Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Исследователи из MIT учат роботов передвигаться среди людей
Новый робот с искусственным интеллектом может передвигаться по оживленной улице, не мешая при этом прохожим.
Команда ученых из Массачусетского технологического института (MIT) разработала автономного робота, который использует набор датчиков и усовершенствованную технику машинного обучения для навигации по переполненным улицам, при этом соблюдая принятые в обществе нормы. Новый робот на колесах может стать еще одним шагом на пути к полностью автоматизированным роботам-доставщикам или даже «умным» персональным роботам, способным двигаться за хозяином по оживленной улице.
Команда MIT попыталась научить своего робота ориентироваться в толпе, используя технику под названием «усиленное обучение». На базовом уровне метод заключался в том, чтобы прогонять программное обеспечение робота через компьютерную симуляцию, предназначенную для работы с объектами, перемещающимися с различной скоростью и по разным траекториями.
Симуляция также использовалась для обучения робота соблюдению определенных норм, таких как, например, движение по правой стороне и поддержание скорости около 1,2 метра в секунду. Когда робот попадает в помещение, полное людей, он начинает «вспоминать» ситуации, возникшие во время симуляций.
Робот оснащен множеством датчиков, включая камеру, датчики глубины и датчик LIDAR высокого разрешения, который позволяет роботу воспринимать окружающее пространство и свое положение в нем. Датчики оценивают обстановку каждую десятую долю секунды, позволяя роботу плавно регулировать траекторию своего движения.
Во время испытаний робота в помещении, полном людей, он смог провести в таких условиях 20 минут, не наткнувшись ни на одного человека.
Telegram 
Дзен 
VK Чемоданы оказались настоящими рассадниками микробов. Как выяснилось, на отдельных частях дорожных сумок может обитать в 58 раз больше бактерий, чем на сиденьях унитазов в общественном туалете.
Даже опытные программисты считали, что использование нейросети для написания кода экономит им время. Однако, когда исследователи проверили это на задачах из реального мира, выяснилось, что разработчики ошибаются. В действительности применение ИИ увеличило время, необходимое для реализации проектов.
В условиях отсутствия связи (шахты, горы, тайга) критически важна надежная передача данных. Ученые Пермского Политеха разработали цифровую радиостанцию, устойчивую к помехам и физическим препятствиям, включая бетонные стены. Устройство передает данные в двух сетях MANET одновременно, обеспечивая скорость до 300 кбит/с (низкоскоростной канал) и 54 Мбит/с (высокоскоростной). Рация работает как ретранслятор и узел сети, что делает ее незаменимой для спасателей, промышленности и туристов. Ключевые преимущества разработки: помехоустойчивость, дальность связи до 30 километров и работа при -25°C до +55 градусов Цельсия.
Лето 2025 обещает насыщенную линейку научно-фантастических сериалов на ведущих стриминговых платформах. От адаптаций культовых романов до масштабных космических одиссей — мы отобрали проекты, на которые стоит обратить внимание.
Международная команда ученых оценила связь между длительностью физической активности, ее интенсивностью, риском смерти от всех причин и вероятностью развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний.
В Институте искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ предложили новый подход, основанный на современных методах машинного обучения, для определения генетического происхождения человека. Графовые нейросети позволяют с высокой точностью различать даже очень близкие популяции.
Радиотелескопы уловили очень короткий сигнал, и по его характеристикам стало ясно, что он не может быть естественного происхождения. Астрономы пришли к выводу, что источник находился в околоземном пространстве — там, где уже более полувека летает «мертвый» аппарат NASA.
Группа российских ученых из Института прикладной математики имени М. В. Келдыша РАН и МФТИ провела детальное численное исследование источников шума, генерируемых крылом прототипа сверхзвукового бизнес-джета в режиме посадки. Эта работа, сочетающая передовые методы вычислительной гидродинамики и аэроакустики, впервые позволила с высокой точностью локализовать и охарактеризовать основные зоны шумообразования вблизи полноразмерной геометрии крыла модели прототипа сверхзвукового пассажирского самолета в посадочной конфигурации.
Результаты эксперимента в США в будущем могут позволить добиться разрешения на использование отработанной конопли в качестве кормовой добавки в животноводстве.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии