에서"신경 네트워크와 막대기"어떻게 특이한 로봇을 가르쳐내
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Today,로봇 다른 모양의 것은 매우 어렵습니다. 하지만 그룹의 과학자들은 일본에서 같은 성공했다. 그들은 이상한 로봇에서 막대기와…,기타 스크랩 자료. 또한,덕분에 매우 고급 시스템 인공 지능의 신경망을 기반으로 로봇을 배운 걸을 수 있습니다. 와 마찬가지로 그것은 이상한 소리가있다,그러나 이 방법은 매우 유망한 미래입니다.
을 만드는 방법
일반적으로,설계할 때 로봇,과학자들 필요가 매우 명확한 아이디어의 로봇이 해야 할지,그가 어떻게 움직임과 작업을 합니다. 이 첫 번째 빌드하는 데 필요한 원형의 미래에 장치하는지 확인하기 위해 모든 그들의 계산이 정확하고 결함을 확인합니다. 그러나 개발 프로세스가 끝나지 않는다. 후에 형성에 대한 이해의 방법을 운영하는 모델이 필요하게 되는 작업을 수행해야하는지,당신이 조작자,산책을하거나 움직이는 다른 방법으로.
로봇에서 가지
언급하지만 과학자들에 의해 도쿄 대학과 회사의 기본 설정 네트워크 프로세스를 만드는 로봇어야 하지 않는 그렇게 어려운 일이 아니다. 에서는 월의 마지막 년,그들이기 시작했 실험을 만들기 기반으로 로봇,서보 드라이브 및 스크랩 자료(예를들면,트리 지점은 불가).
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그러나,창조하시기 전 모델의 로봇에서 특별한 컴퓨터 시뮬레이션,그들은 도보로 배우 고급 신경 네트워크 기반의 깊은 기계 학습합니다. 다운로드하기 위해서는 모델에서의 신경 네트워크,과학자들은 단지 몇 가지의 오른쪽 크기와 로봇 몸입니다. 이 모든 것은 3D 스캔합니다. 모델에 나타나는 특별한 컴퓨터 프로그램,는« 수»그들과 함께 시작한 배움의 과정입니다.
에서 이러한«학»설정한 모델의 미래 동작을 로봇입니다. 에 대한 진정한 움직임을 신경 네트워크«보상»미래의 메커니즘,그리고를 위한 잘못—«벌». 또한,매뉴얼 설정의 움직임뿐만 아니라 시스템을 유발 임의의 이벤트의 발생 동안 훈련하기 위해 로봇에 대한 가장 무엇을 준비에서 그를 기다리고 있다. 끝날 때,그것만 남아있을 조립하는 모델을 로드하는 동작입니다.
로봇에 의해 통제 제어 시스템을 기반으로 아두이노 메가 및 자동 귀환 제어 장치는 콘도 KRS-2572HV
왜 그런 사람을 만들었습니다.
사실,잠재적인 이러한 시스템은 거대합니다. 사실,모든 당신이해야—는«컴퓨터와 부부의 모터». 기타 정보 수집할 수 있습에서 직접 그의 발이다. 이러한 사용할 수 있습 탐사에서 지역의 사람에 도달 할 수 없고,보내기 전체 메커니즘은 너무 비싸다. 또한,이러한 로봇 조립될 수 있는 경우,예를 들어,. 당신은 예를 들어,을 보낼 경우에도 어셈블리 모듈을 공급의 마이크로프로세서 및 자동 귀환 제어 장치,및 다른 수집하는 항목에 도착에서 임무입니다.
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를 구성하는 방법을 가장 정교한 로봇에 지상에 존재하는가?
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과학자들이 하버드를 만드는 새로운 세대의 부드러운 로봇
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2014 년에 프랑스 엔지니어 Edwin 반 Ruymbeke 만들었는 아주 특별한 로봇 공학 조류,조류,파리 현실적인 날개가 퍼덕 거리는 날개합니다. 다섯 개의 년 후에,장인이 다시 자신을 선언했고,이번에 제시하는 더욱 정교한 메커니즘 그 작은 나비 MetaFly,어느 거리에서 구별하기 어려워서 생명체입니다. 기계적인 곤충을 제어할 수 있습니다 원격 제어를 가능성이 높은 그것을 할 사람이 할 수 있기 때문에 ...
소프트 로봇 팔에 의해 개발되 Festo 배울 수 있는 개체의 조작
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엔지니어 mit 에서 보고서의 새로운 성취에 로봇 공학습니다. 그들의 네 개의 다리가 치타 로봇에서 만든 이미지를 형상의 치타,나는 배운 자를 하시 플립니다! 외부에서 보이는 믿을 고려하고,몇 년 전에 존재하는 어려웠습니다. 이전 로봇을 돌파 속도 기록 설정한 자메이카 runner 우사인 볼트,가속화하 45.5 시간당 마일입니다. 로봇을 배웠을 할 수집하고 서서 인간의 도움없이(만)니다. 이를 달성하기 위해...
#비디오|인간형 로봇 Boston Dynamics 는 경쟁자
아틀라스에서 로봇 Boston Dynamics 이미에서 2017 년 수행하는 다른 요소의 쿠르습니다. 그가 경쟁에서 미래를 배울 것이 동일합니다—그것은 로봇,자리에 의해 개발,시작 민첩성 로봇 공학에서 오리건 주립대학교 등이 있습니다. 그는 또한 두 다리와 팔의 수 있는 역까지 18kg 도 잡기 떨어지는 물체입니다. 달리 로봇 Boston Dynamics,참신은 더 많은 미래 지향적인 디자인이다. 그는 이미 ...
