85% успеха и 10% брака: почему роботы Amazon пока не заменят людей

Post Thumbnail

Компания Amazon протестировала своих роботов для складской логистики и пришла к интересному выводу. Машины пока не готовы полностью заменить людей. В серии экспериментов участвовали два робота — Stow и Pick. Созданные для размещения и подбора товаров.

Робот Stow оснащён системой машинного зрения, умеет оценивать свободное пространство в ячейках и имеет специальный захват с выдвижной панелью. Его задача — укладывать товары в подвесные тканевые модули хранения. В ходе тестирования он обработал более 500000 предметов. И справился примерно с 85% из них. Однако почти 10% неудачных попыток привели к повреждению товаров. Книги падали на пол или страницы мялись при укладке.

224 против 243 единиц в час — победили люди. Несмотря на то, что скорость работы Stow почти сравнялась с человеческой, количество брака оказалось слишком высоким для полной автоматизации процесса.

Робот Pick показал себя лучше в точности. 91% успешных подборов товара за 6 месяцев испытаний. Но и у него есть недостаток. Почти в 20% случаев он отказывался выполнять задание, либо не распознав объект, либо решив, что есть риск его повредить.

И теперь Amazon будет работать не с ручной настройкой алгоритмов, а обучать роботов «видеть и действовать» подобно человеку.

Получается, они делают ставку на подход «обучения по наблюдению», напоминающий человеческое обучение. Что потенциально решит проблему ограниченной адаптивности роботов при работе с разнообразными товарами.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.