Cientistas do MIT desenvolveram a quantidade de romances inteligência artificial (Ai) O sistema que pode se ensinar a controlar quase qualquer robô sem o uso de sensor ou pré -regulamento.
O sistema de conexão de dados sobre artes de artes usando a câmera é bom da mesma maneira que usar os olhos aprende sobre ela.
Isso permite que o controlador de IA desenvolva modelos de estudo independentes para a operação alterada – basicamente fornecendo uma máquina agradável.
Panawasan ngahontal Perdarisan ieu ku nyiptakeun paradigma kontrol anyar anu ngagunakeun kaméra pikeun ping halaman yacobi robot robô robô robot robot ondote.
O modelo de IA pode então prever o movimento de preparação. Isso torna possível tornar a arquitetura não tradicional, como uma robótica LAX e que é alterada para material autônomo, para que as unidades autônomas sejam selecionadas.
“Pense em como você aprende a controlar seu rosto: você se esconde, você observa, se adapta”, descrito Sizhe lester liEstudantes de doutorado em Mit Csail e voos no projeto, em um Comunicado de imprensa“É isso que o sistema. Experimente uma ação aleatória e uma figura que é libertada da parte do robô”.
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Essa solução de robótica confia na gravação deste fabricante caro e a centenas de IA, a fim de antecipar as partes bem -sucedidas pelo movimento do movimento. Objeto de uma espiada e mão de mão, por exemplo, Mantenha um desafio difícil No arenato de controle de engenharia e controle do sistema de IA.
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O uso da solução de campo “Jacobia”, Contraste, fornece no estojo, alto para desafiar os sistemas automáticos de robôs.
Equipe publicada em 25 de junho na revista NATUREZANele, disseram que trabalharam para imitar o método do cérebro humano para aprender a enviar máquinas de controle.
Nossos lucros para estudar e melhorar a configuração 3D e a utilização como uma função do controlador vem do tempo. De acordo com o Paper, “as pessoas podem aprender a escolher e colocar o objeto em um minuto” ao controlar robôs com roboller de vídeo e “apenas o sensor que precisamos de nossos olhos”.
A estrutura do sistema é desenvolvida para adicionar duas a três horas de instruções de vídeo com várias visualizações carregadas com 12 RGB de classe VFB.
Esta comunidade consiste em dois componentes principais. Primeiro, é um modelo profundo que é basicamente um robô para determinar alguém e falta de dimensidade no espaço tridimensional. Isso permite que suas posições mudem como um comando de movimento especial modificado. O segundo é um programa de estudo de máquina que traduz um comando de movimento público para o código do robô pode entender e executar.
Novo artigo e controle de paradigma e paradigma pela referência efetiva pelo caminho do controle da coluna regularmente. A solução Jacobia através de um sistema de controle 2D Há controle 2D – especialmente quando a equipe apresenta que, quanto mais tempo evocam o país mais velho e não o mais longo. O Machine usa um método de equipe, no entanto, cria com sucesso mapa de mapeamento em 3D quando a cena quando a cena é sininda com cariais aleatórios.
Uma vez que os cientistas desenvolvem estruturas, ela é aplicada a alguns robôs e arsitab a grande parte. O dia resultante é um programa de distribuição desnecessário próximo intervalo humano para treinar e administrar o robô com uma única câmera de vídeo.
