Новый алгоритм позволит роботам изучать мир по-человечески
Инженеры из Северо-Западного университета разработали новый алгоритм машинного обучения Maximum Diffusion Reinforcement Learning (MaxDiff RL). Его суть заключается в том, что роботы исследуют окружающую среду случайным образом, получая при этом разнообразный опыт.
Случайность повышает качество данных, собираемых роботами. Это, в свою очередь, приводит к более быстрому и эффективному обучению. Тесты показали, что новый алгоритм значительно превосходит самые современные модели. Он работает настолько хорошо, что роботы могут изучить новые действия и успешно выполнить их всего за одну попытку.
🔹Подробнее
#МирРобототехники #искусственныйинтеллект #роботы #машинноеобучение
Инженеры из Северо-Западного университета разработали новый алгоритм машинного обучения Maximum Diffusion Reinforcement Learning (MaxDiff RL). Его суть заключается в том, что роботы исследуют окружающую среду случайным образом, получая при этом разнообразный опыт.
Случайность повышает качество данных, собираемых роботами. Это, в свою очередь, приводит к более быстрому и эффективному обучению. Тесты показали, что новый алгоритм значительно превосходит самые современные модели. Он работает настолько хорошо, что роботы могут изучить новые действия и успешно выполнить их всего за одну попытку.
🔹Подробнее
#МирРобототехники #искусственныйинтеллект #роботы #машинноеобучение
👍4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Роботы учатся адаптироваться к травмам, как животные
Животные, такие как рыбы и насекомые, могут продолжать двигаться даже с поврежденными плавниками или крыльями. И теперь, благодаря биоинспирированной инженерии и машинному обучению, роботы тоже могут этому научиться.
Исследователи разработали робота, который плавает в резервуаре с маслом для более точных измерений. После ампутации части его заслонки робот использует машинное обучение для поиска оптимальных движений. Он пробует разные способы плавания, пока не находит наиболее эффективный.
Ученые говорят, что робот попытался плавать 10 различными способами. Машинное обучение выбирает лучшие траектории, позволяя роботу адаптироваться и эффективно двигаться, даже с 50% повреждений.
Эти исследования открывают новые горизонты в робототехнике, увеличивая автономию роботов и их способность к самовосстановлению.
#МирРобототехник #Робототехника #МашинноеОбучение #ТехнологииБудущего #Инновации #Исследования
Животные, такие как рыбы и насекомые, могут продолжать двигаться даже с поврежденными плавниками или крыльями. И теперь, благодаря биоинспирированной инженерии и машинному обучению, роботы тоже могут этому научиться.
Исследователи разработали робота, который плавает в резервуаре с маслом для более точных измерений. После ампутации части его заслонки робот использует машинное обучение для поиска оптимальных движений. Он пробует разные способы плавания, пока не находит наиболее эффективный.
Ученые говорят, что робот попытался плавать 10 различными способами. Машинное обучение выбирает лучшие траектории, позволяя роботу адаптироваться и эффективно двигаться, даже с 50% повреждений.
Эти исследования открывают новые горизонты в робототехнике, увеличивая автономию роботов и их способность к самовосстановлению.
#МирРобототехник #Робототехника #МашинноеОбучение #ТехнологииБудущего #Инновации #Исследования
👍14
Разработана новая модель ИИ для повышения эффективности с минимальными данными
Команда из Агентства науки, технологий и исследований (A*STAR) в Сингапуре представила инновационную модель ИИ, которая революционизирует подход к обучению машинного обучения с использованием ограниченных данных. Эта модель, способная определять позиции по языковым данным, выходит за рамки традиционных методов и обеспечивает более точные результаты даже при нехватке обучающих данных.
Ученые сосредоточились на механизмах совместной модели для проверки знаний из разных источников и более эффективного изучения отдельных функций. Новая модель использует меньше данных для обучения, но обеспечивает более высокую точность.
