Apptronik, an Austin-based company specializing in the development of versatile, mobile robotic systems, is announcing a partnership with NASA to accelerate commercialization of its new humanoid robot. The robot, called Apollo, will be one of the first humanoids available to the commercial markets.
At Apptronik’s headquarters in Austin, Texas, the first prototype of Apollo is now complete, with the expectation of broader commercial availability in 2023. Unlike special-purpose robots that are only capable of a single, repetitive task, Apollo is designed as a general-purpose robot capable of doing a wide range of tasks in dynamic environments. Apollo will benefit workers in industries ranging from logistics, retail, hospitality, aerospace and beyond.
NASA is known across the globe for its contributions to the advancement of robotics technology. NASA first partnered with Apptronik in 2013 during the DARPA Robotics Challenge (DRC), where founders were selected to work on NASA’s Valkyrie Robot. The government agency has now selected Apptronik as a commercial partner to launch a new generation of general-purpose robots, starting with Apollo.
“Continued investment from NASA validates the work we are doing at Apptronik and the inflection point we have reached in robotics. The robots we’ve all dreamed about are now here and ready to get out into the world,” said Jeff Cardenas, CEO and co-founder of Apptronik. “These robots will first become tools for us here on Earth, and will ultimately help us move beyond and explore the stars.”
In addition to its work with NASA, Apptronik’s team has partnered with leading automotive OEMs, major transportation and logistics companies, and government agencies. Boasting notable names including Dr. Nicholas Paine, Co-founder and Chief Technology Officer of Apptronik and Dr. Luis Sentis, Co-Founder and Scientific Advisor, its team is respected as among the best in the world. A growing hub for robotics, the Austin-based company continues to recruit top talent looking to bring their innovations to market now.
Apptronik is recognized for its emphasis on human-centered design, building beautifully designed and user-friendly robotic systems. As part of this commitment, it selected premier design firm argodesign as its partner in designing Apollo with the goal of creating robots capable of working alongside humans in our most critical industries. The team’s focus now is to scale Apollo so that it can be customer-ready in 2023.
About Apptronik: Apptronik is a robotics company that has built a platform to deliver a variety of general-purpose robots. The company was founded in 2016 out of the Human Centered Robotics Lab at the University of Texas at Austin, with a mission to leverage innovative technology for the betterment of society. Its goal is to introduce the next generation of robots that will change the way people live and work, while tackling some of our world’s largest challenges. To learn more about careers at Apptronik, visit https://apptronik.com/careers/.
RobotCreator DX offers intuitive software interfaces to make customization and interaction with the robot unintimidating for beginners and advanced users alike.
Taipei, Taiwan, 07 July, 2022 – NUWA announced on Kickstarter, the all-new RobotCreator DX, a highly customizable AI robot companion designed for users of all levels of skills.
Featuring numerous web-based editing software and a wide array of sensors, RobotCreator DX can be programmed to perform complicated tasks including voice recognition, video calls, interactive games, and many more.
Thanks to the advanced RoFlow Workflow interface, users can effortlessly program the robot to perform various tasks without prior coding knowledge. On the other hand, Trainkit allows users to train DX to chat and respond with physical motions, images or videos.
Notable features include:
Roflow: A powerful cloud-based visual programming software that allows users to easily customize the robot’s behavior. Users can tap into the vast resources and functions of the robot without prior programming skills.
CodeLab: An easy-to-use coding center for RobotCreator DX. CodeLab can be accessed from computers, mobile devices, or the DX itself. Natively supports MQTT, CodeLab allows for cross-device control and connection.
Content Editor: A timeline-based motion editing software designed to program the robot to perform sophisticated movements with its built-in expression and movement library.
Trainkit: A chatbot dialogue design tool with fuzzy language matching. Trainkit allows users to add body movement, as well as images or videos to the response.
Quiz Editor: Quiz Editor allows users to design and create interactive games where the fun never ends. Interaction can be made using the integrated touch and audio sensors.
Skin Editor: A web-based editing software that allows users to create dynamic facial expressions for RobotCreator DX. Users can utilize the built-in templates or create their own with Adobe Photoshop or Illustrator.
MakerBase: As one of the pillars of the NUWA platform, users can connect with DX fans across the world and share resources like the code, design, and more.
RobotCreator DX Pricing and Availability
Early Bird pledges for RobotCreator DX are now available for a limited amount on Kickstarter for $599, which is more than 40% off the future retail price.
For the complete list of all available backing options and more product details, jump over to the official RobotCreator DX crowdfunding campaign page by clicking the link below.
