Бош перфоратор: Перфораторы Перфораторы и отбойные молотки

Бронзовый призер по дзюдо ударил «пьяного» болельщика, который бросил бутылку рядом с Усэйном Болтом

Голландская участница дзюдо, завоевавшая бронзовую медаль, Эдит Бош написала в Твиттере, что ударила «пьяного» мужчину на трибунах, который бросил бутылку на трассу как раз во время мужских соревнований. Финал Олимпийских игр на 100 метров, выиграл Усэйн Болт.

По данным австралийской прессы Fairfax, британская полиция арестовала человека в понедельник после того, как он якобы бросил пивную бутылку на трассу как раз перед началом гонки.

Спортсмены присели в ожидании старта, когда бутылка приземлилась за блоками на пятой дорожке, в нескольких метрах от главного соперника Болта и его товарища из Ямайки Йохана Блейка, завоевавшего серебряную медаль.

Лондонская Daily Telegraph сообщила, что слышно было услышать приземление бутылки сразу после того, как стартер сказал бегунам «схватиться».

The New Zealand Herald сообщила, что Босх отправился в Twitter, написав на голландском языке: «Пьяный гость бросает мне бутылку на трассу! Я победил его …. невероятно! #angry #disrespectful »

По данным Daily Telegraph, другой зритель написал в Твиттере:« Человек передо мной бросил бутылку на трассу только на старте! Пришлось бороться … »

Между тем, американский бронзовый призер Джастин Гатлин сказал репортерам:« Это немного отвлекло меня, и я не знал, что это было.

«Но когда ты в этих кварталах и на всем стадионе тихо, ты слышишь, как упала булавка.

« Тебе просто нужно заблокировать это, выйти и сделать то, что нужно делать. Вы не можете жаловаться на это, гонка продолжалась, и это была отличная гонка ».

GoJamaica.com также процитировал представителя полиции, который сообщил репортерам, что мужчина кричал оскорбления в адрес Болта, когда тот готовился к гонке.

Однако, согласно NZ Herald, Болт сказал, что не слышал ничего необычного, и добавил: «Я не знаю, кто бы это сделал.

Блейк сказал, что он тоже был настолько сосредоточен, что ничего не слышал: «Я был так сосредоточен на том, чтобы просто бежать к очереди».

Предполагаемый метатель бутылок был обвинен в причинении вреда обществу.

Еще от GlobalPost: Усэйн Болт (по-прежнему) самый быстрый человек в мире

Электроинструменты Bosch | Acme Tools

Bosch — один из ведущих международных производителей электроинструментов, признанный за высокое качество проектирования и дизайна. Они начали в 1886 году с производства автомобильных запчастей, но только в 1932 году они разработали свою первую дрель.Спустя почти 90 лет Bosch Tools продолжает вводить новшества и совершенствоваться с помощью новых продуктов. От автомобильных запчастей и электроинструментов до систем безопасности и диагностики — Bosch предлагает самый широкий спектр возможностей для пользователей.

Аккумуляторные электроинструменты Bosch
Аккумуляторные инструменты Bosch удовлетворят все ваши потребности в электроэнергии. Конструкция без проводов позволяет пользователям работать без ограничений, используя литий-ионные батареи для обеспечения максимального времени работы. Зарядка источника питания выполняется очень просто с системой быстрой подзарядки Bosch.В линейку аккумуляторных электроинструментов входят аккумуляторные дрели, перфораторы, отвертки, сабельные пилы, ударные отвертки, шлифовальные машины, строгальные станки, вращающиеся инструменты, гайковерты, аксессуары для электроинструментов и многое другое.

Проводные электроинструменты Bosch
Проводные электроинструменты Bosch — это надежные инструменты для деревообработки, электрооборудования, демонтажа и ремонта. Коллекция сетевых электроинструментов включает в себя качающиеся мультиинструменты, шлифовальные машины, фрезерные станки, строгальные станки, шлифовальные машины, полировщики и многое другое.

Эксклюзивные перфораторы SDS-plus и SDS-max Bulldog Xtreme от Bosch с малой угловой шлифовальной машиной обеспечивают максимальную энергию удара и профессиональную мощность. Перфоратор поставляется с точной коронкой с триггером с регулируемой скоростью, а шлифовальный станок обеспечивает скорость вращения без нагрузки 11000 об / мин для шлифования и резки.

Принадлежности для электроинструментов Bosch
Высококачественные принадлежности для электроинструментов необходимы профессионалам на стройплощадке. Линейка аксессуаров включает литий-ионные аккумуляторы, сверла, фрезы, подставки для инструментов, лезвия для лобзиков, зарядные устройства и многое другое.Найдите все необходимое для работы с электроинструментом.