Исследовательские или медицинские приложения ИИ, которым часто не хватает как обучающих данных, так и вычислительных мощностей, могут использовать новую модель, предназначенную для повышения эффективности, актуальности и точности результатов ИИ для более специализированных сценариев.
#МирРобототехники #ИИ #МашинноеОбучение #Инновации #Наука #Технологии
Команда из Агентства науки, технологий и исследований (A*STAR) в Сингапуре представила инновационную модель ИИ, которая революционизирует подход к обучению машинного обучения с использованием ограниченных данных. Эта модель, способная определять позиции по языковым данным, выходит за рамки традиционных методов и обеспечивает более точные результаты даже при нехватке обучающих данных.
Ученые сосредоточились на механизмах совместной модели для проверки знаний из разных источников и более эффективного изучения отдельных функций. Новая модель использует меньше данных для обучения, но обеспечивает более высокую точность.
Исследовательские или медицинские приложения ИИ, которым часто не хватает как обучающих данных, так и вычислительных мощностей, могут использовать новую модель, предназначенную для повышения эффективности, актуальности и точности результатов ИИ для более специализированных сценариев.
#МирРобототехники #ИИ #МашинноеОбучение #Инновации #Наука #Технологии
👍5❤2
💡 Российские ученые нашли способ сделать рекомендации ИИ умнее!
Исследователи из AIRI и Sber AI Lab разработали адаптивный метод, который выводит рекомендации в онлайн-сервисах на новый уровень. Благодаря уникальной технологии, алгоритмы, такие как LightGBM и CatBoost, теперь могут более точно "понимать" и обрабатывать данные разной сложности, обеспечивая более персонализированные советы для пользователей! 🔍✨
📊 Результаты впечатляют: рекомендации улучшены на 2% — и все это без дополнительных затрат ресурсов. Будущее рекомендательных систем становится еще умнее, а мы — ближе к тому, чтобы получать идеально подобранные предложения в каждом клике!
#МирРобототехники #ИИ #Рекомендации #Инновации #МашинноеОбучение #Будущее
Исследователи из AIRI и Sber AI Lab разработали адаптивный метод, который выводит рекомендации в онлайн-сервисах на новый уровень. Благодаря уникальной технологии, алгоритмы, такие как LightGBM и CatBoost, теперь могут более точно "понимать" и обрабатывать данные разной сложности, обеспечивая более персонализированные советы для пользователей! 🔍✨
📊 Результаты впечатляют: рекомендации улучшены на 2% — и все это без дополнительных затрат ресурсов. Будущее рекомендательных систем становится еще умнее, а мы — ближе к тому, чтобы получать идеально подобранные предложения в каждом клике!
#МирРобототехники #ИИ #Рекомендации #Инновации #МашинноеОбучение #Будущее
👍8❤6🔥4
Томские ученые предсказывают будущее российских компаний с помощью алгоритмов машинного обучения
Ученые Томского политехнического университета, партнера Консорциума робототехники и систем интеллектуального управления, совершили прорыв в прогнозировании экономического роста российских компаний. Исследование, выполненное при поддержке гранта Российского научного фонда, продемонстрировало, что с помощью алгоритмов машинного обучения можно предсказывать вероятность восстановления роста компаний с точностью до 65-67%. Случайный выбор дает точность всего 13-17%.
В рамках исследования ученые ТПУ анализировали показатели более двух тысяч российских компаний из добывающей и обрабатывающей промышленности за период с 2013 по 2021 годы. В фокусе внимания оказались фирмы, которые столкнулись с длительной стагнацией или падением выручки. Исследователи оценивали возраст фирмы, размер основных фондов, объем продаж, количество кредитных средств, оборачиваемость и рентабельность активов.
Ученые ТПУ разделили восстановление компаний на два типа: умеренный долгосрочный рост и быстрый рост. Результаты показали, что фирмы с быстрым возобновляемым ростом после стагнации могут значительно превысить докризисный уровень выручки, становясь драйверами структурной трансформации экономики.
