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Le système RoboBallet synchronise les bras robotiques pour une collaboration fluide, telle une danse parfaitement orchestrée.
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Ce système permet aux robots industriels de collaborer efficacement dans des environnements complexes tels que les chaînes de montage, en planifiant automatiquement leurs mouvements et en évitant les collisions.
Grâce à des techniques d’apprentissage en renforcement et à une architecture de réseau neuronal graphique, RoboBallet est capable de générer des plans de travail en quelques secondes, offrant ainsi aux fabricants une souplesse et une efficacité accrues par rapport aux méthodes de planification manuelles.
RoboBallet se distingue par sa capacité à coordonner plusieurs bras robotiques à grande échelle, ce qui facilite la fabrication adaptative, par exemple dans l’assemblage de véhicules ou d’autres produits.
Bien qu’il ne soit pas encore capable de gérer tous les scénarios d’usine, notamment les tâches nécessitant un ordre spécifique, les chercheurs envisagent d’améliorer le système pour inclure davantage de fonctionnalités à l’avenir.
RoboBallet représente un pas en avant significatif pour la robotique industrielle, transformant la façon dont les robots interagissent et travaillent ensemble.
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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.
Nous Research vient de publier Nomos 1, une IA open source qui se classe deuxième à l’examen de mathématiques notoirement brutal de Putnam. en français
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