Другими словами, роботы-горничные становятся чем-то большим, чем просто забавными курьезами, превращаясь из студенческих проектов в миллионные предприятия.
Еще в 2002 году можно было отметить большой потенциал автономных бытовых приборов: пылесосы Roomba разошлись по всему миру в количестве 14 млн экземпляров. Однако до сих пор для развития этой концепции машинам не хватало умения распознавать визуальную информацию и реагировать на нее в режиме реального времени.
С появлением качественных и недорогих 3D-камер, быстрых процессоров и алгоритмов машинного обучения стало возможно создавать роботов, умеющих распознавать жесты, обходить или преодолевать препятствия и постоянно улучшать свои поведенческие способности. Например, не заходить в лифт, если он уже переполнен.
Такие роботы уже появляются — например, японские TUG компании Aethon ездят по коридорам больниц и развозят пациентам еду и анализы — в лаборатории. На их счету — 1 миллион миль и 19 миллионов доставок.
А Starship Technologies, компания, запущенная сооснователями Skype, недавно представила грузового робота для доставки еды. Его уже можно увидеть на улицах Лондона.
Разумеется, возможности роботов не ограничиваются сферой услуг. Машинное обучение позволяет им спускаться в жерло вулканов, исследовать и наносить на карту дно океанов, следить за поголовьем диких животных. То есть заниматься тем, что опасно или слишком сложно для человека, вооружившись алгоритмами, необходимыми для сбора и анализа данных.
Другим ключевым рынком является сельское хозяйство, где компании, вроде индийской GRoboMac создают автоматизированные системы для сбора хлопка.
Объединив ряд технологий в одной платформе, роботы создают индустрию услуг, которой не существовало раньше, достаточно гибкую, чтобы подстраиваться под требования различных заказчиков и, несомненно, прибыльную, считает Сивакумар.
Новый полимер позволит заряжать электромобиль за несколько минут
Идеи
Применение роботов в такой традиционно консервативной сфере, как медицина, имеет свои плюсы и минусы. С одной стороны, соображения безопасности, с другой — производительности. Об этом рассуждают на портале SingularityHub.