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        從Covariant.ai跨過實用門檻 看機器手臂通用AI平台 (上)
        Covariant.ai and a universal AI platform for robots (1/2)
        • 2020/07/22
        • 278
        • 8

        倉儲物流的分揀任務難以自動化的主要原因是分揀物品的種類繁多,而且必須應付多變無序的應用場景。 新創公司Covariant.ai 發展的AI平台應用於機械手臂具有極高的自主性,分揀物品的成功率達到 99%,已經跨越真實世界的應用門檻達到新的里程碑。本文分上/下兩篇,探討 Covariant.ai 的發展策略以及對於AI機器手臂未來發展的意義。

        【內容大綱】

        • 一、 分揀機器人的自主性
        • 二、 分揀任務的實用門檻
        • 三、 Covariant 的發展策略
        • 四、 Covariant 的技術
        • 五、 AI演算法
          • (一) 強化學習

         

        【圖表大綱】

        • 圖1、應用於 Obeta 倉儲的AI機器手臂
        • 圖2、應用於分揀訓練的各式物品
        • 圖3、強化學習
        • 圖4、2018年 RL 在 Montezuma’s Revenge 遊戲中超越人類玩家

         

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