Почему стоит покупать инструменты Bosch?
От ручных и измерительных инструментов до проводных и аккумуляторных электроинструментов — у Bosch есть для вас комбинированный комплект или простой инструмент.

Для надежных и мощных инструментов покупайте Bosch Tools в ближайшем к вам Acme Tools или посетите наш интернет-магазин.

для BOSCH CC 220 s BOSCH CC220 TRUMATIC Trumpf Trumagraph Punches — HCM1011104B-BOS

Номер заказа: ПОЖАЛУЙСТА, ВЫБЕРИТЕ ПРАВИЛЬНЫЙ номер заказа.для вашего экрана
8,4-дюймовый ЖК-монитор Для 9-дюймового ЭЛТ-монитора или 8,9-дюймового монитора DPL ———— НОМЕР ЗАКАЗА: HCM1011084OBOS
10,4-дюймовый ЖК-монитор для 12-дюймового ЭЛТ ———- НОМЕР ЗАКАЗА: HCM1011104BBOS
ЖК-монитор 12,1 дюйма для ЭЛТ 14 дюймов ———— НОМЕР ЗАКАЗА: HCM1011121BBOS

ЭЛТ может быть ненадежным и может не работать в течение нескольких дней
, когда он вам нужен больше всего. Когда перегорел ЭЛТ, установка
обновление ЖК-дисплея — это самый быстрый и надежный способ получить Контроллер машины
запущен и работает.

Сменный монитор TFT 10,4 дюйма для BOSCH CC220 Сменный монитор TRUMAGRAF 200 для 12 моно UNIPO2M5012XCTX02 Сменный монитор для 12 моно UNIPO2M5012XCTX02

Краткое описание:
Этот установочный монитор TFT с диагональю 10,4 дюйма был разработан в качестве замены монохромного 12-дюймового лампового монитора BOSCH CC220 TRUMAGRAF 200 Сменный монитор для 12 моно UNIPO2M5012XCTX02 Сменный монитор для 12 моно UNIPO2M5012XCTX02. Преобразование с помощью Plug and Play выполняется быстро и легко с помощью нескольких простых шагов.

Технические характеристики:
Дисплей / разрешение 10,4 дюйма, активный полноцветный TFT / 640×480 пикселей
Яркость 300 кд / м2
Частота 12-45 кГц по горизонтали, 50-75 Гц по вертикали
Настройки через OSD (на конвертере)

TFT-экран с активной площадью 211 x 158,4 мм (Ш x В)
Измерения Plug & Play
Разъем 15-полюсный, трехрядный HD-SUB.

Блок питания AC 85-240V резиновый разъем с предохранителем
Диапазон температур от -10 ° C до 55 ° C

Ссылка:
TFT МОНИТОР ДЛЯ
BOSCH CC220 TRUMAGRAF 200 Сменный монитор для 12 моно UNIPO2M 5012XCTX02 Сменный монитор для 12 моно UNIPO2M5012XCTX02
Bosch CC 220 S Bosch CC220
Запасной монитор для TRUMPF TRUMATIC 500 R-1300 / ЧПУ: Bosch CC 220 S
Монитор замены для TRUMPF TC500R BOSCH Револьверные пуансоны с ЧПУ: Bosch CC 220
Запасной монитор для лазерных станков TRUMPF TRUMATIC L3030 BOSCH cc220 TRUMPF
Запасной монитор для TRUMPF TRUMATIC L4030 BOSCH cc220
Сменный монитор для Trumpf TC500R Sheetmaster 1300 Bosch CC220 Монитор для замены
для Trumpf TC500 / 1600 Вырубной станок с ЧПУ Bosch Trumagraph CC220S Управление ЧПУ
Сменный монитор для Trumpf L-2503E LaserCat, станок для лазерной резки Bosch CC 200 CNC Control
Сменный монитор для Trumpf (1995) Вращательный станок Trumatic 200 для пробивки и высечки с ЧПУ. Управление Bosch CC220
Сменный монитор для ротационного пресса Trumpf Trumatic 240. 28 тонн. 90822. ЧПУ Bosch
УПРАВЛЕНИЕ ЧПУ BOSCH TRUMAGRAPH CC220S
Запасной монитор для Trumpf Trumatic 240 Bosch Trumagraph CC 200
Запасной монитор для Trumpf-Trumatic 500R Bosch Trumagraph CC220S
Запасной монитор для TRUMPF Trumatic 235 Typ 9085 BOSCH Trumagraph CC200 Сменный монитор
для Trumpf (1996) модель trumatic tc l5005 — 5-осевой станок с чпу для лазерной резки с двумя поддонами Монитор замены
для пробивного станка с ЧПУ Trumpf TC200R Bosch / Trumagraph CC220 (32-разрядный) Управление ЧПУ
Запасной монитор для ПРОФИЛЬНОГО СТАНКА TRUMPF TYPE TC 120R Bosch Trumagraph Cc 220s
BOSCH TRUMAGRAPH
? ADT Typ DCC-142050-02 Bosch / Trumagraph Bosch -Farbpanel 3 AL322 14 «Farbe Hor.-Freilauffrequenz = 20,7 кГц
? Bosch MONO-PL1.0-12 «12» монохромный TTL / 12 В TRUMAGRAPH Trumph Stanze TC500FMC Монитор замены
для Trumpf TRUMATIC 200R CNC Turret Punch Control Тип: Bosch Trumagraph
Запасной монитор для TRUMPF TRUMATIC 120 ROTATION 15 ТОНН (15 240 кг), 11 СТАНЦИЙ CNC PUNCH Control BOSCH «TRUMAGRAPH»
Запасной монитор для TRUMPF Trumatic Rotation 120 1990, Bosch CC200 Trumagraph
Запасной монитор для TRUMPF Trumatic 235 Typ 9085 BOSCH Trumagraph CC200
Запасной монитор для TRUMPF MOD 160CNC ПРОФИЛЬНЫЙ СТАНОК bosch cc200 trumagraph control
Вырубно-вырубной станок с ЧПУ Trumpf Mod Trumatic 240 Блок управления Bosch Cc200 Trumagraph

