複数の画像やテキストの解釈 Robotics – Section 5

視覚空間推論を通じて新しいオブジェクトを組み立てることができる自律型ロボットシステムは、幅広い現実世界の応用において...

「PIGINetは機械学習を活用して、複雑な環境で実行可能な解決策を評価・フィルタリングすることで、家庭用ロボットのタスクと...

MIT LIDSのLuca CarloneさんとJonathan Howさんは、将来のロボットが環境をどのように知覚し、相互作用するかについて議論し...

高度に連携し自己指導型のロボットのネットワークを想像してくださいそれらは複雑な水中バレエのように一体となり、海洋の漆...

ロボットは倉庫内で商品を運搬し、食品を包装し、車両の組み立てを助けています。バーガーをひっくり返したり、ラテを提供す...

世界的に有名なAI研究所であるDeepMindは、ロボットアームの様々なモデルを使用して幅広い複雑なタスクを実行できるAIモデルR...

「DribbleBot」は、強化学習を利用して、砂地、砂利、泥地、雪などの様々な地形でサッカーボールを操ることができますまた、...

MITの研究者たちは、脳に着想を得た液体ニューラルネットワークを使用して、自律ドローンのナビゲーションにおける新しい進歩...

安全性と安定性のしばしば相反する目標を満たすための新しいAIベースのアプローチにより、自律ロボットの制御が可能になりました

新しいオンラインジャーナルが、テクノロジーを設計、実装、評価する個人の社会的責任について議論するために、MITコミュニテ...

複数の画像やテキストの解釈 Robotics - Section 5