#Роботи

Комплексна екосистема для досліджень у галузі навчання роботів та втіленого ШІ

Розвиток штучного інтелекту досяг значних успіхів у різних галузях, таких як моделювання мови, згортання білків та ігровий процес, але прогрес у розвитку навчання роботів був повільнішим.

Дослідники Шанхайського університету представили набір даних, що містить 110 тис. послідовностей

Дослідники з Шанхайського університету Цзяо Тун вирішують проблеми роботизованих маніпуляцій, впроваджуючи новітній підхід до збору даних за допомогою датчиків сили і обертового моменту та тактильних пристроїв.

Стрибок до мультимодального навчання роботів з крос-модальним мисленням

Дослідники представили передовий фреймворк під назвою MUTEX, що розшифровується як "Мультимодальна специфікація завдань для виконання роботами". Цей фреймворк має на меті значно розширити можливості роботів у допомозі людям.

Безбатарейні роботи використовують принцип орігамі, щоб змінювати форму в повітрі

Дослідники з Вашингтонського університету розробили невеликі роботизовані пристрої, які використовують принцип орігамі, щоб змінювати форму в повітрі, «замикаючись» у складеному положенні під час падіння.

Нова технологія штучного інтелекту значно покращує навички розпізнавання роботів

До того дня, коли роботи зможуть готувати обід, прибирати зі столу і спорожняти посудомийну машину, ще дуже далеко. Команда дослідників зробила значний крок у цьому напрямку, розробивши роботизовану систему, яка використовує штучний інтелект, щоб допомогти роботам краще ідентифікувати та запам'ятовувати предмети.

MIT та Гарвард представили ШІ-рішення для об’єднання комп’ютерного зору та роботизованих систем

Спільна група дослідників з Массачусетського технологічного інституту та Гарвардського університету представила інноваційну систему під назвою "Follow Anything" (FAn) у своєму останньому дослідженні в галузі штучного інтелекту.

Метод штучного інтелекту, який прискорює навчання робототехніці на 20%

Великою проблемою у навчанні роботів є відсутність достатньої кількості даних. Дані, які ми використовуємо для роботів, мають певні проблеми: їх нелегко зібрати, вони часто збираються в штучних умовах і занадто схожі між собою.

Швейцарські інженери створили робота Magnecko, що поєднує в собі риси павука і гекона

Дослідники ETH Zurich створили робота під назвою Magnecko, що черпає натхнення як у дизайні павуків, так і в адгезивних властивостях геконів

Навчання з підкріпленням дозволяє підводним роботам знаходити і відстежувати об’єкти під водою

Навчання з підкріпленням було успішно застосовано для того, щоб морські роботи могли точно знаходити і відстежувати морські об'єкти і тварин.

Простіший метод навчання керуванню роботом

Дослідники розробляють метод машинного навчання, який дозволяє ефективно навчатися керувати роботом, що призводить до кращої продуктивності з меншою кількістю даних.

Autonomous Exploration Research Team: Дозволяємо роботам досліджувати самостійно

Дослідницька група Autonomous Exploration Research Team розробила набір роботизованих систем і планувальників, які дозволяють роботам швидше досліджувати, досліджувати найтемніші куточки невідомого середовища і створювати більш точні і детальні карти

3D-друкований роботизований захват, що не потребує електроніки для роботи

М'який роботизований захват не лише надрукований на 3D-принтері за один раз, але й не потребує жодної електроніки для роботи