• Кастомная прошивка превратила Humane AI Pin в автономного ИИ-ассистента (3 фото)

    Провалившееся в продажах носимое устройство Humane AI Pin уже давно снято с производства и больше не поддерживается компанией. Однако энтузиасты дали гаджету второй шанс: кастомная прошивка сделала умную брошь намного полезнее, чем та была на момент выпуска.
    Читать дальше
  • Блогер проверил прочность OPPO Find X9 Ultra и раскрыл секрет его «шайбы» (6 фото + видео)

    Техноблогер Зак Нельсон проверил на прочность и разобрал смартфон OPPO Find X9 Ultra, чтобы оценить его внутреннюю компоновку. В частности, он выяснил, что внушительный размер модуля тыльной камеры — это вполне обоснованное инженерное решение.
    Читать дальше
  • Японские астрономы обнаружили атмосферу у 500-километрового тела в поясе Койпера

    Японские астрономы обнаружили тонкую атмосферу у крошечного тела на окраине Солнечной системы — транснептунового объекта (612533) 2002 XV93 диаметром около 500 километров. Прежде газовая оболочка в этой области была подтверждена только у Плутона. Как она появилась у столь маленького тела, неясно: оба возможных сценария — удар кометы ил...
    Читать дальше
  • Найден новый способ обхода шифрования Google Chrome для кражи паролей

    Создатели трояна VoidStealer обнаружили способ обходить шифрование Google App-Bound Encryption (ABE) для кражи учётных данных из браузера Chrome и его производных под Windows, обратили внимание эксперты «Лаборатории Касперского».
    Читать дальше
  • Учёные предсказали скорое появление практичных квантовых компьютеров — но не знают, зачем они нужны

    Учёные из крупнейшего в США центра по развитию квантовых вычислений в Гарвардском университете (Harvard) предсказали неожиданно скорое появление устойчивых к ошибкам квантовых компьютеров. Если раньше они ожидались к середине — концу 2030-х годов, то теперь сроки сместились на конец 2020-х — на 5–10 лет раньше. Что удивляет — в мире вс...
    Читать дальше

Робопса научили имитировать движения животных (видео)

24 декабря 2024 | Просмотров: 2 723 | Интересное

Инженеры из Университета Лидса и Университетского колледжа Лондона разработали систему глубокого обучения с подкреплением (DRL), позволяющую роботам без предварительной подготовки и особых сенсоров преодолевать сложные ландшафты.

Учёные, вдохновлённые природными механизмами передвижения четвероногих животных, создали технологию, позволяющую роботам динамически изменять походку в зависимости от условий окружающей среды. И роботы успешно справились с этой задачей.


Подобно животным, которые могут переходить от крадущейся походки к бегу или галопу в зависимости от ситуации, эта система обеспечивает мгновенную адаптацию стиля передвижения робота при изменении типа поверхности. Во время первых испытаний робопсы успешно преодолевали сложные рельефы без предварительного обучения, демонстрируя высокую степень адаптивности к ландшафтам.

Эти достижения открывают новые перспективы для применения робототехники в разнообразных и непредсказуемых средах, приближая их функциональность к возможностям живых существ. В будущем таких роботов можно будет использовать во время поисково-спасательных операций.

Комментарии: 0

В Вашем браузере отключен JavaScript. Для корректной работы сайта настоятельно рекомендуется его включить.