Robotų programavimas: 5 geriausi dirbtinio intelekto įrankiai

Robotika yra vis labiau besivystanti sritis, kurioje, tobulinant robotų programavimą, daug dėmesio skiriama dirbtiniam intelektui. Šios priemonės gali padėti robotams atlikti labai sudėtingas užduotis, mokytis iš aplinkos ir prisitaikyti prie naujų situacijų su mažesniu žmogaus įsikišimu. Geriausios dirbtinio intelekto priemonės robotams programuoti tapo svarbios inžinieriams ir kūrėjams, nes pramonės šakos sparčiai pritaiko robotus automatizavimui. Apžvelgsime geriausius dirbtinio intelekto įrankius robotams programuoti, pristatysime jų funkcijas, panaudojimą ir naudą.

Dirbtinio intelekto įrankiai robotams programuoti

TensorFlow

TensorFlow yra atvirojo kodo platforma, sukurta Google, skirta mašininiam mokymuisi ir dirbtiniam intelektui. Ji siūlo visą įrankių, bibliotekų ir bendruomenės išteklių ekosistemą, skirtą mašininio mokymosi modeliams kurti, mokyti ir iteruoti.

Pagrindinės funkcijos

mastelio keitimas: Galima gerai įgyvendinti mažus ir didelius diegimus, susijusius su įvairių robotų programavimo užduočių atlikimu. Jis pritaikytas paskirstytiesiems skaičiavimams, kad būtų galima palaikyti sudėtingų modelių mokymą daugelyje mašinų.

Lankstumas: Python, ‚C++ ir ‚JavaScript. Tai padeda užtikrinti lankstumą ir palengvina integraciją su kitomis jau naudojamomis sistemomis.

Iš anksto apmokyti modeliai: TensorFlow apima milžinišką kiekį iš anksto parengtų modelių ir API, dėl kurių tapo gana lengva kurti užduotis, susijusias su vaizdų atpažinimu, objektų aptikimu ir natūralios kalbos apdorojimu.

Naudojimas

Dėl TensorFlow paprastumo jis randa pritaikymą robotikoje tokiose srityse kaip objektų aptikimas, kelio planavimas ir autonominė navigacija. Jis tinka robotams, kuriems reikia pažangaus mokymosi ir sprendimų priėmimo, nes leidžia apdoroti didelius duomenų rinkinius ir sudėtingus modelius.

Privalumai

Dėl didelio bendruomenės palaikymo ir nuolatinio atnaujinimo TensorFlow visada bus dirbtinio intelekto technologijų lyderis. Jis pasižymi geru mastelio keitimu ir lankstumu, todėl jį geriau naudoti moksliniams tyrimams ir (arba) pramonėje.

ROS

ROS (Robot operating system) yra atvirojo kodo sistema, kurioje pateikiami įrankiai ir bibliotekos robotinėms taikomosioms programoms kurti. Kitaip tariant, tai ne operacinė sistema pati savaime, o programinės įrangos struktūrų rinkinys, padedantis kurti robotų valdymo sistemas.

Pagrindinės funkcijos

Moduliarumas: ROS turi modulinę architektūrą, kurioje galima lengvai kurti ir integruoti programinės įrangos komponentus. Šis modulinumas padeda kurti sudėtingas robotų sistemas, nes galima pakartotinai naudoti jau sukurtus komponentus.

Modeliavimo priemonės: ROS turi galingus modeliavimo įrankius, pavyzdžiui, Gazebo, kuriais galima išbandyti ir patobulinti mašininio mokymosi algoritmus robotikos srityje virtualioje aplinkoje prieš juos diegiant fiziniuose robotuose.

Bendruomenė ir palaikymas: ROS turi aktyvią bendruomenę ir puikią dokumentaciją, kuri padeda spręsti bet kokias kūrėjams kylančias problemas ar rasti bendrų problemų sprendimus.

Naudojimas

ROS gali būti plačiai taikomas robotikoje – nuo autonominių transporto priemonių iki pramoninių robotų ir paslaugų robotų. Daug ką suveda daugybė jos palaikomų modeliavimo ir vizualizavimo įrankių ir aplinkų, kurios labai vertingos moksliniams tyrimams ir plėtrai.

Privalumai

ROS modulinumas ir plačios bibliotekos sumažina kūrimo laiką ir sąnaudas. Didelė bendruomenė ir atvirasis pobūdis užtikrina nuolatinį tobulinimą ir inovacijas.