Сменный монитор HCM1011121BTRU для Trumpf TLC5005 14inch CRT Trumpf TLC 5005
Запасной монитор HCM1011121BTRU для 12-дюймового ЭЛТ Trumatic Trumpf Trumatic 120, 235, 240, Bosch TC260

Trumpf
Bosch CC 200
Bosch CC 300
Bosch CC 320

Ссылка:
12. 1-дюймовый TFT-монитор для TRUMPF Trumatic 500 Trumatic 200 Trumatic 240 Пуансон с ЧПУ
TRUMPF TRUMATIC 500 R-1300 / ЧПУ: Bosch CC 220 S
TRUMPF TC500R BOSCH Пуансоны револьверные с ЧПУ ЧПУ: Bosch CC 220
Trumpf TC500R Листовой мастер 1300 Bosch CC220
Trumpf TC500 / 1600 Пробивной станок с ЧПУ Bosch Trumagraph CC220S CNC Control
Trumpf-Trumatic 500R Bosch Trumagraph CC220S
Trumpf TC 5000 R 1300
Trumpf TC-500R
TRUMPF TC 500 R PE99171-1
Trumatic 500 Rotation — TC 500 R (Вырубной станок) TRUMAGRAPH CC 220 S
TRUMPF TRUMATIC 500 R-1300 / ЧПУ: Bosch CC 220 S
TRUMPF TC500R BOSCH Пуансоны револьверные с ЧПУ ЧПУ: Bosch CC 220
Trumpf TC500R Листовой мастер 1300 Bosch CC220
Trumpf TC500 / 1600 Пробивной станок с ЧПУ Bosch Trumagraph CC220S CNC Control
TRUMPF TC 500R Bosch CNC-Steuerung CC220
Трампф TC 500 R 1600 Bosch CC 220 S
Trumpf TC 5000R-1300 Bosch CC 220 S
Trumpf TC 500 R — 1300 FMC Пробивной пресс с ЧПУ
Trumpf TC-500R-1600
Trumpf TC200R Пробивной станок с ЧПУ Bosch / Trumagraph CC220 (32-разрядный) Управление с ЧПУ
TRUMATIC 200 TRUMPF TC 200
Trumpf (1995) Вращающийся пробивной и высечной станок с ЧПУ Trumatic 200. Управление Bosch CC220
Trumpf Trumatic 240 Ротационный пресс. 28 тонн. 90822. ЧПУ Bosch
Trumpf Trumatic 240 Bosch Trumagraph CC 200
TRUMPF TC 240/1000 Bosch TRUMAGRAPH CC 200
Trumpf TC 240-1000 CNC-Bosch Trumagraph

Ссылка:
12,1-дюймовый TFT-монитор для TRUMPF Trumatic 120 TC-2000 TruPunch-1000 Trumatic-235 Пуансон с ЧПУ
ПРОФИЛЬНЫЙ СТАНОК TRUMPF ТИП TC 120R Bosch Trumagraph Cc 220s
Trumatic 120 Rotation TRUMAGRAPH CC 200 Trumatic 120 Rotation — TC 120 R (Вырубной станок)
Trumpf TC 120 R, Вырубной станок
TRUMPF TC 2000 Пробивной станок Вырубной станок
Trumpf TC 2000R
Trumpf TC 120 R Bosch Trumagraph CC200 Пробивной станок
Trumpf TruPunch 1000 R Bosch PNC-P
Trumpf TC 120 R Bosch Trumagraph CC220 Пробивной станок
TRUMPF Trumatic 235 Typ 9085 BOSCH Trumagraph CC200 Пробивной станок
TRUMPF TRUMATIC 235 BOSCH TRUMAGRAPH Пробивной станок

