Post #3256

🇷🇺Роботы и ИИ. Тренды На Хабре вышла интересная публикация, посвященная системе управления роботами, основанной на аппаратных нейросетях. В отличие от традиционных подходов, система объединяет 3 ключевых компонента: 🔹 предиктивная сенсорика; 🔹 генеративные модели поведения; 🔹 самообучающаяся архитектура управления Предиктивная сенсорика позволяет роботам анализировать текущее состояние среды, предсказывать ее изменения на основе данных от множества сенсоров, с использованием алгоритмов прогнозирования. За счет применения генеративных моделей можно создавать уникальные стратегии поведения, адаптированные к конкретным условиям, что особенно важно для сложных динамических сред, характерных, например, для промпредприятий, транспорта и т.п. Самообучение, основанное на методах глубокого обучения с подкреплением, позволяет роботам непрерывно совершенствовать алгоритмы работы, повышая эффективность и безопасность выполнения задач. Новую систему протестировали на различных реальных платформах, включая автономные мобильные складские и хирургические системы. Наблюдалось значительное повышение эффективности и безопасности операций по сравнению с традиционными методами управления. Предложенная технология, очевидно, позволит сделать шаг к следующему поколению роботов, способных не только реагировать на изменения окружающей среды, но и прогнозировать их, обеспечивая максимальную гибкость и эффективность в работе. @RUSmicro #искусственныйинтеллект