PyTorch

PyTorch yra Facebook AI Research Lab sukurta mašininio mokymosi biblioteka, apimanti dinaminius skaičiavimo grafikus ir daugybę priemonių, skirtų mašininio mokymosi modeliams kurti. TensorFlow ir PyTorch yra nuolatinės diskusijos, kai kalbama apie atvirojo kodo dirbtinio intelekto bibliotekas dėl jų panašumų, tačiau PyTorch yra dinamiška ir unikali biblioteka, surinkusi daugiau palaikymo balsų.

Pagrindinės funkcijos

Dinaminis skaičiavimų grafikas: PyTorch labai dinamiškas skaičiavimų grafikas leidžia gana lanksčiai ir intuityviai kurti modelius. Ši funkcija leidžia keisti tinklo architektūrą ant bangos, o tai labai naudinga atliekant mokslinius tyrimus ir eksperimentus.

GPU spartinimas: PyTorch palaiko GPU pagreitinimą, todėl gilaus mokymosi modelių mokymas vyksta greičiau. Tai gana svarbu tvarkant didelės apimties duomenis ir sudėtingus algoritmus robotikos srityje.

Integracija: PyTorch puikiai dera su kitomis Python bibliotekomis ir įrankiais. Todėl jis yra universalus kuriant robotų programas.

Naudojimas

PyTorch naudojamas neuroninių tinklų mokymui, mokymuisi naudojant pastiprinimą ir sprendimų priėmimui realiuoju laiku robotuose. Dinamiškas PyTorch skaičiavimo grafikas padeda kurti prisitaikančias ir reaguojančias robotines sistemas.

Privalumai

PyTorch paprastumas ir lankstumas paverčia jį naudingu įrankiu, pritraukiančiu mokslininkus ir kūrėjus. Jame galima naudoti GPU spartinimo funkciją, kuri padidina mašininio mokymosi modelių veikimo greitį, todėl jis tinka skaičiavimų reikalaujančioms robotikos programoms.

OpenAI Gym

OpenAI Gym – tai sustiprinto mokymosi algoritmų kūrimo ir veikimo aplinka su daugybe dirbtinio intelekto testavimo ir mokymo aplinkų.

Pagrindinės funkcijos

Įvairios aplinkos: OpenAI Gym apima ir paprasčiausias, ir sudėtingiausias – nuo paprasčiausių žaidimų iki sudėtingiausių robotų imituojamų aplinkų – ir padeda sužinoti, kaip algoritmai veikia skirtingomis sąlygomis ir situacijomis.

Standartizuota API: OpenAI Gym suteikia standartizuotą API sąveikai su aplinkomis palaikyti, todėl lengva integruoti ir palyginti daugybę pastiprinimo mokymosi algoritmų.

Bendruomenės indėlis: Šį priemonių rinkinį kuria pasaulinė tyrėjų ir kūrėjų bendruomenė, todėl visada yra daug medžiagos ir paramos išteklių.

Naudojimas

OpenAI Gym taikomas robotikoje mokyti pastiprinto mokymosi algoritmus, kai robotas mokosi iš sąveikos su aplinka. Tai tampa labai naudinga autonominiuose robotuose, kai reikia prisitaikyti ir priimti sprendimus.

Privalumai

OpenAI Gym aplinka ir standartinė API yra labai patogios išbandyti ir tobulinti pastiprinto mokymosi algoritmus. Bendruomenės inicijuotas vystymas suteikia galimybę nuolat tobulėti ir diegti naujoves.

Keras

Keras yra atvirojo kodo neuroninių tinklų biblioteka, parašyta Python kalba, skirta automatizavimui ir efektyvumui. Ji suteikia aukšto lygio API gilaus mokymosi modeliams kurti ir mokyti.

Pagrindinės funkcijos

Patogi vartotojui sąsaja: Keras turi labai patogią naudotojo sąsają, skirtą gilaus mokymosi modeliams kurti ir mokyti. Ji turi intuityvią API, kuri padeda kūrėjams greitai kurti prototipus ir išbandyti įvairias modelių architektūras.

Vidinis moduliavimas: Ji leis lengvai kurti sudėtingus modelius, sujungiant įvairius sluoksnius ir kitus turimus komponentus. Toks lankstumas padeda kurti pritaikytas robotų programas.

Kelių galinių įrenginių palaikymas: Keras siūlo keletą backendų, pavyzdžiui, TensorFlow ir Theano, todėl kūrėjas gali naudoti bet kurią iš šių struktūrų.

