ロボットは、果物の収穫を練習するために偽のラズベリーを使用します

Robots use fake raspberries to practice fruit harvesting.

イチゴ、ピーマン、リンゴ、レタス、トマトなどの収穫など、時間のかかるタスクにロボットを使用する農家が増えています。 ¶ クレジット:EPFL Create

スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL) Computational Robot Design & Fabrication Laboratoryの科学者たちは、人工的な茎を持つシリコンラズベリーの模型でラズベリーの収穫を練習するロボットを開発しました。これにより、このデリケートな果物の取り扱い方を学ぶことができます。

研究者たちは、「茎は、果物がまだ受信器に付いている時と、解放された後の両方で、どの程度の圧力がかかっているかをロボットに ‘伝える’ことができます。」と述べています。

実験では、ロボットは90%の人間の平均に対し、果物を60%回収することができ、果物を維持しながら収穫することができました。

改良されたラズベリーモデルは、ロボットの性能を向上させるのに役立つかもしれません。また、照明、温度、湿度などの「環境条件をシミュレートする拡張設定により、Lab2Fieldの現実感をさらに高めることができる」と研究者らは述べています。 Popular Scienceから全文を読む

抄録の著作権は2023年SmithBucklin、ワシントンD.C.、米国に帰属します。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

AI研究

新しいAI研究がGPT4RoIを紹介します:地域テキストペアに基づくInstruction Tuning大規模言語モデル(LLM)によるビジョン言語モデル

大型言語モデル(LLM)は最近、自然言語処理を必要とする会話タスクで驚異的なパフォーマンスを発揮し、大きな進歩を遂げてい...

AI研究

「このAI研究は、深層学習と進化アルゴリズムを用いて、シリコンMach-Zehnderモジュレータの設計を革新します」

NetflixやIoTの人気や分散コンピューティングおよびストレージアーキテクチャへの移行により、ネットワークの伝送容量要件が...

機械学習

このAI論文は、概念関連伝播(CRP)を用いて、「どこ」や「何」を解き明かすための深層学習モデルの理解に新たなアプローチを提案しています

“`html 機械学習と人工知能の分野は非常に重要になっています。日々進歩している新たな技術があります。この領域はあら...

人工知能

「AIシステムの賢さをどのように知るのか?」

「AIの伝統として、人間の知能を評価するためにシステムにテストを行うことがありますが、GPT-4の人間レベルの知能の証拠とし...

コンピュータサイエンス

新しい化学

酸素イオン電池が前進します

AI研究

メタスの新しいテキストから画像へのモデル - CM3leon論文の説明

メタは最近、Stable-Diffusion [2]、Midjourney、またはDALLE [3]のような拡散に基づかない最新のテキストから画像へのモデル...