December 28th, 2017

собака

В 2017 год стал рекордным по продажам роботов в Северной Америке



Североамериканский рынок установил в 2017 году новые рекорды в области робототехники, комплектующих для роботов и машинного зрения. Основные итоги подвела в своем обзоре Association of Advancing Automation — A3.

Роботы


За первые 9 месяцев 2017 года в Северной Америке было подано 27 294 заявок на поставку роботов на общую сумму $1,473 млрд. Это самый высокий уровень, когда-либо зафиксированный за аналогичный период времени. Цифры отражают рост на 14% в количественном и на 10% в денежном эквивалентах по сравнению с 2016 годом. Заказы на роботов для автоиндустрии выросли на 11 и 10% соответственно, а в других областях — на 20 и 11%.

Управление движением

Продажи технологий для управления движением камеры выросли на 10% до $2,6 млрд. Наибольший рост продаж был у датчиков контроля движения (24% на сумму $147 млн), сенсоров и устройств обратной связи (20% до $116 млн), приводов переменного тока (15% до $295 млн).
Поставщики считают, что в ближайшие полгода эти цифры вырастут еще сильнее.

Машинное зрение

Североамериканский рынок машинного зрения вырос на 14% до $1,937 млрд в целом, в том числе на 14% до $1,657 млрд в области систем и на 14% до $271 млн в области комплектующих. Все категории поставили собственные рекорды за первые 9 месяцев 2017 года, и все они выросли по сравнению с аналогичным периодом прошлого года. Особенно показателен рост продаж умных камер (21% до $295 млн), освещения (20% до $54 млн) и программного обеспечения (16% до $15 млн). Эксперты полагают, что системы освещения, оптика и программное обеспечения продолжат расти, а продажи умных камер останутся на прежнем уровне в ближайшие полгода.

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

Нейросеть от МТИ заменит дата-аналитиков



Новая автоматизированная система от ученых из МТИ работает в 100 раз быстрее живых аналитиков. Ее разработчики говорят, что анализ данных уже показал свою практическую важность, а сделать его еще эффективнее может только автоматизация и машинное обучение, пишет MIT News.

Сегодняшний анализ данных помогает решать целый ряд проблем. С ним магазины могут узнать, когда и какие программы лояльности эффективнее всего применять. Банки способны отследить подозрительные транзакции в автоматическом режиме. А деканаты университетов могут получить картину того, сколько студентов, предположительно, не дотянут до следующего семестра. Это эффективный инструмент, но на каждом этапе его работы требуется человек. Именно он выбирает, лучший, по его мнению, алгоритм для конкретной ситуации, а потом мучается вопросом: «А что, если бы я использовал другой алгоритм? Может, задачу получилось бы решить проще и эффективнее?».

В частности для борьбы с муками выбора команда из МТИ разработала ИИ-систему Auto-Tuned Models (ATM). Она сама выбирает лучший метод из десятков возможных. Система не всегда работает лучше человека. Чтобы сравнить ATM с людьми, исследователи протестировали систему против живых пользователей на платформе openml.org. ATM проанализировала 47 наборов данных с платформы и смогла составить решение, превосходящее человеческое в 30% случаев. В оставшихся она работала либо не хуже, либо незначительно отставая от человека. Но это, если говорить о качестве. По скорости человек уже не может сравниться с ней. С задачами, на которые у человека ушло бы 100 дней, ИИ справлялся за сутки.

Система параллельно сравнивает сотни и даже тысячи различных моделей, используя облачные вычисления. Она оценивает каждую из моделей, постепенно отдавая самым многообещающим больше вычислительных мощностей, а неэффективные оставляя за бортом. В итоге выявляются лучшие и худшие. Но ученые говорят, что ИИ не просто слепо выдает какой-то алгоритм, он предоставляет распределение, получившееся во время теста. С ним ученые могут сравнить каждый конкретный алгоритм, определить затраты, необходимые для него и более рационально подойти к выбору. В результате проблема «А что, если?» становится менее глобальной.

собака

Разработан метод 3D-печати взрывчатки и пиротехники



Специалисты Университета Пердью (США) разработали метод точной и безопасной трехмерной печати энергетических материалов, к которым относится пиротехника и взрывчатые вещества.

Энергетические материалы применяются не только, когда нужно что-то взорвать или устроить фейерверк. Они часто используются в быту, например, нужны для работы подушек безопасности в автомобилях. И чем меньше устройство, тем выше потребность в производстве этих материалов.
Collapse )