Founded in Taipei, Taiwan in 2016, NUWA Robotics has extensive experience in AI, software/hardware development, interactive content, and mass production. We have experts across different fields to design and create a robot that can establish a deeper connection with humans. NUWA envisions a world where everyone has a robot companion that provides beyond just responses to commands, but one that can support emotional needs.
Künstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie und birgt enormes wirtschaftliches Potenzial. Doch ein Blick in deutsche Produktionshallen zeigt noch ein anderes Bild: Lediglich 6,8 Prozent der Unternehmen aus den Bereichen Maschinenbau und Elektrotechnik setzen KI-Technologien ein (Stand 2019). Dabei birgt KI gerade für das produzierende Gewerbe zahlreiche Potenziale.
Künstliche Intelligenz ist ein Überbegriff, der den Ansatz beschreibt, mit Maschinen Probleme zu lösen und menschliche Intelligenz zu imitieren. Dabei spielt insbesondere ein Teilbereich, das Machine Learning (Maschinelles Lernen), in Unternehmen und Produktionen eine entscheidende Rolle. Machine Learning bedeutet, dass ein System aus Beispielen lernt und diese nach der Lernphase verallgemeinern kann.
In der Produktion kommt Machine Learning beispielsweise im Bereich Predictive Analytics zum Einsatz. Dort wird KI als Teil von Vorhersagemodellen zur Überwachung und Wartung von Produktionsanlagen eingesetzt, um frühzeitig auf kritische Zustände reagieren zu können.
Auch das Wissensmanagement greift für die Auswertung von internen Informationen und Daten auf Machine Learning zurück. Daten von Fertigungslinien, Lieferketten, aber auch von einzelnen Produkten werden für Unternehmensprozesse, die Produktentwicklung und neue Geschäftsmodelle ausgewertet. Ohne den Einsatz von KI wäre eine Analyse aufgrund der schieren Datenmenge nicht möglich.
Mit KI und Robotik Handarbeitsplätze automatisieren
Machine Learning, häufig in Kombination mit Machine Vision, kommt auch in den Bereichen Robotik und Automatisierung, Sensorik und bei fahrerlosen Transportsystemen zum Einsatz. Für die Fertigung ist dabei das Zusammenspiel von KI und Robotik ein wichtiger Schlüssel für die Zukunft.
KI-Produkte, wie beispielsweise Robotersteuerungen, ermöglichen es unter anderem, Handarbeitsplätze zu automatisieren. Ein nicht zu vernachlässigender Vorteil, denn Arbeitskräfte sind rar und der Mangel verschärft sich in den Jahren weiter, wie der Deutsche Industrie- und Handelskammertag (DIHK) prognostiziert. Übernehmen Roboter auch Aufgaben, für die es bisher die Flexibilität eines Menschen brauchte, sorgt das für die Entlastung der Stammbelegschaft, eine Auslastung der Maschinen und sichert auf lange Sicht die Wettbewerbsfähigkeit.
Robuster Umgang mit Varianzen
KI-Steuerungen wie MIRAI von Micropsi Industries ergänzen die native Steuerung eines Roboters. Der Roboter erhält dank einer Kamera und einem neuronalen Netzwerk die Auge-Hand-Koordination und eine vergleichbare Flexibilität wie ein Mensch. Ein solches intelligentes Robotersystem lernt bei neuen Aufgaben, bei anders geformten oder positionierten Werkteilen oder bei vergleichbaren Varianzen schnell, was es zu tun hat und passt bei Bedarf seine Bewegungen in Echtzeit eigenständig an. Ob es sich um das Picken einzelner Teile, Zustellbewegungen oder Fügen und Verfolgen handelt: Zahlreiche Tätigkeiten sind mit einer einzigen kleinen Kamera am Roboter-Handgelenk umsetzbar.
Diese Fähigkeiten lassen sich mit MIRAI durch menschliche Demonstration trainieren. Weder KI- noch Programmierkenntnisse sind erforderlich. Das Know-how bleibt selbst ohne KI-Fachkräfte im Unternehmen. Dem Roboter muss dafür das Ziel einige Male in typisch vorkommenden Varianzen mit der Kamera gezeigt werden. Die KI verallgemeinert im Anschluss die gezeigten Daten. Ein solches System kann in wenigen Stunden trainiert und sogar neu trainiert werden. Selbst eine Fertigung im High Mix-/Low-Volume lässt sich so rentabel automatisieren. Was intelligente Robotiklösungen bereits in der Praxis leisten, zeigen die folgenden Beispiele.
