни за инженерите и разработчиците, тъй като индустриите бързо приспособяват роботиката за автоматизация. Ще разгледаме най-добрите инструменти за изкуствен интелект за програмиране на роботи, като покажем техните характеристики, използване и предимства.
Инструменти за изкуствен интелект за програмиране на роботи
TensorFlow
TensorFlow е платформа с отворен код, разработена в Google за машинно обучение и изкуствен интелект. Тя предлага пълна екосистема от инструменти, библиотеки и ресурси на общността за разработване, обучение и итерация на модели за машинно обучение.
Основни характеристики
Мащабируемост: Могат да се реализират добре малки и мащабни разгръщания в изпълнение на различни задачи за програмиране на роботи. Той се вмества в разпределени изчисления, за да поддържа обучението на сложни модели на много машини.
Гъвкавост: Той може да работи с голям брой езици за програмиране, като Python, C++ и JavaScript. Това спомага за гъвкавостта и улеснява интегрирането му с други вече използвани системи.
Предварително обучени модели: TensorFlow включва гигантска мярка от предварително обучени модели и API, благодарение на което задачите за разработка, свързани с разпознаване на изображения, откриване на обекти и обработка на естествен език, станаха доста лесни.
Използване
Поради простотата на TensorFlow той намира приложение в роботиката в области като откриване на обекти, планиране на маршрути и автономна навигация. Той е подходящ за роботи, които изискват усъвършенствано обучение и вземане на решения, поради работата му с големи масиви от данни и сложни модели.
Предимства
Благодарение на голямата подкрепа от страна на общността и постоянното актуализиране, TensorFlow винаги ще бъде водещ в технологиите за изкуствен интелект. Той има добра мащабируемост и гъвкавост, което го прави предпочитан за използване в научните изследвания/промишлеността.
ROS
ROS (Robot operating system – операционна система за роботи) е рамка с отворен код, предоставяща инструменти и библиотеки за изграждане на роботизирани приложения. С други думи, това не е операционна система сама по себе си, а колекция от софтуерни рамки, които помагат при разработването на системи за управление на роботи.
Основни характеристики
Модулност: ROS има модулна архитектура, в която лесно могат да се създават и интегрират софтуерни компоненти. Тази модулност подпомага разработването на сложни роботизирани системи чрез повторното използване на вече разработени компоненти.
Инструменти за симулация: ROS се предлага с мощни инструменти за симулация, като Gazebo, за тестване и усъвършенстване на алгоритми за машинно обучение в роботиката във виртуална среда, преди да бъдат внедрени във физически роботи.
Общност и поддръжка: ROS се радва на активна общност и чудесна документация, която помага на всички разработчици да се сблъскат с проблеми или да намерят решения на често срещани проблеми.
Използване
ROS намира широк спектър от приложения в роботиката – от автономни превозни средства до роботи в промишлеността и обслужващи роботи. Много от тях се обединяват под шапката на многото инструменти и среди за симулация и визуализация, които поддържа и които са изключително ценни за изследователската и развойната дейност.
Предимства
Модулността и обширните библиотеки на ROS намаляват времето и разходите за разработка. Голямата му общност и отвореният му характер гарантират непрекъснати подобрения и иновации.
PyTorch
PyTorch е библиотека за машинно обучение, разработена от изследователската лаборатория за изкуствен интелект на Facebook, която включва динамични изчислителни графики и множество инструменти за разработване на модели за машинно обучение. TensorFlow срещу PyTorch е постоянен дебат, когато става въпрос за библиотеки с отворен код за изкуствен интелект, поради техните прилики, но PyTorch е динамична и уникална библиотека, която събира повече гласове в своя подкрепа.
Основни характеристики
Динамичен изчислителен график: Много динамичен изчислителен граф на PyTorch позволява доста гъвкаво и интуитивно разработване на модели. Тази функция дава възможност да се променя архитектурата на мрежата в движение, което е много полезно при изследвания и експерименти.
Ускорение на графичния процесор: PyTorch поддържа GPU ускорение, което прави обучението на модели за дълбоко обучение по-бързо. Това е доста важно при обработката на мащабни данни и сложни алгоритми в роботиката.
Интеграция: PyTorch се съчетава добре с други библиотеки и инструменти на Python. Следователно той е универсален при разработването на роботизирани приложения.
Използване
PyTorch се използва за обучение на невронни мрежи, обучение с подсилване и вземане на решения в реално време при роботите. Динамичната изчислителна графика на PyTorch помага при разработването на адаптивни и отзивчиви роботизирани системи.
Предимства
Лекотата и гъвкавостта на PyTorch го превръщат в полезен инструмент, който привлича изследователи и разработчици. Той е способен на GPU ускорение, което повишава скоростта, с която работят моделите за машинно обучение, което го прави подходящ за изчислително взискателни приложения в роботиката.
OpenAI Gym
OpenAI Gym е среда за разработване и изпълнение на алгоритми за усилено обучение с много среди за тестване и обучение за изкуствен интелект.
Основни характеристики
Разнообразни среди: От най-простите игри до най-сложните симулирани среди за роботи, OpenAI Gym помага да се научи как работят алгоритмите при различни условия и ситуации.
Стандартизиран API: OpenAI Gym предоставя стандартизиран API за взаимодействие със средите, като по този начин лесно интегрира и сравнява много алгоритми за усилено обучение.