Ссылка:
12.1-дюймовый TFT-монитор Fr Trumatic L-2503E L-3030 L-4030 Trumatic 4030 6030 2503 Станок для лазерной резки
TRUMPF TRUMATIC L 2503E 1500 WATT ЛАЗЕРНЫЙ РЕЗАК с ЧПУ BOSCH CC220
TRUMPF TRUMATIC L3030 BOSCH cc220 Лазерные станки TRUMPF
TRUMPF TRUMATIC L4030 BOSCH cc220 Станок для лазерной резки с ЧПУ,
Trumpf L-2503E LaserCat, Станок для лазерной резки Bosch CC 200 CNC Control
Trumpf (1996) модель trumatic tc l5005 — 5-осевой станок с чпу для лазерной резки с двумя поддонами
TRUMATIC L-4030. Станок для лазерной резки с ЧПУ, с ЧПУ Bosch
Trumatic Laserpress 4030 — TCL 4030 (Станок для лазерной резки)
Trumatic Laserpress 3030 — TCL 3030 (Лазерная резка)
Trumatic Laserpress 6030 — TCL 6030 (Станок для лазерной резки) TRUMAGRAPH CC 220 S
Trumpf Lasercat L2503 Turbo 2600 Laser с системой управления Bosch CC200
TRUMPF TC L2530 CAMPO DI LAVORO Станок для лазерной резки с ЧПУ,
Trumpf trumatic L3020 Станок для лазерной резки с ЧПУ,
TRUMPF TRUMATIC L-4030.Станок для лазерной резки с ЧПУ, с ЧПУ Bosch cc220
Trumpf TruPunch 3000 R 1300 Bosch PNC-P Станок для лазерной резки с ЧПУ,
Trumpf TCL 2503-2200 Вт + LoadMaster Bosch CC 220S Станок для лазерной резки с ЧПУ,
Trumpf TCL 3030-3000W Bosch CC 220S | Станок для лазерной резки с ЧПУ,
Trumpf L 3003 Bosch CC 220 Станок для лазерной резки с ЧПУ,
Trumpf L 6030 Trumagraph CC 220 S Станок для лазерной резки с ЧПУ,
TRUMPF TC L 3030 — 3kW — Станок для лазерной резки с ЧПУ Rotolas,
TRUMPF TCL 4030 — Станок для лазерной резки с ЧПУ 2,6 кВт,
TRUMPF TruLaser 3030-3,2kW Станок для лазерной резки с ЧПУ,
TRUMPF Trumatic L3050 Станок для лазерной резки с ЧПУ,
TRUMPF Trumatic L 3003 Станок для лазерной резки с ЧПУ,
Trumpf L 3030 Bosch CC 220 S Станок для лазерной резки с ЧПУ,

Ссылка:
12. 1-дюймовый TFT-монитор Fr Trumpf Trumatic 260 Trumatic 240 Trumatic L-4003 Пуансоны с ЧПУ
Trumpf Trumatic TC 260 Вращающийся bosch trumagraph cc 300
Trumpf (1989) Вращающийся пробивной и высечной станок с ЧПУ Trumatic 260. Тип 9088. С Bosch CC300.
Trumatic 240 Rotation TRUMAGRAPH CC 300 Перфорация с ЧПУ
Trumpf Laserpress TC 240 L TRUMAGRAPH CC 300 Вырубка с ЧПУ
TRUMPF TC 260R-1300 TRUMAGRAPH CC 300 Перфорация с ЧПУ
TRUMPF L 4003 TRUMAGRAPH CC 300 Перфорация с ЧПУ
Trumpf TC 260 R-1300 Bosch Trumagraph CC300 Перфорация с ЧПУ
Trumpf TC 260 R Bosch Trumagraph CC 300 Перфорация с ЧПУ
Trumpf TC 260 R Bosch Trumagraph CC 300 Перфорация с ЧПУ
Trumpf TC 260 R-1300 Bosch Trumagraph CC 300 Перфорация с ЧПУ
TRUMPF Trumatic TC 260 Ротационная штамповка с ЧПУ
TRUMPF Trumatic TC 260 Ротационная штамповка с ЧПУ
TRUMPF TC 260R-1300 Перфорация с ЧПУ

Гигантский робот Bosch может уничтожать сорняки

Способность принимать решения автономно — это не только то, что делает роботов полезными, но и делает их роботов . Мы ценим роботов за их способность чувствовать, что происходит вокруг них, принимать решения на основе этой информации, а затем предпринимать полезные действия без нашего участия. В прошлом роботизированный процесс принятия решений следовал четко структурированным правилам — если вы чувствуете это, то делайте то. В структурированной среде, такой как фабрики, это работает достаточно хорошо. Но в хаотических, незнакомых или плохо определенных условиях зависимость от правил делает роботов заведомо плохо справляющимися со всем, что нельзя точно спрогнозировать и спланировать заранее.

