Рада ухвалила закон про мобілізацію: що змінюється для українців
Долар 41.54 ₴ (+0.12), євро 44.98 ₴ (-0.05)
Кременчук: +18°C, ясно. Увечері до +12°C.
День працівників соціальної сфери. Всесвітній день сміху.
Сьогодні святкують: Максим, Віктор, Тамара
Овен: Хороший день для нових починань. Зірки сприяють ініціативі.
2004 — Кіпр, Чехія та 8 інших країн вступили до Євросоюзу
Паливо знову подорожчало: А-95 переступив психологічну межу
Apple iPhone 17 Air: все що відомо про найтоншу модель
У лабораторії комп'ютерних наук та штучного інтелекту MIT (CSAIL) розробили інноваційну систему Neural Jacobian Fields (NJF), яка дозволяє роботам навчатися за допомогою візуальних даних. Це відкриття
У лабораторії комп'ютерних наук та штучного інтелекту MIT (CSAIL) розробили інноваційну систему Neural Jacobian Fields (NJF), яка дозволяє роботам навчатися за допомогою візуальних даних. Це відкриття може змінити підхід до управління роботами, замінюючи складні сенсорні системи єдиною камерою.
Система NJF дає роботам можливість вчитися, спостерігаючи за своїми рухами, замість використання традиційних моделей і сенсорів. Це дозволяє роботам самостійно розуміти, як їхні тіла реагують на команди управління. Такий підхід відкриває нові горизонти для проектування роботів, дозволяючи дизайнерам створювати нестандартні форми без турботи про їхню модельованість.
У випробуваннях NJF показала свою універсальність на різних типах роботів, від м'яких маніпуляторів до жорстких механічних рук. Це доводить, що система може ефективно навчати роботи навіть в умовах складних і динамічних середовищ.
За словами дослідників, NJF може знайти застосування в різних галузях: від сільського господарства до будівництва. Роботи, оснащені цією системою, здатні працювати в складних умовах, де традиційні методи управління зазнають невдачі. Надалі команда планує розширити можливості NJF, включивши в неї нові функції для роботи з різними типами роботів.
Без спаму. Лише топ-матеріали Gosta. Відписатись в один клік.