Intelligentes Handling-System bei ZF
Der Technologiekonzern ZF stand vor der Herausforderung, die Werkstückzufuhr einer großvolumigen Frässtation, in der Zahnräder produziert werden, zu automatisieren. Im Werkprozess werden Metallringe aus einer Kiste entnommen und auf ein Förderband gelegt, um später in die Produktion der Zahnräder einzufließen. Die Schwierigkeit: Der Produktionsschritt ist sehr variantenreich, da sich die Ringe in der angelieferten Gitterbox verschieben und dadurch zufällig angeordnet sind. Auch Platzierung und Form der Box variieren. Wechselnde Lichtverhältnisse stellen eine zusätzliche Herausforderung dar. Außerdem ist die Oberfläche der Ringe metallisch glänzend, teilweise ölverschmiert oder korrodiert, was eine klassische Automatisierung unmöglich machte.
Heute ist die KI-Steuerung MIRAI und ein Cobot vom Modell UR10e bei ZF in einer automatisierten Werkstückaufnahme im Einsatz. Mit seiner eigenen Steuerung bringt der Cobot sich über den Ringen in der Kiste in Position. Nun übernimmt das MIRAI-System die Kontrolle: Es bewegt den Roboter selbstständig zum nächsten Ring und bringt den Greifer in die korrekte dreidimensionale Greifposition. Danach übernimmt der UR10e wieder, nimmt den Ring auf und bewegt ihn zum Ablegen auf das Förderband. Das komplette Einrichten des Roboters dauerte lediglich wenige Tage – MIRAI löste in kürzester Zeit ein lang bestehendes Problem.
BSH sucht mit KI nach Kältemittellecks
An ihrem spanischen Standort stellt die BSH Hausgeräte GmbH Kühl- und Gefrierschränke her. Im Herstellungsprozess muss das Unternehmen die Kupferrohrleitungen der Kühlschränke auf Leckagen testen. Für die sogenannte Dichtheitsprüfung wird eine Schnüffelsonde entlang der Kupferrohrleitungen und Kompressoren geführt, um Lötstellen auf austretendes Gas und Kältemittel zu prüfen. Das Besondere: Jede Rückseite der hergestellten Kühlschränke ist einzigartig, was Position, Farbe und Form der Lötpunkte angeht. Für einen herkömmlichen Roboter sind solche Varianzen ein unüberwindbares Hindernis. Der monotone Prüfprozess blieb dem Menschen vorbehalten – bis jetzt.
Den Prüfprozess übernimmt bei BSH nun eine Robotik-Komplettlösung den Prüfprozess. Dank der integrierten Robotersteuerung MIRAI ist es dem Roboter möglich, alle zu prüfenden Lötstellen verlässlich zu identifizieren und die Schnüffelsonde millimetergenau heranzuführen – unabhängig von Position, Form oder Farbe. Das System reagiert in Echtzeit auf seine Umwelt und handhabt selbst unvorhergesehene Abweichungen präzise. Die Roboterfähigkeiten wurden von Mitarbeitenden bei BSH durch menschliche Demonstration in nur wenigen Stunden trainiert. Weder Programmier- noch KI-Kenntnisse waren erforderlich. BSH konnte mit der Automatisierungslösung die laufenden Betriebskosten senken und Wartungen und Fehlerbehebungen reduzieren.
Neue Technologien als Wettbewerbsvorteil
Die Beispiele zeigen, dass Unternehmen mit KI sehr viel bewirken können: KI ermöglicht mehr Flexibilität, Unabhängigkeit, Effizienz und nicht zuletzt Resilienz. Nicht unwichtig in Zeiten wie diesen. Neue Technologien sollte dabei als Türöffner zu mehr Automatisierung verstanden werden. Leistungen, die bislang von Menschen oder Maschinen erbracht wurden, können nun von einer Software geliefert werden. Das ist nicht nur vorteilhaft beim drastisch zunehmenden Arbeitskräftemangel. Es erhöht auch die Flexibilität, Nachvollziehbarkeit und Zuverlässigkeit von Produktionsprozessen und verschafft einen dauerhaften Wettbewerbsvorsprung.
Establishing human-robot trust isn’t always easy. Beyond the fear of automation going rogue, robots simply don’t communicate how they are doing. When this happens, establishing a basis for humans to trust robots can be difficult.
Now, research is shedding light on how autonomous systems can foster human confidence in robots. Largely, the research suggests that humans have an easier time trusting a robot that offers some kind of self-assessment as it goes about its tasks, according to Aastha Acharya, a Draper Scholar and Ph.D. candidate at the University of Colorado Boulder.
Acharya said we need to start considering what communications are useful, particularly if we want to have humans trust and rely on their automated co-workers. “We can take cues from any effective workplace relationship, where the key to establishing trust is understanding co-workers’ capabilities and limitations,” she said. A gap in understanding can lead to improper tasking of the robot, and subsequent misuse, abuse or disuse of its autonomy.
