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Les robots acquièrent des ajustements de mouvement humain pour éviter le glissement des objets.
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Contrairement aux méthodes traditionnelles qui se concentrent sur le renforcement de la prise, cette approche ajuste les mouvements du robot pour prévenir le glissement des objets en fonction de leur comportement prévisible.
Inspiré par la manière dont les humains manipulent des objets, le système utilise des modèles internes pour anticiper les sensations tactiles et adapter ses actions, permettant ainsi une manipulation plus fine et une réduction des risques de rupture.
Cette innovation représente une avancée significative dans le domaine de la robotique, offrant une alternative efficace lorsque l’augmentation de la force de prise n’est pas praticable.
Les chercheurs prévoient d’améliorer encore ce système pour qu’il soit déployé dans des environnements en temps réel.
À l’avenir, ils envisagent d’intégrer des algorithmes de vision par ordinateur pour enrichir les capacités de manipulation des robots, tout en travaillant sur la transparence et la compréhension des décisions des robots par les humains.
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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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