XRUST.ru » Новости » Роботы – массачусетские и детские поделки
Новости / Технологии

Роботы – массачусетские и детские поделки

8 марта 2019, 07:20 42 987 0 18
Роботы – массачусетские и детские поделки


Роботы, которые не продаются разрабатывают ученые Массачусетского института и российские дети. Взрослые дяди создают гаджеты, пригодные для исследований, дети просто играют.

Роботы – любимое занятие ученых-биомиметиков Массачусетского институт. Недавно разработчики умных гаджетов показали робота-гепарда. Читатель, думающий, что механическое чудо обтянуто характерной шкурой – ошибется. Последователи Норберта Винера предпочитают представлять. Чудо техники, умеющее делать сальто назад, пишет xrust, является набором полых металлических элементов, сверкающих металлическим блеском. Компактное разумное весит девять кило.

Окромя «сальтирования», четвероногий робот способен ходить вверх ногами – принципиальной разницы гепард не ощущает. Плюхнулся на спину, например, вывернул ноги – и побежал. Неровные дороги гаджету тоже не помеха – шурует по ухабинам вдвое быстрее человека.

Все создания массачусетцев обходятся бюджету дешево. Например, ноги перемещаются тремя электродвигателями кустарного производства. Их собирают из подручного материала.

Еще дешевле – паук, собранный школьником из Марьина. Все из Лего. Правда, ума пауку мальчик вставил сам. Получился программируемый гаджет. Марьинское чудо видит на поверхности особые метки, ориентируясь на которые, движется. Школьник пока тренируется в моделировании. Перспективы уже обрисованы – поеду в зарубежный вуз, сообщил он журналистам. Будем надеяться, что марьинского левшу пригласят МФТИ.
Xrust: Роботы – массачусетские и детские поделки

роботы, робот, xrust, гаджет

Поделится
18 0

Комментарии


Google представила OpenRL: новый API для обучения и тонкой настройки ИИ прямо в Kubernetes
Google представила OpenRL — экспериментальный API с открытым исходным кодом, который должен упростить одну из самых сложных задач современной разработки искусственного интеллекта: постобучение и тонкую настройку больших языковых моделей (LLM), пояснили xrust. Новый проект позволяет запускать процессы обучения на собственной инфраструктуре Kubernetes, отделяя исследовательскую работу от управления вычислительными ресурсами. Сегодня создание современных ИИ-моделей уже не ограничивается их первоначальным обучением. После выпуска базовой версии разработчики продолжают улучшать качество ответов, адаптируют модели под специализированные задачи и обучают их новым сценариям взаимодействия. Именно этот этап — post-training — считается одним из наиболее ресурсоемких и сложных. Что предлагает OpenRL Разработчики Google создали OpenRL как универсальный API, который берет на себя управление инфраструктурой обучения. Исследователям больше не нужно вручную координировать вычислительные узлы или
651 1