To understand the problem, Acharya joined researchers from Draper and the University of Colorado Boulder to study how autonomous robots that use learned probabilistic world models can compute and express self-assessed competencies in the form of machine self-confidence. Probabilistic world models take into account the impact of uncertainties in events or actions in predicting the potential occurrence of future outcomes.
In the study, the world models were designed to enable the robots to forecast their behavior and report their own perspective about their tasking prior to task execution. With this information, a human can better judge whether a robot is sufficiently capable of completing a task, and adjust expectations to suit the situation.
To demonstrate their method, researchers developed and tested a probabilistic world model on a simulated intelligence, surveillance and reconnaissance mission for an autonomous uncrewed aerial vehicle (UAV). The UAV flew over a field populated by a radio tower, an airstrip and mountains. The mission was designed to collect data from the tower while avoiding detection by an adversary. The UAV was asked to consider factors such as detections, collections, battery life and environmental conditions to understand its task competency.
Findings were reported in the article “Generalizing Competency Self-Assessment for Autonomous Vehicles Using Deep Reinforcement Learning,” where the team addressed several important questions. How do we encourage appropriate human trust in an autonomous system? How do we know that self-assessed capabilities of the autonomous system are accurate?
Human-machine collaboration lies at the core of a wide spectrum of algorithmic strategies for generating soft assurances, which are collectively aimed at trust management, according to the paper. “Humans must be able to establish a basis for correctly using and relying on robotic autonomy for success,” the authors said. The team behind the paper includes Acharya’s advisors Rebecca Russell, Ph.D., from Draper and Nisar Ahmed, Ph.D., from the University of Colorado Boulder.
The research into autonomous self-assessment is based upon work supported by DARPA’s Competency-Aware Machine Learning (CAML) program.
In addition, funds for this study were provided by the Draper Scholar Program. The program gives graduate students the opportunity to conduct their thesis research under the supervision of both a faculty adviser and a member of Draper’s technical staff, in an area of mutual interest. Draper Scholars’ graduate degree tuition and stipends are funded by Draper.
Since 1973, the Draper Scholar Program, formerly known as the Draper Fellow Program, has supported more than 1,000 graduate students pursuing advanced degrees in engineering and the sciences. Draper Scholars are from both civilian and military backgrounds, and Draper Scholar alumni excel worldwide in the technical, corporate, government, academic, and entrepreneurship sectors.
Draper
At Draper, we believe exciting things happen when new capabilities are imagined and created. Whether formulating a concept and developing each component to achieve a field-ready prototype, or combining existing technologies in new ways, Draper engineers apply multidisciplinary approaches that deliver new capabilities to customers. As a nonprofit engineering innovation company, Draper focuses on the design, development and deployment of advanced technological solutions for the world’s most challenging and important problems. We provide engineering solutions directly to government, industry and academia; work on teams as prime contractor or subcontractor; and participate as a collaborator in consortia. We provide unbiased assessments of technology or systems designed or recommended by other organizations—custom designed, as well as commercial-off-the-shelf. Visit Draper at http://www.draper.com.
Now Seeking Community Support via Kickstarter, RevoRoulette Fills Shot Glasses & Offers 8 Exciting Party Games!
RevoRoulette is a sensational new robot shot dispenser that fills shot glasses and enables its players to choose from 8 exciting party games. It also has two modes for pouring shots along with six wells around the gadget tower. Moreover, it is compatible with standard shot cups and each well emits a colourful light. To introduce this project to the world, its creators at Miqo have recently launched a crowdfunding campaign on Kickstarter, and they are welcoming support and backing.
“We are proudly offering backers a discounted RevoRoulette starter kit on our campaign, and our best wishes to everyone who is planning to have fun at their parties with this amazing device,” said Josef Tregoat-Duncan, the Founder of Miqo, while introducing this project to the Kickstarter community. RevoRoulette is designed and assembled in the United Kingdom, and Miqo thrives on designing thoughtful and innovative products to make peoples’ lives easier.
The Kickstarter Campaign is located on the web at:
https://www.kickstarter.com/projects/joseftd/revoroulette?ref=1aiwft and backers from around the world can become a part of this project by making pledges and donations. Moreover, the goal of this Kickstarter campaign is to raise £18,000 for RevoRoulette with shipping offered worldwide. More details are available on the Kickstarter campaign page.
About This Project
RevoRoulette is a robotic dispenser that fills shot glasses in a stylish new way. The device also includes 8 fun party games. Designed and assembled in the UK by Miqo Innovations Ltd., this one of a kind device is already creating a major buzz and the company is currently crowdfunding it on Kickstarter.