#МирРобототехники #КонсорциумРобототехники #Технологии #Инновации #ТПУ #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #Экономика #Прогнозирование
Ученые Томского политехнического университета, партнера Консорциума робототехники и систем интеллектуального управления, совершили прорыв в прогнозировании экономического роста российских компаний. Исследование, выполненное при поддержке гранта Российского научного фонда, продемонстрировало, что с помощью алгоритмов машинного обучения можно предсказывать вероятность восстановления роста компаний с точностью до 65-67%. Случайный выбор дает точность всего 13-17%.
В рамках исследования ученые ТПУ анализировали показатели более двух тысяч российских компаний из добывающей и обрабатывающей промышленности за период с 2013 по 2021 годы. В фокусе внимания оказались фирмы, которые столкнулись с длительной стагнацией или падением выручки. Исследователи оценивали возраст фирмы, размер основных фондов, объем продаж, количество кредитных средств, оборачиваемость и рентабельность активов.
«Точное прогнозирование того, какие фирмы восстановятся и вернутся к росту, имеет решающее значение как для инвесторов, так и для политиков, особенно в глобальной экономике, отмеченной частыми кризисами и периодической стагнацией», — отмечает доцент Бизнес-школы ТПУ Владислав Спицын.
Ученые ТПУ разделили восстановление компаний на два типа: умеренный долгосрочный рост и быстрый рост. Результаты показали, что фирмы с быстрым возобновляемым ростом после стагнации могут значительно превысить докризисный уровень выручки, становясь драйверами структурной трансформации экономики.
#МирРобототехники #КонсорциумРобототехники #Технологии #Инновации #ТПУ #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #Экономика #Прогнозирование
👏8❤5🔥4🤡1
📱 Новое приложение прямо в телефоне для обучения роботов
Исследователи из Нью-Йоркского университета запустили приложение AnySense для iOS. Оно предназначено для сбора мультисенсорных данных, которые необходимы для обучения обобщаемых моделей роботов. Теперь разработчикам не придется программировать тысячи примеров вручную — вместо этого роботы смогут учиться быстрее и эффективнее, адаптируясь к новым условиям без дополнительного обучения.
Приложение работает с различными датчиками iPhone, а также с внешними устройствами, подключаемыми по Bluetooth или проводным интерфейсам. Оно также совместимо с универсальным тактильным датчиком AnySkin.
Одним из ключевых инструментов проекта стал the Stick — простое устройство, напечатанное на 3D-принтере, которое использует iPhone для визуального анализа. Оно позволяет роботам воспринимать окружающую среду и обучаться взаимодействию с ней.
Кроме того, команда разработала сенсорную панель AnySkin. Этот тактильный датчик фиксирует прикосновения с высокой точностью, определяя силу контакта по искажениям магнитного поля. Он легко заменяется в случае повреждения и совместим с разными роботизированными платформами.
Теперь любой разработчик может использовать приложение для сбора данных и создания более универсальных роботов, которые смогут адаптироваться к окружающей среде без долгих и сложных настроек.
#МирРобототехники #Роботы #Робототехника #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AnySense #Нейросети #БудущееЗдесь
Исследователи из Нью-Йоркского университета запустили приложение AnySense для iOS. Оно предназначено для сбора мультисенсорных данных, которые необходимы для обучения обобщаемых моделей роботов. Теперь разработчикам не придется программировать тысячи примеров вручную — вместо этого роботы смогут учиться быстрее и эффективнее, адаптируясь к новым условиям без дополнительного обучения.
Приложение работает с различными датчиками iPhone, а также с внешними устройствами, подключаемыми по Bluetooth или проводным интерфейсам. Оно также совместимо с универсальным тактильным датчиком AnySkin.
