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
Готові до довгоочікуваної літньої відпустки? Перед тим, як вирушити в подорож, потрібно ретельно упакувати всі необхідні речі в валізу. Для людей це зазвичай нескладне завдання, але для робота такий п
Готові до довгоочікуваної літньої відпустки? Перед тим, як вирушити в подорож, потрібно ретельно упакувати всі необхідні речі в валізу. Для людей це зазвичай нескладне завдання, але для робота такий процес є складним викликом. Проте дослідники з MIT та NVIDIA Research розробили новий алгоритм, що значно прискорює процес планування для роботів.
Новий підхід дозволяє роботам "думати наперед", оцінюючи тисячі можливих рішень паралельно та відбираючи найкращі з них. Замість перевірки кожної дії окремо, як це робиться в багатьох існуючих підходах, цей метод враховує тисячі дій одночасно, вирішуючи багатокрокові маніпуляційні завдання за лічені секунди.
Використовуючи потужність графічних процесорів (GPUs), дослідники змогли значно прискорити процес. У фабричних чи складських умовах ця техніка дозволяє роботам швидко визначати, як маніпулювати та щільно пакувати предмети різних форм і розмірів без пошкоджень або зіткнень.
Алгоритм, відомий як cuTAMP, вже протестований на роботизованому маніпуляторі в MIT та людиноподібному роботові в NVIDIA. Він довів свою ефективність, знаходячи рішення менше ніж за 30 секунд без необхідності в навчальних даних. Цей підхід може розширити можливості роботів, наприклад, у використанні інструментів або виконанні голосових команд.
Без спаму. Лише топ-матеріали Gosta. Відписатись в один клік.