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Un robot quadrupède s’essaie au badminton avec des humains.
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Leur étude, publiée dans Science Robotics, montre comment le robot utilise un contrôleur basé sur l’apprentissage par renforcement pour suivre, prédire et réagir aux mouvements pendant le jeu.
Contrairement au tennis, le badminton utilise une navette, ce qui nécessite des mouvements rapide et précis des jambes et des bras, des capacités que les chercheurs ont dû adapter pour le robot.
Pour améliorer les performances du robot, nommé Anymal-D, l’équipe lui a doté d’un bras dynamique et d’une caméra stéréo, ainsi que d’un modèle informatique pour affiner ses réponses aux mouvements de la navette.
Les tests ont révélé que le robot pouvait se déplacer efficacement sur le terrain et maintenir des échanges avec des joueurs humains, atteignant jusqu’à dix coups dans un échange.
Cette avancée ouvre des perspectives pour l’utilisation de robots dans des environnements sportifs dynamiques.
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La plateforme informatique analogique exploite un domaine de fréquence synthétique pour améliorer l’évolutivité.
Des chercheurs de Virginia Tech, du Oak Ridge National Laboratory et de l’Université du Texas à Dallas ont mis au point une nouvelle approche pour améliorer les ordinateurs analogiques, qui utilisent des quantités physiques continues pour représenter des données, rendant ces systèmes plus efficaces sur le plan énergétique par rapport aux ordinateurs numériques.
Leur méthode, décrite dans un article de Nature Electronics, repose sur l’utilisation de phononie non linéaire intégrée dans des dispositifs en niobate de lithium, permettant de coder une grande quantité d’informations sur un seul appareil.
Cela aide à réduire les erreurs généralement associées à l’intégration de plusieurs composants dans des systèmes analogiques.Cette innovation a engendré un système de calcul analogique basé sur un réseau de neurones physiques, capable de classer des données avec une précision impressionnante de 98,2 %.
La co-conception des dispositifs et des réseaux neuronaux améliore considérablement les performances.
Les chercheurs continuent à optimiser leur approche pour aborder des problèmes complexes, espérant avoir un impact significatif sur le déploiement des algorithmes d’apprentissage automatique dans des architectures informatiques analogiques à grande échelle, sans compromettre leurs performances.Non classé
Les ambitions en réalité augmentée de Meta face à la réalité, tandis que la Californie prend à nouveau des mesures concernant la sécurité de l’IA.
Pour une analyse approfondie, écoutez l’intégralité de l’épisode.
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