<sub id="for6y"><s id="for6y"><form id="for6y"></form></s></sub>

    <cite id="for6y"></cite>

        <s id="for6y"></s>
        亚洲一品道一区二区三区,国产无套粉嫩白浆在线,51妺嘿嘿午夜福利,人人妻人人澡人人爽人人精品av,欧美一区二区三区欧美日韩亚洲,欧美一本大道香蕉综合视频 ,884aa四虎影成人精品,国产精品久久久久久福利69堂

        Choisissez votre emplacement:

        Emplacement

        Veuillez choisir une langue:

        • Allemand / German
        • Anglais / English
        • Allemand / German
        • Fran?ais / French
        • Fran?ais / French
        • Fran?ais / French
        • Allemand / German
        • Fran?ais / French

        Intelligence Artificielle : Comment former un réseau neuronal

        Les humains sont très doués pour résoudre des tâches supposées complexes, telles que brancher une prise électrique suspendue à un câble par des mouvements coordonnés. Pour que les robots puissent exécuter cette tâche, il faut former un réseau neuronal artificiel, un sous-domaine de l'intelligence artificielle.


        Ulrike G?tz
        23 ao?t 2023
        Technology
        Durée de lecture?: 4 minutes
        Si nous voulons insérer une fiche dans une prise, nous effectuons des mouvements relatifs, en temps réel et relativement grossiers vers la prise et corrigeons la position si nécessaire jusqu'à ce que la fiche soit insérée dans la prise. Une stratégie similaire peut être mise en œuvre en robotique depuis l'avènement des réseaux neuronaux artificiels profonds. Un réseau neuronal, qui est en fait le système nerveux d'une machine, peut être éduqué pour comprendre la cible sans avoir à la spécifier explicitement. Lors du salon automatica 2023 à Munich, Micropsi Industries, spécialiste de l'IA basé à Berlin, a montré comment un robot KUKA contrôlé par MIRAI gère le processus industriel exigeant consistant à brancher des connecteurs électriques.

        MIRAI est un système de vision basé sur l’IA capable de former un réseau de neurones artificiels. « Pour permettre à un robot de prendre un câble pliable et de le brancher sur une prise, les utilisateurs doivent former les réseaux neuronaux profonds qui résident dans leur système MIRAI. Ce processus est plus simple qu’il n’y paraît", explique le Prof. Dominik Bösl, CTO de Micropsi Industries. Les utilisateurs finaux définissent l’outil du robot - dans cet exemple, la pince - à l’emplacement dans l’espace où l’outil appartient par rapport à l’élément à saisir pendant la formation. « Prenons l’exemple de demander au robot de trouver la fiche à l’extrémité du câble. Une simple caméra couleur 2D fixée au poignet du robot fournit un flux d’images au contrôleur AI pour montrer au robot où aller. Dans le processus, la caméra capture la cible et son environnement », poursuit Bösl.

        Suffisamment de données en seulement 20 minutes

        Pour un entraînement parfait du réseau de neurones, le câble doit être déplacé pour montrer les différentes variances du robot dans le processus. La pince est ensuite placée dans la bonne position, l’emplacement est enregistré et le robot est déplacé à nouveau. Il suffit de répéter ce processus pendant 20 minutes pour collecter suffisamment de données

        Le contrôleur IA peut commencer ses processus de formation sur cette base et calculer ce que l'on appelle une "compétence" pour le robot. Au cours de l'étape suivante, la "compétence" généralise une variance et des exemples qui lui sont montrés. Pendant l'exécution de la tâche, le réseau neuronal lit les images du flux de la caméra toutes les 50 ms. Le contrôleur basé sur l'IA décide alors comment déplacer le robot pour qu'il s'approche du bouchon - sans spécifier les coordonnées exactes.

        La caméra du robot capture à la fois la cible et l'environnement.

        Automatiser les tâches complexes de manière rentable

        "Grâce à la technologie de vision basée sur l’IA et au contrôle intelligent, MIRAI rend les robots si flexibles qu’ils peuvent être utilisés pour mettre en œuvre même des tâches complexes qui ne peuvent pas être automatisées en utilisant une programmation classique", explique Christian Felkel, Vice-président Industry Management Electronics chez KUKA. Les applications possibles de MIRAI sont presque illimitées et sont déjà utilisées dans presque toutes les industries manufacturières : des industries automobiles et électroniques hautement automatisées à l’industrie de l’électroménager et aux entreprises de construction mécanique de taille moyenne. Les applications concrètes peuvent être la préhension et l’insertion précises de câbles ou de connecteurs, comme cela se produit dans les essais de fin de ligne, l’inspection des joints de soudure dans le processus de fabrication de la technologie de refroidissement et de climatisation, le placement de racks pour la galvanisation de composants ou la manipulation de composants réfléchissants ou transparents. "MIRAI donne à nos robots la coordination œil-main et la flexibilité dont ils ont besoin pour tous les processus où la variance se produit - qu’il s’agisse de variance de position, de forme, de texture ou de conditions d’éclairage", explique Felkel.

        Sur l'auteur:
        Ulrike G?tz
        Porte-parole Business KUKA 

        En savoir plus sur Ulrike G?tz
        Article suivant

        Cela pourrait également vous intéresser

        主站蜘蛛池模板: 国产精品私拍99pans大尺度| 亚洲鸥美日韩精品久久| 成人国产片视频在线观看| 亚洲国产日韩av一区二区| 中文字幕乱码视频32| 久久精品蜜芽亚洲国产av| 中文字幕人妻熟女人妻| 伊人婷婷色香五月综合缴缴情| 口爆少妇在线视频免费观看| 欧美精品在线观看视频| 成人无码在线视频网站| 国产亚洲日韩a欧美在线人成| 无码人妻精品丰满熟妇区| 国产一级av在线播放| 亚洲国产综合无码一区二区bt下| 国产成+人+亚洲+欧美综合| 午夜精品久久久久久久爽| 国产熟女高潮视频| 日本在线观看高清不卡免v| 免费看欧美日韩一区二区三区| 色偷偷狠狠色综合网| 日韩中文字幕一区二区| 任你躁国语自产一区在线播放| 99午夜精品亚洲一区二区| av高清| 韩国三级Hb久久精品| 99久久精品国产精品亚洲| 精品超清无码视频在线观看| JIZZ亚洲| 丝袜伊人网| 日本中文一二区有码在线| 日韩精品中文字幕亚洲| 国产???做受视频| 99re6在线精品视频| 亚洲国产精品日韩精品 | 亚洲а∨天堂久久精品9966| 国产在线精品涩涩涩涩91| 国产精品乱码高清在线观看| 成人网站网址导航| 中文字幕人妻熟女人妻| 亚洲VA无码专区国产乱码|