Принос на общността: Този инструментариум има глобална общност от изследователи и разработчици, които работят по разработването му, поради което винаги има богат ресурс от материали и подкрепа за него.
Използване
OpenAI Gym се прилага в роботиката за обучение на алгоритми за усилено учене, при които роботът се учи от взаимодействието със средата. Това става много полезно в автономните роботи, където се изисква адаптиране и вземане на решения.
Предимства
Околните среди и стандартният API в OpenAI Gym са много удобни за изпробване и подобряване на алгоритмите за усилено обучение. Разработката, ръководена от общността, дава възможност за непрекъснато усъвършенстване и иновации.
Keras
Keras е библиотека за невронни мрежи с отворен код, написана на Python за автоматизация и ефективност. Тя предоставя API от високо ниво за изграждане и обучение на модели за дълбоко обучение.
Основни характеристики
Удобен за потребителя интерфейс: Keras има много удобен за потребителя интерфейс за изграждане и обучение на модели за дълбоко обучение. Той има интуитивен API, който улеснява разработчиците да създават бързо прототипи и да изпробват различни архитектури на моделите.
Вътрешна модулност: Тя ще позволи лесно да се изграждат сложни модели чрез сглобяване на различните слоеве и други налични компоненти. Тази гъвкавост подпомага разработването на персонализирани роботизирани приложения.
Поддръжка на няколко изходни устройства: Keras предлага няколко бекенда, като TensorFlow и Theano, като по този начин позволява на разработчика да използва някоя от тези рамки.
Използване
Класифициране на изображения, откриване на обекти, разпознаване на реч – за всички тези цели Keras се използва в роботиката. Той е много удобен за използване и модулен пакет за дълбоко обучение за внедряване на модели в роботизирани системи.
Предимства
Удобният за потребителя интерфейс и модулният дизайн на Keras намаляват времето и усилията за разработка. Поддръжката му за множество бекенди осигурява гъвкавост и гарантира съвместимост с различни рамки за изкуствен интелект.
В заключение
Инструментите за изкуствен интелект, интегрирани в програмирането на роботи, са движещата сила в тази област, като правят роботите способни да изпълняват сложни задачи с по-добра ефективност и адаптивност. Тези инструменти включват TensorFlow, ROS, PyTorch, OpenAI Gym и Keras, като всички те осигуряват важна функционалност, която позволява разработки в роботиката, отнасящи се до машинното обучение, симулацията, обучението с подсилване и обучението на невронни мрежи.
Тези инструменти могат да се използват допълнително при създаването на усъвършенствани роботизирани системи, които работят автономно и интелигентно в различни разнообразни среди. Бъдещето на тази област зависи от осведомеността за новите инструменти за изкуствен интелект и техните предимства, които ще спомогнат за по-нататъшното обновяване на роботиката.
Най-често задаваните въпроси и техните отговори
За какво се използва TensorFlow в програмирането на роботи?
Използва се по време на разработването и обучението на модели за машинно обучение в програмирането на роботи. TensorFlow предлага много инструменти за изпълнение на задачи като откриване на обекти, планиране на път и автономна навигация, както и много други. Поради мащабируемостта и гъвкавостта си TensorFlow може да се прилага в различни изследователски и промишлени приложения, където роботите се учат от данни и вземат информирани решения в реално време.
Как ROS може да бъде от полза за разработването на роботи?
ROS помага при разработването на роботи, като предоставя модулна рамка, улесняваща създаването и интегрирането на софтуерните компоненти. Тя се предлага с различни инструменти за симулация, като Gazebo, за тестване във виртуална среда, както и с разширена общност, на която може да се разчита при отстраняване на проблеми и намиране на решения. Модулността и поддръжката на симулации в рамките на ROS улесняват процеса на разработка и са икономически ефективни.
Защо предпочитаме PyTorch за програмиране на роботи?
Някои от предимствата на PyTorch при програмирането на роботи са динамичните изчислителни графики, гъвкавото и интуитивно разработване на модели, а поддръжката на GPU ускорение го прави много бърз при обучение. По този начин той е способен да обработва големи по обем данни и сложни алгоритми. PyTorch предлага лесен начин на използване и лесна интеграция с библиотеки на Python, което увеличава универсалността му при разработване на роботизирани приложения.
Как OpenAI Gym може да се приложи в роботиката?
OpenAI Gym се използва предимно в роботиката за обучение и тестване на алгоритми за усилено обучение. В резултат на осигуряването на широк набор от среди за разработване на изкуствен интелект, роботите могат да се учат от взаимодействията със заобикалящата ги среда и да се адаптират към нови ситуации с помощта на API. По този начин е много по-лесно да се обединят много различни алгоритми със стандартизиран API. По този начин той е много удобен при разработването на автономни роботи с адаптивно поведение.
Какво направи Keras предпочитан при изграждането на модели за дълбоко обучение в роботиката?
Keras е много известен благодарение на своя удобен интерфейс на високо ниво, който позволява на потребителя да изгражда и обучава модели за дълбоко обучение доста лесно. Освен това той има модулен дизайн, при който е лесно да се комбинират слоевете с други компоненти. Освен това поддържа множество бекенди, което обуславя гъвкавостта му. По този начин Keras става много удобен за разработване и внедряване на модели за дълбоко обучение в роботизирани системи.