불행하게도,과학자들은 아직 개발되지는 완벽한 물자,소유한 모든 속성에 한 번하는 동안 그것은 소리를 공상 과학 소설 같습니다. 그러나,그들은 그들을 만들기 위해 노력하고 다양한 섬유에서 사용할 수 있는 최대의 장치에 이르기까지 자동차로 끝나는 로봇입니다. 의 연구팀에서 대학교 노스 캐롤라이나 접근을 제공하는,철사,강도 및 신축성이 있습니다. 어쩌면 그는 훌륭한 물자를 보호하는 내장의 로봇입니다. 만든 연구자...
2020 년에는 한국의 수도,서울에서 나타나는 특이한 건물의 과학 박물관 및 로봇 공학(Robot 과학 박물관,RSM),포털에 따르면 새로운 아틀라스이다. 오른쪽 시설의 건설겼다 터키 건축 회사는 건축가 Melike Altinisik(MAA). 에 따라 리더십,주요 기능 중 하나의 새로운 박물관이 되는 사실에 모든 단계에서의 개발 및 운영–생산에서는 디자인을 설계,건설 및 유지보수 계획을 사용하여 로봇에 다른...
프랑스 과학자들은 로봇을 만들 수 있는 이동하지 않습니다. 대신,그것은 복사"네비게이션 시스템"개미 사막을 사용하여 광학적인 나침반에 민감한 편광고 자외선합니다. 로봇 AntBot 세부에 문의 과학 저널 로봇입니다. 보도 자료 개발에 게시 EurekAlert! 과학자들은 오랫동안 발견 개미 사막 음식을 위해 찾을 극복 할 수 있어야 몇 백 미터는 다음 반환에서 직선은 자기 집으로 돌아 가장 짧은 경로로는지 ...
중국기 시작했는 생산의 조립 화물 무인 항공기라고 AT200 니다. 정보 공유의 대표에 의해 회사—자 성급 무인 항공기 시스템,쓰 Jane’s 국제방 검토합니다. 무인 공중 차량을 성공적으로 전달된 모든 테스트를 수행하는 화물 주위는 세상—모든기""모바일 제어점입니다. AT200 내장 플랫폼에서 아홉 승 터보프롭 single-항공기 엔진 P-750XSTOL 제조에서 뉴질랜드입...
,오늘 로봇은 즐겁게 할 수 있고,주위에 도움이 집을 보고도 후 노인 사람들입니다. 하지만 거기에 그들 중에 한 사람을 알고 있는 거의 모든니까? 개발자의 시작 Ohbot 가 만들어집한 로봇 및 그 이름을 Picoh 니다. 사실,이 로봇의"깨끗한 시트"로 될 수 있는 훈련된 이러한 작업을 수행하는 데 필요한의 소유자입니다. 홈 도우미까? 음성 보조까? 가수이자 댄서가? 로봇에서 무엇이든 할 수 있지만,거기에 ...
로봇을 재생하는 방법을 배웠습 젠가합니다. 왜 중요한가
—이것을 확인하기 위하여,적어도 하나의 롤러 Boston Dynamics. 그러나 로봇은 가르치지 않고 걷기,리프트 무게,그리고 싸우는:과학자들 Massachusetts Institute of technology,예를 들어,로봇을 만들는 방법을 알고 있는 재생하는 젠가합니다. 에서 동일한 시간 전에 목적을 획득하는 것이었—그것을 검토해야한 자신을 단위입니다. 디자인으로 구성되고 로봇 팔...
당신이 즉시 알 수 있는 포르노니다. 당신이 컴퓨터를 이해니까?
의 시작 부분에 지난 달,텀블러에 발표했는 것을 금지 포르노니다. 을 때 새로운 정책과 관련하여 콘텐츠 발효 후,두주—월 17—그러나 문제가 될 것입니다. 후에 배포하는 인공지능 시스템,perebanit 모든 포르노 사이트에 그것이 잘못 표시 무고한 글에서 455,4 만 블로그는 웹사이트에 중 168,2 억 게시물:병,마녀,물고기,그리고합니다. 인공지능 불분명하지만 무엇인 자동 필터를 사용되는 텀블러 또는 ...
로봇 혁명을 오지 않을 수도 있습니다,하지만 우리의 기계적 형제들은 상당한 성과를 올렸습니다. 그리고 지금의 일부 최고의 전문가들이 이 지역에서 제시의 짧은 목록의 가장 흥미로운 최근의 개발합니다. 이 목록에서의 일부는 가장 인상적인,원,연구,혁신,상업적인 제품에서 2018 년 뿐만 아니라 몇 가지는 2017 년은 확실히 가치가 있습니다. 로봇답고 아틀라스에서 Boston Dynamics 것을 가지고,몇 개...
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다른 승리를 위한 깊은 마음:후 체스와 인공적인 정보 정복 스타크래프트
월 2017,그것은 작은 전년보다는,인공지능은 아직을 이길 수 있 전문적인 선수입니다. 하지만 년 미만으로,이 장벽했습니다. 지난 달,런던에서 팀에서 영어 부문의 인공지능 연구의 DeepMind 조용히 놓여 새로운 초석이 사이의 전투에서는 사람과 컴퓨터입니다. 목요일 공개했다는 성취에는 세 가지 시간 스트림,유튜브에서는 인간과 로봇을 위해 싸운 삶과 죽음입니다. DeepMind 이길 사람들이 스타크래프트 스...
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