RoMan, наряду с многими другими роботами, включая домашних пылесосов, , дроны и автономные автомобили, решает проблемы слабоструктурированной среды с помощью искусственных нейронных сетей — вычислительный подход, который слабо имитирует структуру нейронов в биологическом мозге. Около десяти лет назад искусственные нейронные сети начали применяться к широкому спектру полуструктурированных данных, которые ранее было очень трудно интерпретировать компьютерам, выполняющим программирование на основе правил (обычно называемое символическим мышлением). Вместо того, чтобы распознавать конкретные структуры данных, искусственная нейронная сеть способна распознавать шаблоны данных, идентифицируя новые данные, которые похожи (но не идентичны) на данные, с которыми сеть сталкивалась ранее. Действительно, отчасти привлекательность искусственных нейронных сетей заключается в том, что они обучаются на собственном примере, позволяя сети принимать аннотированные данные и изучать свою собственную систему распознавания образов. Для нейронных сетей с несколькими уровнями абстракции этот метод называется глубоким обучением.

Несмотря на то, что люди обычно участвуют в процессе обучения, и хотя искусственные нейронные сети были вдохновлены нейронными сетями в человеческом мозгу, способ распознавания образов в системе глубокого обучения принципиально отличается от того, как люди видят мир. Часто почти невозможно понять взаимосвязь между данными, вводимыми в систему, и интерпретацией данных, которые система выводит. И это различие — непрозрачность «черного ящика» глубокого обучения — представляет собой потенциальную проблему для таких роботов, как RoMan, и для лаборатории армейских исследований.

В хаотичных, незнакомых или плохо определенных условиях зависимость от правил делает роботов заведомо плохо справляющимися со всем, что нельзя точно спрогнозировать и спланировать заранее.

Эта непрозрачность означает, что роботов, полагающихся на глубокое обучение, нужно использовать осторожно. Система глубокого обучения хороша в распознавании закономерностей, но ей не хватает понимания мира, которое человек обычно использует для принятия решений, поэтому такие системы лучше всего работают, когда их приложения хорошо определены и имеют узкую область применения.«Когда у вас есть хорошо структурированные входы и выходы, и вы можете заключить свою проблему в такие отношения, я думаю, что глубокое обучение очень хорошо работает», — говорит Том Ховард, который руководит лабораторией робототехники и искусственного интеллекта Университета Рочестера и разработал алгоритмы взаимодействия на естественном языке для RoMan и других наземных роботов. «При программировании интеллектуального робота возникает вопрос, в каком практическом масштабе существуют эти строительные блоки для глубокого обучения?» Ховард объясняет, что когда вы применяете глубокое обучение к проблемам более высокого уровня, количество возможных входных данных становится очень большим, и решение проблем такого масштаба может быть сложной задачей. И потенциальные последствия неожиданного или необъяснимого поведения гораздо более значительны, когда это поведение проявляется в 170-килограммовом двуруком военном роботе.

Спустя пару минут Роман не двинулся с места — он все еще сидит, размышляя о ветке дерева, раскинув руки, как богомол. В течение последних 10 лет альянс Robotics Collaborative Technology Alliance (RCTA) армейской исследовательской лаборатории работал с робототехниками из Университета Карнеги-Меллона, Университета штата Флорида, General Dynamics Land Systems, JPL, MIT, QinetiQ North America, Университета Центральной Флориды. , Пенсильванский университет и другие ведущие исследовательские институты для разработки автономных роботов для использования в будущих наземных боевых машинах.RoMan — одна из частей этого процесса.

Задача «расчистить путь», над которой медленно обдумывает RoMan, трудна для робота, потому что задача настолько абстрактна. RoMan должен идентифицировать объекты, которые могут блокировать путь, рассуждать о физических свойствах этих объектов, выяснять, как их захватить и какую технику манипуляции лучше всего применить (например, толкать, тянуть или поднимать), а затем Сделай это. Это много шагов и много неизвестного для робота с ограниченным пониманием мира.

