Microsoft在有限的預(yù)覽中宣布了端到端工具鏈

在最近的西雅圖Build會議上，Microsoft在有限的預(yù)覽中宣布了端到端工具鏈，以幫助開發(fā)人員和組織為其行業(yè)構(gòu)建自主系統(tǒng)。該平臺包括機器教學工具和仿真技術(shù)，這些技術(shù)使智能機器人系統(tǒng)能夠完成諸如運行自動叉車和機器人檢查平臺之類的任務(wù)。

該平臺利用了一些現(xiàn)有的Microsoft技術(shù)，包括 Azure物聯(lián)網(wǎng)，用于Windows的機器人操作系統(tǒng)（ROS），通過 2018年6月的Bonsai收購而獲得的機器教學技術(shù)以及稱為AirSim的微軟行業(yè)模擬器技術(shù)。

不應(yīng)將機器教學與機器學習相混淆，它使用一種補充方法來解決AI問題，即從人們那里獲取知識，而不是僅從數(shù)據(jù)中提取知識。微軟的AI作家Jennifer Langston解釋說：

機器教學依靠人們的專業(yè)知識將問題分解為更輕松的任務(wù)，并為機器學習模型提供有關(guān)如何更快地找到解決方案的重要線索。這就像在教孩子打全壘打一樣，首先將球放在發(fā)球區(qū)上，然后扔下手球，最后進入快球。

工業(yè)自動化幾乎不是一個新現(xiàn)象，但是這些系統(tǒng)不同于自動運行的系統(tǒng)。與涉及變化或未定義最終狀態(tài)的方案相反，傳統(tǒng)的自動化依賴于結(jié)構(gòu)化和重復(fù)的過程。例如，考慮地震中蛇形機器人能夠爬過雜物或狹窄的氣袋，尋找可能被困或處于危險環(huán)境條件下的人。

微軟已經(jīng)與Sarcos合作， 為Guardian S帶來了智能功能，該功能可以避免障礙物，并為機器人操作員提供更多的周期來專注于緊迫的決策，從而使機器人能夠更加自主地移動。Sarcos執(zhí)行副總裁兼首席市場官Kristi Martindale解釋說：

在現(xiàn)實世界中，操作員仍將在引導(dǎo)機器人方面發(fā)揮作用。但是，如果Guardian S能夠感知其周圍環(huán)境并執(zhí)行所有中間運動以自行穿越樓梯，則操作員可以專注于評估場景并做出更嚴格的判斷。