Одним из ключевых инструментов проекта стал the Stick — простое устройство, напечатанное на 3D-принтере, которое использует iPhone для визуального анализа. Оно позволяет роботам воспринимать окружающую среду и обучаться взаимодействию с ней.
Кроме того, команда разработала сенсорную панель AnySkin. Этот тактильный датчик фиксирует прикосновения с высокой точностью, определяя силу контакта по искажениям магнитного поля. Он легко заменяется в случае повреждения и совместим с разными роботизированными платформами.
Теперь любой разработчик может использовать приложение для сбора данных и создания более универсальных роботов, которые смогут адаптироваться к окружающей среде без долгих и сложных настроек.
#МирРобототехники #Роботы #Робототехника #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AnySense #Нейросети #БудущееЗдесь
👍12❤3😁3
Искусственный интеллект предсказывает выздоровление от тревожного расстройства с точностью 72%
Исследование Пенсильванского университета показало, что машинное обучение может прогнозировать долгосрочное выздоровление от генерализованного тревожного расстройства. Анализ более 80 факторов позволил выделить 11 ключевых переменных, которые определяют, насколько вероятно, что человек полностью избавится от тревожности в течение 9 лет.
ИИ выявил, что образование, возраст, поддержка друзей и позитивный настрой повышают шансы на выздоровление, в то время как депрессия, частые визиты к врачу и дискриминация увеличивают риск рецидива.
Технологии машинного обучения открывают новые горизонты в персонализированной терапии, помогая врачам разрабатывать индивидуальные стратегии лечения и повышать их эффективность.
#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #Тревожность #Медицина #Технологии #МашинноеОбучение #Наука #AI
Исследование Пенсильванского университета показало, что машинное обучение может прогнозировать долгосрочное выздоровление от генерализованного тревожного расстройства. Анализ более 80 факторов позволил выделить 11 ключевых переменных, которые определяют, насколько вероятно, что человек полностью избавится от тревожности в течение 9 лет.
ИИ выявил, что образование, возраст, поддержка друзей и позитивный настрой повышают шансы на выздоровление, в то время как депрессия, частые визиты к врачу и дискриминация увеличивают риск рецидива.
Технологии машинного обучения открывают новые горизонты в персонализированной терапии, помогая врачам разрабатывать индивидуальные стратегии лечения и повышать их эффективность.
#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #Тревожность #Медицина #Технологии #МашинноеОбучение #Наука #AI
❤7👍6🔥4
🛹 Четвероногие роботы осваивают скейтбординг
Исследователи из Мичиганского университета и Южного университета науки и технологий представили уникальный алгоритм, который позволяет роботам адаптироваться к сложным движениям, включая катание на доске.
Ключевая особенность технологии — использование гибридной динамики, которая объединяет плавные перемещения и резкие переходы. Например, мяч, который катится по земле, а затем подпрыгивает, совершает подобный переход. Традиционные методы машинного обучения сталкиваются с трудностями при анализе таких скачков, но новая технология автоматически выявляет переходы между режимами движения, что делает ее идеальной для освоения нестандартных способов передвижения.
В ходе испытаний четвероногие роботы не только уверенно катались на скейтборде, но и тянули за собой небольшие грузы. В будущем эта технология может найти применение в логистике и доставке, роботизированной сортировке и даже в производстве, где машины смогут более эффективно перемещаться по территории.
#МирРобототехники #Роботы #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #Робототехника #AI #Технологии
Исследователи из Мичиганского университета и Южного университета науки и технологий представили уникальный алгоритм, который позволяет роботам адаптироваться к сложным движениям, включая катание на доске.
Ключевая особенность технологии — использование гибридной динамики, которая объединяет плавные перемещения и резкие переходы. Например, мяч, который катится по земле, а затем подпрыгивает, совершает подобный переход. Традиционные методы машинного обучения сталкиваются с трудностями при анализе таких скачков, но новая технология автоматически выявляет переходы между режимами движения, что делает ее идеальной для освоения нестандартных способов передвижения.