В этом ограниченном понимании роботы ARL начинают отличаться от других роботов, которые полагаются на глубокое обучение, — говорит Итан Стамп, главный научный сотрудник программы AI для маневра и мобильности в ARL. «Армия может быть задействована практически в любой точке мира. У нас нет механизма для сбора данных во всех различных областях, в которых мы могли бы действовать. Мы можем быть размещены в каком-то неизвестном лесу на другой стороне world, но ожидается, что мы будем работать так же хорошо, как и на собственном заднем дворе », — говорит он.Большинство систем глубокого обучения надежно функционируют только в тех областях и средах, в которых они прошли обучение. Даже если домен — это что-то вроде «каждой дороги в Сан-Франциско», с роботом все будет в порядке, потому что это уже собранный набор данных. Но, по словам Стампа, это не вариант для военных. Если армейская система глубокого обучения не работает должным образом, они не могут просто решить проблему путем сбора дополнительных данных.

Роботы ARL также должны хорошо понимать, что они делают.«В стандартном операционном порядке для миссии у вас есть цели, ограничения, параграф о намерениях командира — в основном рассказ о цели миссии — который предоставляет контекстную информацию, которую люди могут интерпретировать, и дает им структуру, когда им нужно чтобы принимать решения и когда им нужно импровизировать », — объясняет Стамп. Другими словами, РоМану может потребоваться быстро расчистить путь, или ему может потребоваться расчистить путь незаметно, в зависимости от более широких целей миссии. Это большая просьба даже для самого продвинутого робота.«Я не могу придумать подход, основанный на глубоком обучении, который мог бы работать с такой информацией», — говорит Стамп.

Пока я смотрю, RoMan сбрасывается для второй попытки удаления ветки. Подход ARL к автономности является модульным, где глубокое обучение сочетается с другими методами, а робот помогает ARL выяснить, какие задачи подходят для каких методов. В настоящий момент RoMan тестирует два разных способа идентификации объектов по данным 3D-сенсора: подход UPenn основан на глубоком обучении, а Carnegie Mellon использует метод, называемый восприятием через поиск, который опирается на более традиционную базу данных 3D-моделей.Восприятие посредством поиска работает только в том случае, если вы заранее точно знаете, какие объекты ищете, но обучение проходит намного быстрее, поскольку вам нужна только одна модель для каждого объекта. Он также может быть более точным, когда восприятие объекта затруднено — например, если объект частично скрыт или перевернут. ARL тестирует эти стратегии, чтобы определить, какая из них наиболее универсальна и эффективна, позволяя им работать одновременно и конкурировать друг с другом.

Восприятие — это одна из вещей, в которых глубокое обучение стремится преуспеть.«Сообщество компьютерного зрения добилось безумного прогресса, используя глубокое обучение для этого», — говорит Мэгги Вигнесс , ученый-компьютерщик из ARL. «Мы добились хороших успехов с некоторыми из этих моделей, которые были обучены в одной среде, обобщенной для новой среды, и мы намерены продолжать использовать глубокое обучение для такого рода задач, потому что это современное состояние».

Модульный подход ARL может сочетать несколько методов таким образом, чтобы максимально использовать их сильные стороны.Например, система восприятия, которая использует зрение на основе глубокого обучения для классификации местности, может работать вместе с автономной системой вождения, основанной на подходе, называемом обучением с обратным подкреплением, где модель может быть быстро создана или уточнена на основе наблюдений людей-солдат. Традиционное обучение с подкреплением оптимизирует решение, основанное на установленных функциях вознаграждения, и часто применяется, когда вы не всегда уверены, как выглядит оптимальное поведение. Это меньше беспокоит армию, которая, как правило, может предположить, что хорошо обученные люди будут поблизости, чтобы показать роботу, как правильно действовать. «Когда мы запускаем этих роботов, все может измениться очень быстро», — говорит Вигнесс. «Поэтому нам нужна была техника, в которой мы могли бы вмешаться солдата, и с помощью всего лишь нескольких примеров от пользователя в полевых условиях, мы могли бы обновить систему, если нам понадобится новое поведение». По ее словам, метод глубокого обучения потребует «гораздо больше данных и времени».

Глубокое обучение борется не только с проблемами нехватки данных и быстрой адаптацией. Есть также вопросы надежности, объяснимости и безопасности.«Эти вопросы не являются уникальными для военных, — говорит Стамп, — но они особенно важны, когда мы говорим о системах, которые могут включать летальность». Чтобы было ясно, ARL в настоящее время не работает над летальными автономными системами оружия, но лаборатория помогает заложить основу для автономных систем в вооруженных силах США в более широком смысле, что означает рассмотрение способов использования таких систем в будущем.

Требования глубокой сети в значительной степени не соответствуют требованиям армейской миссии, и это проблема.

