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Nuovi attacchi di phishing prendono di mira gli utenti FTX dopo la violazione dei dati di Kroll
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Friend.Tech non esiste più: l'attività crolla del 94%

Il Primo Ministro Modi sostiene un quadro normativo globale sulle criptovalute
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Dovremmo avere grandi speranze per i dati sull'occupazione negli Stati Uniti?
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AWS di Amazon
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Rivitalizzare il business AWS di Amazon con l'intelligenza artificiale e un'analisi approfondita

I ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) hanno compiuto passi da gigante nelle capacità di manipolazione robotica. Utilizzando una nuova tecnica di intelligenza artificiale chiamata "smoothing", i robot possono ora svolgere compiti utilizzando tutto il corpo, anziché solo la punta delle dita. Questa innovazione ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui i robot vengono utilizzati nelle fabbriche, nell'esplorazione spaziale e in altri campi. La sfida della pianificazione della manipolazione ricca di contatti Manipolare oggetti con tutto il corpo rappresenta una sfida monumentale per i robot. Devono tenere conto di miliardi di potenziali punti di contatto su un oggetto per ogni tocco con dita, mani, braccia e busto. Questo processo, noto come "pianificazione della manipolazione ricca di contatti", è computazionalmente costoso e ha rappresentato un collo di bottiglia per le applicazioni pratiche. Gli esseri umani gestiscono intuitivamente questi compiti, ma per i robot diventano estremamente complessi. La soluzione Per semplificare il problema, i ricercatori del MIT hanno sviluppato una nuova tecnica di intelligenza artificiale basata sullo "smoothing", che condensa i numerosi eventi di contatto in un insieme di decisioni più piccolo e gestibile. Questa innovazione consente anche ad algoritmi di base di elaborare in modo efficiente un piano di manipolazione efficace per un robot. "Lo smoothing elimina molte di quelle decisioni intermedie non importanti, lasciandone solo alcune importanti", ha affermato HJ Terry Suh,dent laureato al MIT e coautore principale dell'articolo pubblicato su IEEE Transactions on Robotics. Apprendimento per rinforzo vs. smoothing Sebbene l'apprendimento per rinforzo si sia rivelato efficace nell'aiutare i robot a svolgere compiti complessi, richiede un'enorme potenza di calcolo e tempo. Impara attraverso un sistema "black-box" di tentativi ed errori, che spesso richiede "milioni di anni di simulazione" per essere efficace, secondo Suh. Lo smoothing, tuttavia, offre un'alternativa. Comprendendo attentamente il modello e il problema, i ricercatori sono stati in grado di rendere efficiente il processo. Lo smoothing consente al robot di concentrarsi sulle interazioni principali con gli oggetti, consentendo una pianificazione delle attività più rapida ed efficace. Raggiungere l'efficienza e un approccio combinato Nonostante i progressi ottenuti con lo smoothing, la ricerca anche in un numero ridotto di decisioni rimaneva una sfida. I ricercatori hanno quindi combinato il modello di smoothing con un algoritmo di ricerca, riducendo il tempo di calcolo a circa un minuto su un laptop standard. Il team ha testato il proprio approccio sia in simulazioni che su veri e propri bracci robotici, ottenendo prestazioni paragonabili all'apprendimento per rinforzo, ma in una frazione del tempo. Applicazioni e prospettive future Le implicazioni di questa ricerca sono immense. In ambito industriale, le fabbriche potrebbero sostituire i grandi bracci robotici con robot più piccoli e mobili, che utilizzano l'intero corpo per compiti di manipolazione, riducendo così il consumo energetico e i costi. Inoltre, la tecnica potrebbe rivelarsi preziosa per i robot da esplorazione inviati su Marte o altri corpi celesti, dove un rapido adattamento a nuovi ambienti è fondamentale. Tuttavia, i ricercatori riconoscono i limiti nella gestione di compiti dinamici, come la capacità di un robot di gettare un oggetto in un cestino. Il team prevede di perfezionare ulteriormente il proprio approccio per affrontare tali sfide. Suh ha sottolineato che, anziché pensare a questo come a un sistema "a scatola nera", se riusciamo a sfruttare la struttura di questo tipo di sistemi robotici utilizzando modelli, abbiamo l'opportunità di accelerare l'intera procedura. Il lavoro è stato parzialmente finanziato da Amazon, MIT Lincoln Laboratory, National Science Foundation e Ocado Group. Con la continua evoluzione delle tecniche di manipolazione robotica del MIT, si aprono nuove possibilità per la robotica in vari settori, dimostrando che una profonda comprensione del problema può portare a soluzioni innovative. Con progressi come questi, robot in grado di manipolare oggetti in modo intuitivo come gli esseri umani potrebbero non essere lontani dalla realtà.
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YouTube lancia un incubatore musicale basato sull'intelligenza artificiale, focalizzato sulla tutela degli artisti e sull'innovazione

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