Сегодня 06 октября 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Hardware

В Google DeepMind научили робота завязывать шнурки и чинить других роботов

Дети обычно учатся завязывать шнурки к 5–6 годам. В это же время роботы пытаются освоить выполнение данной задачи уже несколько десятилетий. Похоже, что разработчикам из Google DeepMind удалось продвинуться в этом. А кроме того они преуспели в обучении робота выполнению некоторых других действий, требующих ловкости.

 Источник изображения: Google DeepMind

Источник изображения: Google DeepMind

Исследователи из Google DeepMind продемонстрировали метод обучения, позволяющий научить робота выполнять некоторые требующие определённой ловкости действия, такие как завязывание шнурков, подвешивание рубашек и даже починка других роботов.

Достигнуть определённых успехов в этом направлении удалось благодаря новой обучающей платформе ALOHA Unleashed и собственной программе моделирования DemoStart, которая позволяет роботам обучаться в процессе наблюдения за людьми.

Исследование команды DeepMind в первую очередь демонстрирует, как роботизированные системы могут научиться выполнять достаточно сложные задачи, обучаясь на визуальных демонстрациях. Однако эта работа имеет также важное практическое значение, поскольку такие роботы могут оказаться полезны, особенно для оказания помощи людям с ограниченными возможностями.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Paradox забросит амбициозную стратегию Millennia в духе «Цивилизации» спустя всего полтора года после релиза, и фанаты не рады 17 мин.
Поглощение Activision обернулось тем, чего боялась FTC — Microsoft режет кадры и поднимает цены 27 мин.
«Это полный сюр»: хоррор об ужасах долговой ямы CloverPit за восемь дней достиг полумиллиона проданных копий в Steam 3 ч.
Orion soft представил рынку собственный VDI 3 ч.
Закулисное обновление в Steam разожгло слухи об апгрейде Red Dead Redemption 2 для «следующего поколения» 4 ч.
Популярное направление: ИИ перетянул на себя больше половины средств венчурных инвесторов 5 ч.
В Meta начали отслеживать активность использования ИИ сотрудниками — через игру 9 ч.
Новая статья: NCORE — жетонов и зрелищ! Предварительный обзор 13 ч.
xAI через две недели запустит Grokipedia — конкурента «Википедии» с искусственным интеллектом 20 ч.
ИИ нашёл себя в маркетинге: каждый четвёртый пресс-релиз написан нейросетью 21 ч.
Asus выпустила первый моноблок класса Copilot+ PC 55 мин.
20 тыс. км и 260 Тбит/с: подводный кабель Bifrost между США и Сингапуром, созданный при участии Meta и AWS, готов к эксплуатации 2 ч.
250 Тбит/с на чип: Ayar Labs, Alchip и TSMC предложили референс-дизайн для упаковки ASIC, памяти и оптических модулей в одном чипе 2 ч.
+69 000 % за 20 лет: акции Nvidia — абсолютный лидер S&P 500 по долгосрочным темпам роста 4 ч.
Corning и GlobalFoundries создадут оптические коннекторы для кремниевой фотоники 4 ч.
OpenAI оснастит дата-центры энергетическим оборудованием Hitachi 5 ч.
Дефицит флеш-памяти NAND станет нормой в ближайшие десять лет, как считает глава Phison 6 ч.
Foxconn показала рекордную квартальную выручку на фоне бума ИИ-технологий 8 ч.
Новая статья: Компьютер месяца, спецвыпуск: 10 тезисов о том, как лучше собрать по-настоящему мощный игровой ПК 12 ч.
Meta построит ещё один «палаточный» ИИ ЦОД 13 ч.