По словам Стампа, безопасность является очевидным приоритетом, но, тем не менее, нет четкого способа сделать систему глубокого обучения достоверно безопасной. «Глубокое обучение с ограничениями безопасности — это серьезное исследовательское усилие. Трудно добавить эти ограничения в систему, потому что вы не знаете, откуда взялись ограничения, уже существующие в системе. Поэтому, когда меняется миссия или меняется контекст, с этим трудно справиться. Это даже не вопрос данных, это вопрос архитектуры ». Модульная архитектура ARL, будь то модуль восприятия, использующий глубокое обучение, или автономный модуль вождения, использующий обучение с обратным подкреплением, или что-то еще, может формировать части более широкой автономной системы, которая включает в себя те виды безопасности и адаптивности, которые требуются военным.Другие модули в системе могут работать на более высоком уровне, используя различные методы, которые более поддаются проверке или объяснению и которые могут вмешиваться для защиты всей системы от неблагоприятного непредсказуемого поведения. «Если появляется другая информация и меняет то, что нам нужно делать, существует иерархия», — говорит Стамп. «Все происходит рационально».

Николас Рой , возглавляющий группу Robust Robotics Group в Массачусетском технологическом институте и называющий себя «в некотором роде подстрекателем сброда» из-за своего скептицизма по поводу некоторых заявлений о силе глубокого обучения, соглашается с робототехниками ARL в том, что Подходы с глубоким обучением часто не справляются с проблемами, к которым должна быть готова армия.«Армия всегда входит в новую среду, и противник всегда будет пытаться изменить среду, чтобы тренировочный процесс, который прошли роботы, просто не соответствовал тому, что они видят», — говорит Рой. «Таким образом, требования глубокой сети в значительной степени не соответствуют требованиям армейской миссии, и это проблема».

Рой, который работал над абстрактными рассуждениями для наземных роботов в рамках RCTA, подчеркивает, что глубокое обучение является полезной технологией в применении к проблемам с четкими функциональными взаимосвязями, но когда вы начинаете смотреть на абстрактные концепции, неясно, подходит ли глубокое обучение. жизнеспособный подход.«Мне очень интересно узнать, как нейронные сети и глубокое обучение могут быть собраны таким образом, чтобы поддерживать рассуждения более высокого уровня», — говорит Рой. «Я думаю, что все сводится к идее объединения нескольких нейронных сетей низкого уровня для выражения концепций более высокого уровня, и я не верю, что мы пока понимаем, как это сделать». Рой приводит пример использования двух отдельных нейронных сетей: одна для обнаружения объектов, являющихся автомобилями, а другая — для обнаружения объектов красного цвета. Сложнее объединить эти две сети в одну большую сеть, которая обнаруживает красные машины, чем если бы вы использовали систему символических рассуждений, основанную на структурированных правилах с логическими отношениями.«Многие люди работают над этим, но я не видел настоящего успеха, который приводил бы к абстрактным рассуждениям подобного рода».

В обозримом будущем ARL заботится о том, чтобы его автономные системы были безопасными и надежными, удерживая людей как для рассуждений более высокого уровня, так и для случайных советов на низком уровне. Люди могут не всегда быть в курсе событий, но идея состоит в том, что люди и роботы более эффективны, когда работают вместе в команде. По словам Стампа, когда в 2009 году началась последняя фаза программы Robotics Collaborative Technology Alliance, «мы уже много лет прожили в Ираке и Афганистане, где роботы часто использовались в качестве инструментов.Мы пытались выяснить, что мы можем сделать, чтобы превратить роботов от инструментов к тому, чтобы они больше действовали как товарищи по команде в отряде ».

RoMan получает небольшую помощь, когда человек-руководитель указывает на область ветви, где хватание может быть наиболее эффективным. Робот не имеет никаких фундаментальных знаний о том, что на самом деле представляет собой ветвь дерева, и это отсутствие знаний о мире (то, что мы считаем здравым смыслом) является фундаментальной проблемой для автономных систем всех видов. Если человек использует наш обширный опыт в небольшом количестве рекомендаций, это может значительно облегчить работу RoMan. И действительно, на этот раз РоМану удается успешно схватить ветку и с шумом протащить ее через комнату.

Превратить робота в хорошего товарища по команде может быть сложно, потому что бывает сложно найти нужную автономию. Слишком мало, и для управления одним роботом потребуется большая часть или все внимание одного человека, что может быть подходящим в особых ситуациях, таких как обезвреживание боеприпасов, но в остальном неэффективно. Слишком большая автономия — и у вас начнутся проблемы с доверием, безопасностью и объяснимостью.

«Я думаю, что уровень, который мы здесь ищем, — это чтобы роботы работали на уровне рабочих собак», — объясняет Стамп. «Они точно понимают, что нам нужно, чтобы они делали в ограниченных обстоятельствах, у них есть небольшая гибкость и творческий подход, если они столкнутся с новыми обстоятельствами, но мы не ожидаем, что они будут творчески решать проблемы. И если им понадобится помощь , они нападают на нас «.

