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Robot en parkour à grande vitesse avec planification autonome des mouvements.

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7 mois environ

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Une équipe de chercheurs en robotique en Corée a développé et testé un robot quadrupède, nommé Raibo, capable d’effectuer des manœuvres de parkour à grande vitesse dans des environnements variés.

Dans leur étude publiée dans la revue Science Robotics, les chercheurs expliquent que pour permettre au robot de naviguer efficacement, ils ont conçu un contrôleur innovant qui planifie et suit les mouvements, utilisant un réseau de neurones pour créer une carte dynamique.

Ce robot est capable de sauter, grimper et se déplacer sur des terrains complexes en tenant compte de sa sécurité.

Les tests ont démontré que Raibo pouvait accomplir des réalisations impressionnantes, comme courir sur des murs ou sauter au-dessus d’obstacles.

L’équipe envisage de continuer à améliorer les compétences de Raibo, avec des applications potentielles dans des situations de sauvetage ou des environnements difficiles.

Le développement d’une seconde version, Raibo 2, est déjà en cours pour optimiser ses capacités et la sécurité de ses manœuvres.

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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

4 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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