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  • China reduz pela metade o imposto de selo sobre transações de valores mobiliários para aumentar a confiança dos investidores.

    China reduz pela metade o imposto de selo sobre transações de valores mobiliários para aumentar a confiança dos investidores.
    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • Solar

    Sensores de IA movidos a energia solar revolucionam a detecção de incêndios florestais, permitindo uma resposta rápida
    27 de agosto de 2023 - Tecnologia
  • AWS da Amazon

    Revitalizando os negócios da AWS da Amazon com Inteligência Artificial e uma Análise Detalhada
    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) fizeram avanços significativos nas capacidades de manipulação robótica. Usando uma nova técnica de IA chamada "suavização", os robôs agora podem realizar tarefas usando o corpo inteiro, em vez de apenas as pontas dos dedos. Essa inovação tem o potencial de revolucionar a forma como os robôs são usados ​​em fábricas, exploração espacial e outras áreas. O desafio do planejamento de manipulação com múltiplos pontos de contato Manipular objetos com o corpo inteiro representa um desafio monumental para os robôs. Eles precisam levar em conta bilhões de pontos de contato potenciais em um objeto a cada toque com os dedos, mãos, braços e tronco. Esse processo, conhecido como "planejamento de manipulação com múltiplos pontos de contato", é computacionalmente dispendioso e tem sido um gargalo para aplicações práticas. Os humanos gerenciam essas tarefas intuitivamente, mas para os robôs, elas se tornam extremamente complexas. A solução Para simplificar o problema, os pesquisadores do MIT desenvolveram uma nova técnica de IA baseada em "suavização", que condensa os inúmeros eventos de contato em um conjunto menor e mais gerenciável de decisões. Essa inovação permite que até mesmo algoritmos básicos elaborem com eficiência um plano de manipulação eficaz para um robô. "A suavização elimina muitas dessas decisões intermediárias e sem importância, deixando apenas algumas importantes", disse HJ Terry Suh,dent de pós-graduação do MIT e coautor principal do artigo publicado no IEEE Transactions on Robotics. Aprendizado por reforço versus suavização. Embora o aprendizado por reforço tenha se mostrado eficaz para ajudar robôs a executar tarefas complexas, ele exige imenso poder computacional e tempo. O aprendizado ocorre por meio de um sistema de "caixa preta" de tentativa e erro, que muitas vezes leva "milhões de anos em tempo de simulação" para se tornar eficaz, de acordo com Suh. A suavização, no entanto, oferece uma alternativa. Ao compreender cuidadosamente o modelo e o problema, os pesquisadores conseguiram tornar o processo mais eficiente. A suavização permite que o robô se concentre nas interações principais com os objetos, possibilitando um planejamento de tarefas mais rápido e eficaz. Alcançando eficiência e abordagem combinada. Apesar dos avanços obtidos com a suavização, a busca, mesmo com o número reduzido de decisões, continuava sendo um desafio. Os pesquisadores, então, combinaram o modelo de suavização com um algoritmo de busca, reduzindo o tempo de computação para cerca de um minuto em um laptop padrão. A equipe testou sua abordagem tanto em simulações quanto em braços robóticos reais, alcançando desempenho comparável ao aprendizado por reforço, mas em uma fração do tempo. Aplicações e perspectivas futuras As implicações desta pesquisa são imensas. Em ambientes industriais, as fábricas poderiam substituir grandes braços robóticos por robôs menores e mais móveis que utilizam seus corpos inteiros para tarefas de manipulação, reduzindo assim o consumo de energia e os custos. Além disso, a técnica poderia se mostrar inestimável para robôs de exploração enviados a Marte ou outros corpos celestes, onde a rápida adaptação a novos ambientes é crucial. No entanto, os pesquisadores reconhecem limitações no tratamento de tarefas dinâmicas, como a capacidade de um robô arremessar um objeto em uma lixeira. A equipe planeja refinar ainda mais sua abordagem para lidar com esses desafios. Suh enfatizou que, em vez de pensar nisso como um sistema de "caixa preta", se pudermos aproveitar a estrutura desses tipos de sistemas robóticos usando modelos, haverá uma oportunidade de acelerar todo o processo. O trabalho foi parcialmente financiado pela Amazon, MIT Lincoln Laboratory, National Science Foundation e Ocado Group. À medida que as técnicas de manipulação robótica do MIT continuam a evoluir, elas abrem novas possibilidades para a robótica em diversos setores, comprovando que uma compreensão profunda do problema pode levar a soluções inovadoras. Com avanços como esses, robôs que manipulam objetos com a mesma intuição que os humanos podem estar cada vez mais próximos da realidade.