RoMan вряд ли обнаружит себя в полевых условиях в ближайшее время, даже в составе команды с людьми. Это во многом исследовательская платформа. Но программное обеспечение, разрабатываемое для RoMan и других роботов в ARL, под названием Adaptive Planner Parameter Learning (APPL) , скорее всего, будет сначала использоваться в автономном вождении, а затем в более сложных роботизированных системах, которые могут включать в себя мобильные манипуляторы, такие как RoMan. APPL сочетает в себе различные методы машинного обучения (включая обучение с обратным подкреплением и глубокое обучение), иерархически организованные под классическими автономными навигационными системами. Это позволяет применять цели и ограничения высокого уровня поверх программирования более низкого уровня.Люди могут использовать дистанционно управляемые демонстрации, корректирующие вмешательства и оценочную обратную связь, чтобы помочь роботам адаптироваться к новым условиям, в то время как роботы могут использовать неконтролируемое обучение с подкреплением для корректировки параметров своего поведения на лету. Результатом является автономная система, которая может пользоваться многими преимуществами машинного обучения, а также обеспечивать безопасность и объяснимость, необходимые армии. С APPL система, основанная на обучении, такая как RoMan, может работать предсказуемым образом даже в условиях неопределенности, прибегая к настройке или демонстрации человеком, если она попадает в среду, слишком отличную от той, в которой она обучалась.

Заманчиво посмотреть на быстрый прогресс коммерческих и промышленных автономных систем (автономные автомобили — лишь один из примеров) и задаться вопросом, почему армия, кажется, несколько отстает от современного уровня техники. Но, как Стамп обнаруживает, что вынужден объяснять армейским генералам, когда дело доходит до автономных систем, «существует множество серьезных проблем, но тяжелые проблемы промышленности отличаются от серьезных проблем армии». Армия не может позволить себе роскошь управлять своими роботами в структурированной среде с большим количеством данных, поэтому ARL приложила так много усилий для создания APPL и сохранения места для людей.В будущем люди, вероятно, останутся ключевой частью автономной структуры, разрабатываемой ARL. «Это то, что мы пытаемся создать с помощью наших робототехнических систем», — говорит Стамп. «Это наш стикер на бампере:« От инструментов к товарищам по команде ». »

Эта статья появится в выпуске для печати за октябрь 2021 года как «Deep Learning Goes to Boot Camp ».

Статьи с вашего сайта

Статьи по теме в Интернете

EAN 3165140564762 — Bosch 2608586752 Биты Перфораторы Sds-max-7 16 X 400 X 540 мм

EAN 3165140564762

EAN 3165140564762 связан с Bosch 2608586752 Биты Молотки Дыроколы Sds-max-7 16 X 400 X 540 мм

1. Аппаратное обеспечение> Принадлежности для инструментов> Принадлежности для сверл и отверток> Удлинители для сверл

EAN 3165140564762 имеет следующие варианты названия продукта:

1. Bosch 2608586752 Ударное сверло SDS-Max-7, 0 В, серебристое, 16 x 400 x 540 мм
2. Bosch 16x400x540mm Quadro-x Sds-max Ударное сверло
3. Bosch 2608586752 Биты Молотки Дыроколы Sds-max-7 16 400 х 540 мм

Подробнее

EAN-13:	3 165140 564762
Страна регистрации:	Франция
Торговая марка:	Bosch
Цвет:	000 Зеленый
		Зеленый
Вес . 50 фунтов
Последнее сканирование:	2020-10-19 05:19:10

Информация о покупках

Продукты с EAN 3165140564762 были перечислены на следующих веб-сайтах. Цены на продукты действительны на указанную дату / время и могут быть изменены.

Магазины	Информация о продукте	Цена	Последнее обновление
OnBuy.com	Bosch 2608586752 Ударное сверло SDS-Max-7, 0 В, серебристое, 16 x 400 x 540 мм	46,02	2019-10-11 23:22:49
eBay UK	Bosch 16x400x540mm Ударное сверло Quadro-x Sds-max	53,95	04.04.2017 05:17:09
eBay UK Б / у	Bosch 2608586752 Биты Перфораторы Sds-max-7 16 X 400 X 540 мм	₤ 58. No related posts. Похожие записи Ванны из камня искусственного: Ванны из искусственного камня купить, цены и размеры в интернет-магазине Сантехника-Онлайн.РУ Добавлено 21.05.197824.09.2021 Установка для промывки котлов своими руками: Насос для промывки теплообменников своими руками Добавлено 17.06.197022.07.2021 Как перекрасить дверь: быстросохнущая краска без запаха для межкомнатных деревянных изделий и из МДФ, как снять старую краску Добавлено 05.08.198627.12.2021 Как сделать маленькие розочки из фоамирана: Мастер класс по созданию цветка розы из фоамирана Добавлено 06.06.197206.08.2021 Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сайт