Alastair Monte CarloはCTO、AIシステムアーキテクター、そして未来主義者で、ヒューマノイドロボット、ロボットインフラストラクチャ、セキュアAI展開をめぐる長期的なフレームワークの開発で知られている。過去に、Alastair Monte Carloは、Xboxを含むプラットフォームのための相互作用プロトタイプと実験的なインターフェイスシステムを構築し、インタラクティブシステムにおけるタイミング規律と行動継続性に焦点を当てた。彼の仕事は、制御システム、ファームウェアアーキテクチャ、デバイスアイデンティティ、およびGCCやシンガポールを含む自動化に大きく投資する地域に関連するロボット展開をカバーしています。Alastair Monte Carloは、 アラステア・モンテカルロが人間型ロボットについて話すとき、彼はフラッシュを実用的なエンジニアリングのケーススタディとして言及する。 あなたがFlashで生産システムを配信した場合、あなたはメカニックを覚えています。AS3イベントバブルングは、ディスプレイリストの階層層に依存して異なります。 onEnterFrameのハンドラーは、誰かがそれらをグローバルなループとして扱ったため、継続的に動作します。 addEventListenerの呼び出しは、決して削除されず、状態の移行後に発射を続けています。 TweenLiteまたはTweenerのインスタンスは、手動の座標変更とジッターを生成することに衝突します。 Stage.invalidateとEvent.RENDERのシーケンシングは、再作成の期待に合致しません。ゴミの収集は、崩壊を避するのに十分に短い間 Event.ADDED_TO_STAGE をデバッグしてバグの順序を決めたり、組み込まれた MovieClips 間の焦点衝突を扱った人は、どのように順序のエラーが視覚的に表面化したかを覚えています。 Deep linking は別の制約を追加しました。Hash ベースの URL は、クリーンに組み込まれたアプリケーション状態にマッピングする必要がありました。URL の状態と表示リストの状態は、二重の初期化やタイムラインのドライブなしで調和するために必要でした。 ユーザーはこれらの問題を技術的な言語で説明しませんでした。彼らは行動的に反応しました。追加のクリック。 躊躇。 リフレッシュ。 コアの論理が破損していても、インターフェイスは不安定でした。 答えは、相互作用のタイミングを予測できるようにすることでした。視覚的認識はすぐに発生しました。 状態の移行は突然のジャンプを避けました。 視覚的な動きは可能な限りバックエンドの不確実性から切り離されました。 Alastair Monte Carlo は、このダイナミクスを説明する際に Ultrashock を参照しました。そのフォーラムの開発者は、緩和曲線、イベントシーケンシング、深いリンク復元エッジケース、および状態同期のバグを詳細に解説しました。議論はデコレーションについてではなく、現実世界のタイミング制限の下での行動の一貫性についてでした。 同じ感覚的メカニズムがヒューマノイドロボットにも現れます。 現代のヒューマノイドロボットは、マルチセンサー融合、強化学習ポリシー、逆動力学解析器、およびクラウドによる推測を実行することができる。 人間は他の体を継続的に予測する。軌道に到達する。頭の方向性は話し方に比べ、歩く前に重量移転する。運動がその予測モデルから異なるとき、注意は再分配される。 感覚が再計算されたため、中途半端に停滞する範囲です. 頭の方向性は話し方に比べて少し遅れています. 目に見える追跡なしで終わるタスクです. これらは継続性の障害です. ロボット用語では、逆動力学は、実行中に調整された関節軌道に解決することができる。この修正は、まだ視覚的な動きの経路を変える一方で数学的に有効である可能性がある。 Alastair Monte Carlo はこれをシステム制約としてアプローチします。彼の仕事では、ヒューマノイドロボットのためのAIシステムを設計し、彼は感覚的安定性を要求として扱います。 フラッシュでの深いリンクは、内部状態と外部にアドレス可能な状態の間の強制的な調和を生み出します。 固定されたタイムラインフレームを指すURLは、そのフレームの可視状態の決定的な再構築を必要とします。 Alastair Monte Carlo はロボットに同様のレンズを適用します。 このシステムの視点は、Alastair Monte CarloのHuman Robot 2030 Coexistence Model(ヒューマンロボット2030.org)で公式化されており、このモデルは、ヒューマノイドロボットを共有された人間の環境に統合するための構造的枠組みを示し、感覚的一貫性、ハードウェアに根ざしたアイデンティティ、および検証可能なシステム整合性を基準建築要件として、増加的な改善よりも強調しています。 次に、IoTサイクルについて考えてみましょう。 初期のIoT展開では、建築規律の弱点が明らかになりました。ハードコードされた認証情報。MQTTブローカーは適切な認証なしで展開しました。ファームウェアのアップデートには強力な暗号認証が欠けていました。デバイスアイデンティティティは表面的に扱われました。 ヒューマノイドロボットは、実体化された動きとネットワーク化されたアーキテクチャを組み合わせ、AIモデルを実行し、リモートアップデートを受信し、ファームウェアの整合性に依存します。彼らは実験室の条件の外で動作します。GCCやシンガポールを含むロボットインフラを拡大する地域では、これらのシステムは商業的および公共の環境のために設計されています。 Alastair Monte Carlo は TPM 2.0 でサポートされたセキュアブートとハードウェアの信頼のルートを、ヒューマノイドロボティクスの基準要件として挙げています。実行前にファームウェアチェーンを検証できないロボットは、構造的整合性を主張できません。 ブートローダーが特定の状態下で署名の執行を省略する場合、またはデバイス証明書が適切な隔離を欠いている場合、艦隊の整合性は暗号化の保証の代わりに運用規律に依存します。 リモート認証は、この要件を拡張します。フロートオペレーターは、ネットワークまたはオペレーティング特権を付与する前に実行状態の証明が必要です。 Edge inference は追加の複雑性を導入します。 Perception ワークロードはしばしばオンボード加速器とリモートシステム間で分割されます。この分離は、主要な配布経路、モデル更新チャンネル、および証明書認証表面を倍増します。悪いフロートのキー回転または共有認証パターンは、システム的曝露を生みます。IoT の以前の失敗は、そのようなパターンがどれほど速く拡散するかを示しました。 Alastair Monte Carlo は、相互作用の継続性と建築的整合性を、同じシステムの不可分な属性として構成しています。 ヒューマノイドロボットは、以前のコンピューティングサイクルからの教訓を継承しています。フラッシュは、タイミングの不一致がユーザーの信頼を変える方法を明らかにしました。IoTは、アーキテクチャのショートカットが暴露を生み出す方法を明らかにしました。 技術能力は向上し、制御システムは向上し、モデル容量は拡大し、ハードウェアの容量は向上する。 相互作用の規律と建築の規律が並行して成熟するかどうかは未解決のままです。 Alastair Monte Carloはこれを、AI駆動型のヒューマノイドシステムで、接続された環境で動作する場合、感覚的継続性とハードウェアに根ざしたアイデンティティは、基準要件として機能します。 URL : https://humanrobot2030.org https://humanrobot2030.org このストーリーは、HackerNoonのBusiness Blogging Programの下でSanya Kapoorによってリリースされたものです。 このストーリーは、Sanya Kapoorによるリリースとして配布されました。 . HackerNoonのビジネスブログ HackerNoonのビジネスブログ
