TossingBot: робот бросает 500 предметов в час с точностью 85%
Физика + глубокое обучение = точное метание
Google, MIT, Princeton, Columbia: рука TossingBot учится подбрасывать произвольные объекты в целевые коробки. Сочетает физику полета (масса, аэродинамика, трение) с нейросетями-корректорами. Скорость подбора в 2× выше, дальность размещения в 2× дальше предшественников.
Обучение за 14 часов
- Физика дает начальный расчет скорости броска.
- NN предсказывает поправки на шум/вариабельность реального мира.
- NVIDIA Titan GPU для 3D-реконструкции сцены (RGB-D камеры) в реальном времени.
- Результат: 85% точность броска, 87% надежность захвата в беспорядке, >500 объектов за 14 ч.
Ограничения и будущее
- Предполагает, что объекты выдерживают удар при приземлении.
- Управление только по зрению. Планы: обучение мягкому лову, тактильные/силовые сенсоры для адаптации скорости броска.
Источник: arXiv:1903.11239 | Google AI Blog
Когда нанолазер становится настоящим: формула когерентности от МФТИ
Жесткие диски как скрытые микрофоны: звук модулирует позицию головки
Промышленные технологии
- ИИ раскрывает невидимые объекты в полной темноте с помощью глубоких нейронных сетей
- Photo Wake-Up: ИИ оживляет статичные фото в интерактивную 3D-анимацию
- Роботы учатся узнавать 90+ объектов на ощупь: мультимодальный ИИ Berkeley
- Ученые представляют 3D-голограммы, которые можно трогать и слышать
- Технология атомных часов снижает воровство посылок при онлайн-доставке
- Как технологии устраняют три главных вызова в калькуляции затрат на работу
- AI-детекция запахов: технология Aryballe революционизирует бизнес и цепочки поставок
- GXO Logistics запускает пилот робота-манипулятора для модного e-commerce
- Роботизированная сварка: процесс, преимущества и применение
- Топ-10 инноваций Healthcare SaaS, трансформирующих уход за пациентами