В ходе испытаний четвероногие роботы не только уверенно катались на скейтборде, но и тянули за собой небольшие грузы. В будущем эта технология может найти применение в логистике и доставке, роботизированной сортировке и даже в производстве, где машины смогут более эффективно перемещаться по территории.
#МирРобототехники #Роботы #ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #Робототехника #AI #Технологии
👏6😁6❤3👍1🔥1
Исследователи Массачусетского технологического института разработали фреймворк, который позволяет взглянуть на мир ИИ с неожиданного ракурса. Это не просто удобная визуализация — это карта пространства, в котором рождаются инновации.
В основе их «периодической таблицы» лежит объединяющее уравнение, способное описать, как большинство классических алгоритмов учатся находить взаимосвязи между точками данных. Исследование показало: будь то кластеризация, контрастивное обучение или глубокие нейросети, все они сводятся к одной фундаментальной математике. Это открытие позволило авторам платформы I-Con систематизировать более 20 моделей и показать, как они пересекаются, взаимодействуют и даже могут комбинироваться.
Такое объединение не осталось просто теоретическим упражнением. Используя I-Con, команда создала новый алгоритм классификации изображений, объединяя подходы двух ранее несвязанных методов. Результат — прирост точности на 8% по сравнению с лучшими существующими моделями.
Интересно, что, как и в знаменитой таблице Менделеева, в периодической таблице машинного обучения тоже есть «пустые клетки» — намеки на алгоритмы, которые пока не открыты, но логически должны существовать. Эти белые пятна становятся маяками для будущих исследований: они подсказывают, в каком направлении ученым стоит искать, не начиная с нуля.
#МирРобототехники #МашинноеОбучение #ИИ #ИскусственныйИнтеллект #MIT
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11👍4😁2
📸 Новый ИИ-инструмент NVIDIA обеспечивает точное редактирование 3D-сцен и фотореалистичных изображений
На конференции CVPR 2025 компания анонсировала DiffusionRenderer — нейросетевой движок нового поколения, который объединяет точность традиционной графики с гибкостью генеративного ИИ.
Теперь пользователи могут не просто «генерировать картинки», а точечно управлять сценой: менять освещение, редактировать материалы, извлекать геометрию и даже трансформировать обычные 2D-видео в полноценные 3D-представления. Всё это — в фотореалистичном качестве и с минимальными временными затратами.
Применений у технологии — масса: от геймдева и кино до обучения роботов и беспилотников в симулированных условиях с разнообразными сценами и освещением. Исследователи видят огромный потенциал в том, чтобы через DiffusionRenderer создавать сложные датасеты для ИИ-моделей — без необходимости собирать данные в реальном мире.
🤖 «МИР Робототехники»
#МирРобототехники #Робототехника #NVIDIA #AI #ИИ #МашинноеОбучение #3Dграфика #Нейросети
На конференции CVPR 2025 компания анонсировала DiffusionRenderer — нейросетевой движок нового поколения, который объединяет точность традиционной графики с гибкостью генеративного ИИ.
Теперь пользователи могут не просто «генерировать картинки», а точечно управлять сценой: менять освещение, редактировать материалы, извлекать геометрию и даже трансформировать обычные 2D-видео в полноценные 3D-представления. Всё это — в фотореалистичном качестве и с минимальными временными затратами.
Применений у технологии — масса: от геймдева и кино до обучения роботов и беспилотников в симулированных условиях с разнообразными сценами и освещением. Исследователи видят огромный потенциал в том, чтобы через DiffusionRenderer создавать сложные датасеты для ИИ-моделей — без необходимости собирать данные в реальном мире.
#МирРобототехники #Робототехника #NVIDIA #AI #ИИ #МашинноеОбучение #3Dграфика #Нейросети
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9👏5❤3