ForkLog AI
12K subscribers
1.74K photos
334 videos
12 files
5.44K links
Культовый журнал об искусственном интеллекте, нейронках и машинном обучении.


Наши эксперименты с нейронными сетями: https://www.tiktok.com/@forklogai.

Реклама на ForkLog: https://forklog.com/advertisement/
Download Telegram
🤖 Исследователи из MIT создали роботизированную руку RFusion для поиска потерянных вещей.

Устройство оборудовано радиочастотной антенной и камерой. Оно отслеживает предметы по прикрепленным RFID-меткам и находит их с помощью машинного обучения. Если объект спрятан под грудой вещей, робот уберет их и возьмет необходимое.

💬 По словам разработчиков, в будущем RFusion сможет использоваться для сортировки заказов, идентификации и установки запчастей или выполнения повседневных задач.

#MIT #роботы
🔎 Исследователи из MIT и Катарского центра ИИ разработали алгоритм глубокого обучения для прогнозирования ДТП.

Модель использует исторические данные об авариях, дорожные карты, спутниковые снимки и GPS-информацию. Она строит «схему рисков» в разрешении 5x5 метров, которая выделяет потенциальные зоны возникновения столкновений.

🛣 Например, ученые с ее помощью обнаружили, что шоссе и привязанные к нему съезды более подвержены риску возникновения ДТП, чем дороги возле жилых домов.

#MIT #исследование
🤖 Инженеры из MIT обучили робогепардов Mini Cheetah перепрыгивать пропасть.

Они разработали систему управления, которая повышает скорость устройств и улучшает их маневренность на неровной местности. Представленный алгоритм состоит из двух частей: одна отвечает за сбор и обработку информации в режиме реального времени, а вторая преобразует данные в инструкции по передвижениям робота.

💬 По словам инженеров, система позволяет избежать предварительного картографирования местности и дает возможность различным службам использовать устройства в чрезвычайных ситуациях на неизвестных локациях.

#MIT #роботы
🔎 Ученые из MIT разработали алгоритм искусственного интеллекта, способный определять взаимосвязь между объектами в кадре.

Система может более точно генерировать изображения локаций по текстовому описанию предметов и отношений между ними. Например, по запросу «деревянный стол слева от синего стула, а красный диван справа от синего стула» нейросеть выведет соответствующую картинку.

🔁 Модель на основе энергии разбивает запрос на мелкие составляющие, генерирует каждую из них и объединяет в общее изображение. Этот метод позволяет использовать сеть и в обратном направлении — проанализировав картинку она выведет текстовое описание с указанием взаимосвязей.

#MIT #разработка