<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: 激情五月天一区二区三区| 午夜无码A级毛片免费视频| 欧美自拍嘿咻内射在线观看| 国产99视频精品免费视频76| 成人在线亚洲| 欧美乱妇高清无乱码在线观看| 久久乐国产精品亚洲综合| 中国国产xxxx| 一本色道久久综合精品婷婷| 久久综合综合久久狠狠狠97色| 国产999久久高清免费观看| 国产精品中文字幕免费| 91年精品国产福利线观看久久| 国产99青青成人A在线| 丝袜a片| 亚洲色成人777777无码| 日韩美女久久99美女网站| 久热综合在线亚洲精品| 亚洲区视频| 成人另类小说| 无码人妻品一区二区三区精99| 国产美女白丝袜精品_a不卡| 国产免费一区二区不卡| 亚洲韩国精品无码一区二区三区 | 丰满巨乳淫巨大爆乳| 丁香花成人电影| 美女视频黄频A美女大全| 国产乡下三级全黄三级bd| 色偷偷天堂av狠狠狠在| 多毛老熟女| 峨眉山市| 美女黄频视频大全免费的中文| 国产美女自卫慰黄网站| 在线精品国产中文字幕| 国产精品无码免费播放| 青草午夜精品视频在线观看| 撕开奶罩揉吮奶头视频| 内射中出无码护士在线| 无码中文字幕人妻在线一区二区三区| 亚洲综合AV一区二区三区不卡| 国产成人一区二区不卡|