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Doter les robots d’une perception humaine pour évoluer dans des terrains difficiles.

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7 mois environ

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Des chercheurs de l’Université Duke ont mis au point un système appelé Wildfusion, visant à améliorer la navigation des robots dans des environnements complexes comme les forêts, où ils rencontrent des défis que les humains surmontent facilement grâce à une perception multisensorielle.

Les robots traditionnels se basent principalement sur des données visuelles, ce qui les rend moins efficaces dans des terrains imprévisibles.

Wildfusion intègre non seulement la vue, mais aussi des capteurs tactiles et des microphones de contact, permettant aux robots de « ressentir » leur environnement en capturant des vibrations et en mesurant la force appliquée à chaque pied.

Ce système utilise des données provenant de différentes sources, fusionnées par un modèle d’apprentissage profond, pour créer une représentation intégrée du terrain.

Cela aide les robots à naviguer en toute confiance, même lorsque leur vision est partiellement obstruée.

Wildfusion a démontré son efficacité lors de tests sur le terrain en Caroline du Nord, où il a permis à un robot de se déplacer avec assurance à travers des paysages variés.

À l’avenir, l’équipe prévoit d’ajouter des capteurs supplémentaires pour améliorer encore l’adaptabilité des robots à des environnements complexes.

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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français

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3 jours environ

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11 décembre 2025

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reformule et résume totalement ce texte Une équipe dirigée par le Centre BRAINS pour le calcul inspiré du cerveau de l’Université de Twente a démontré une nouvelle façon d’adapter les matériaux électroniques d’une manière comparable à l’apprentissage automatique.

Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.

La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphes

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L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».

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4 jours environ

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10 décembre 2025

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Des chercheurs du CSAIL du MIT ont découvert qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage de réseaux neuronaux, même ceux historiquement perçus comme « impossibles à entraîner », grâce à une technique de guidage.

Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.

Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.

Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.

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Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.

Publié

5 jours environ

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10 décembre 2025

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L’ de l’IA générative et de la robotique nous rapproche d’une nouvelle ère de création rapide d’objets sur demande.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.

Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.

Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.

En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.

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