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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.Non classé
Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français
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 paragraphesNon classé
L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».
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.Non classé
Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.
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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