    Descoberta inovadora do MIT permite que robôs usem o corpo inteiro para manipular objetos
    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • Saúde e Segurança

    A Inteligência Artificial está a Remodelar as Políticas de Saúde e Segurança no Reino Unido.
    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • Por que a carteira Rivet da Paradigm pode revolucionar o mercado de desenvolvedores Ethereum ?

    Por que a carteira Rivet da Paradigm pode revolucionar o mercado de desenvolvedores Ethereum ?
    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • Notícias ao vivo e discussões acaloradas

    SINTONIZE

    As informações mais relevantes sobre criptomoedas em tempo real
  • BRICS

    O bloco BRICS confirma o status de seus novos membros.
    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • Comunidade cripto

    Comunidade cripto critica a futura lei tributária para criptomoedas
    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • FTX

    A FTX suspendeu temporariamente contas de usuários após violação de segurança cibernética.
    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • direitos humanos

    Exigindo maior controle: direitos humanos e a regulamentação da IA
    27 de agosto de 2023 - Tecnologia
  • chip de IA

    Chip de IA de alto desempenho da IBM aprimora a computação de redes neurais
    27 de agosto de 2023 - Tecnologia
  • Música de IA

    O YouTube lança incubadora de música com IA, focada na proteção e inovação de artistas
    27 de agosto de 2023 - Tecnologia
  • GPU de IA

    Será que as GPUs de IA da Huawei realmente conseguem rivalizar com o desempenho da A100 da NVIDIA?
    27 de agosto de 2023 - Tecnologia
  • O protocolo Skip revela uma técnica inovadora de construção em blocos para Cosmos

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    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • MELHORES MOEDAS'26
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  • Os EUA estão perdendo sua vantagem no mercado de criptomoedas? O fundador da dYdX diz que sim!
    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • O diretor de tecnologia da Tether aborda as especulações em torno das operações de mineração Bitcoin

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    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • otimismo em relação à IA

    Qual o papel da recompra de ações da Nvidia, no valor de US$ 25 bilhões, no fomento do otimismo em relação à IA?
    27 de agosto de 2023 - Tecnologia
  • OnlyFans registra lucros recordes com proprietário faturando US$ 485 milhões em meio a investimento Ethereum

    OnlyFans registra lucros recordes com a proprietária faturando US$ 485 milhões em meio a investimento Ethereum

    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • Juiz federal concorda em analisar a defesa de Sam Bankman-Fried contra a divulgação tardia de 4 milhões de páginas de provas

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    de 27 de agosto de 2023 Notícias
  • Investimento em chips de IA

    O investimento de 100 milhões de libras do Reino Unido em chips de IA é suficiente para competir com seus rivais tecnológicos globais?
    27 de agosto de 2023 - Tecnologia
  • A queda do Bitcoinsegundo o JPMorgan, não afetaria o mercado de criptomoedas

    JPMorgan: Queda do Bitcoinnão afetaria o mercado de criptomoedas
    de 26 de agosto de 2023 Notícias
  • A stablecoin do PayPal ainda não teve muita adesão

    A stablecoin do PayPal ainda não teve muita adesão
    de 26 de agosto de 2023 Notícias