AniekemeUmoh

Разница между тем, чтобы знать, как плавать, и тем, чтобы действительно находиться в воде
AI-система с метками # может потреблять миллионы примеров о плавании. Она может освоить техники, изучить движения, понять физику и точно описать, что должен делать пловец.
Но затем вы помещаете её в воду — и внезапно знания сталкиваются с реальностью.
▪︎ Сопротивление воды.
▪︎ Потеря равновесия.
▪︎ Темп и тайминг каждого движения.
▪︎ Необходимость корректировать действия, когда тело движется не так, как ожидалось.
Эти детали трудно уловить только через информацию — такой же разрыв существует и в робототех

Потребности промышленной робототехники фундаментально отличаются
Когда большинство людей слышат слово робототехника, они часто представляют машину, созданную для помощи дома: робот-пылесос, который ориентируется среди мебели; домашний помощник, реагирующий на команды; или потребительское устройство, выполняющее ограниченный набор заранее заданных задач.
Эти приложения важны, но они представляют лишь одну часть того, чем робототехника может стать.
Робот, работающий на заводе, в ядерном объекте, на электростанции, в логистическом хабе или на опасной инспекционной площадке, сталкивается с соверше

Встроенный ИИ не может учиться только по интернету; вот почему 👇
Интернет предоставил ИИ доступ к поразительному объёму информации; изображения, видео, текст, инструкции, техническая документация и т.д.
Но робот может потребить всё это и всё равно испытывать трудности даже с таким простым действием, как поднятие незнакомого предмета. Причина проста: знать о физическом мире — это не то же самое, что проживать его.
Видео может показать, как человек поднимает стакан, но оно не передаёт полностью то давление, которое нужно, чтобы его удержать, распределение веса, едва заметную корректировку, когд

Знания-роботы не могут просто скачать
Робота можно обучить на миллионах изображений, где рука держит чашку, но это всё равно не научит его точной величине силы, нужной, чтобы удерживать хрупкий стакан, не раздавив его и не дать ему выскользнуть.
Именно здесь начинается самая сложная часть воплощённого интеллекта. Некоторые знания трудно записать, загрузить или извлечь из набора данных. Они существуют внутри взаимодействия между телом и физическим миром.
→ Баланс — это понимание, как смещать вес, когда меняется поверхность.
→ Схват — это распознавание того, какую силу предмет может выдержать.
→

Вот почему я так считаю: децентрализованные сети могут ускорить роботов с автономным управлением быстрее, чем централизованные компании
Робототехническая компания может построить впечатляющего робота, но сложнее всего — дать ему достаточно опыта в реальном мире, чтобы он стал по-настоящему способным.
Физический интеллект формируется во взаимодействии. Роботу нужно знакомство с разными средами, объектами, движениями, операторами, ошибками и неожиданными ситуациями. Сбор такого опыта в масштабе — именно та область, где централизованные подходы начинают упираться в серьёзное ограничение.
У

Рассказываем об инженерии, стоящей за функцией Text-to-CAD от @StrikeRobot_ai!
Одна из самых недооценённых преград в робототехнике — построение цифровых миров, в которых роботам нужно учиться. И я могу сказать, что в какой-то степени это сложнее, чем создание реального робота.
Традиционно создание CAD-модели требует специализированного ПО, технической экспертизы и часов кропотливой инженерной работы. Если вы не умеете моделировать в CAD, то превращение идеи в пригодный 3D-актив часто означает передачу эскизов дизайнеру, ожидание множества правок и надежду, что итоговый результат будет соответс