Naudojimas

Vaizdų klasifikavimas, objektų aptikimas, kalbos atpažinimas: visiems šiems tikslams Keras naudojama robotikoje. Tai labai patogus ir modulinis giliojo mokymosi paketas, skirtas modeliams robotinėse sistemose diegti.

Privalumai

Patogi vartotojui sąsaja ir modulinė Keras konstrukcija sumažina kūrimo laiką ir pastangas. Jo daugiapakopė parama suteikia lankstumo ir garantuoja suderinamumą su įvairiomis dirbtinio intelekto sistemomis.

Apibendrinant

Į robotų programavimą integruotos dirbtinio intelekto priemonės tapo šios srities varomąja jėga, todėl robotai gali atlikti sudėtingas užduotis efektyviau ir geriau prisitaikyti. Šie įrankiai apima TensorFlow, ROS, PyTorch, OpenAI Gym ir Keras, kurie visi suteikia svarbių funkcijų, leidžiančių kurti robotus, susijusius su mašininiu mokymusi, modeliavimu, pastiprintu mokymusi ir neuroninių tinklų mokymu.

Šios priemonės gali būti toliau naudojamos kuriant pažangias robotų sistemas, kurios autonomiškai ir protingai veikia įvairiose skirtingose aplinkose. Šios srities ateitis priklauso nuo informuotumo apie naujas dirbtinio intelekto priemones ir jų naudą, kuri padės toliau diegti naujoves robotikoje.

Dažniausiai užduodami klausimai ir atsakymai į juos

Kam robotų programavime naudojamas TensorFlow?

Jis naudojamas kuriant ir mokant mašininio mokymosi modelius robotų programavime. TensorFlow siūlo daugybę įrankių, skirtų tokioms užduotims, kaip objektų aptikimas, kelio planavimas, autonominė navigacija ir daugeliui kitų, vykdyti. Dėl mastelio keitimo ir lankstumo TensorFlow gali būti taikomas įvairiose mokslinių tyrimų ir pramoninėse programose, kuriose robotai mokosi iš duomenų ir priima pagrįstus sprendimus realiuoju laiku.

Kuo ROS gali būti naudingas kuriant robotus?

ROS padeda kurti robotus, nes suteikia modulinę struktūrą, todėl lengviau kurti ir integruoti programinės įrangos komponentus. Ji turi įvairias modeliavimo priemones, pavyzdžiui, Gazebo, skirtas bandymams virtualioje aplinkoje, taip pat išplėstinę bendruomenę, kuria galima pasinaudoti, kai reikia šalinti problemas ir ieškoti sprendimų. Moduliavimas ir modeliavimo palaikymas ROS sistemoje palengvina kūrimo procesą ir yra ekonomiškas.

Kodėl pirmenybę teikiame PyTorch robotų programavimui?

Keletas PyTorch privalumų robotų programavimo srityje yra dinamiški skaičiavimo grafikai, lankstus ir intuityvus modelių kūrimas, o dėl GPU pagreitinimo palaikymo jis labai spartus mokantis. Taigi jis gali apdoroti didelės apimties duomenis ir sudėtingus algoritmus. PyTorch siūlo paprastą naudojimo būdą ir lengvą integraciją su Python bibliotekomis, o tai padidina jo universalumą kuriant robotų programas.

Kaip OpenAI Gym gali būti pritaikyta robotikoje?

Programa OpenAI Gym visų pirma naudojama robotikoje mokyti ir testuoti pastiprinto mokymosi algoritmus. Dėl to, kad dirbtiniam intelektui kurti suteikiama įvairių aplinkų, robotai gali mokytis iš sąveikos su aplinka ir prisitaikyti prie naujų situacijų naudodami API. Todėl naudojant standartizuotą API daug lengviau sujungti daug skirtingų algoritmų. Todėl ji labai praverčia kuriant autonominius robotus, pasižyminčius prisitaikančiu elgesiu.

Dėl ko Keras tapo mėgstamiausia kuriant gilaus mokymosi modelius robotikoje?

Keras yra labai žinomas dėl savo aukšto lygio, patogios vartotojo sąsajos, kuri leidžia vartotojui gana lengvai kurti ir mokyti gilaus mokymosi modelius. Be to, ji turi modulinę konstrukciją, pagal kurią sluoksnius lengva sujungti su kitais komponentais. Be to, ji palaiko kelias galines duomenų bazes, taigi yra lanksti. Tokiu būdu Keras tampa labai patogus kuriant ir diegiant gilaus mokymosi modelius robotinėse sistemose.