CraftDuino v2.0
  • - это CraftDuino - наш вариант полностью Arduino-совместимой платы.
  • CraftDuino - настоящий конструктор, для очень быстрого прототипирования и реализации идей.
  • Любая возможность автоматизировать что-то с лёгкостью реализуется с CraftDuino!
Просто добавьте CraftDuino!
  
 

Сортировщик огурцов на Arduino, Raspberry Pi 3 и TensorFlow


Японец решил помочь своим родителям в сортировке огурцов, согласно принятым в Японии 9 классам (согласно форме, размеру и т.п.).
Для этого, он использовал Arduino Micro, Raspberry Pi 3 и open-source разработку от Google — TensorFlow.
Raspberry Pi, используется для работы с камерой и отсылки изображений в Google Cloud, где происходил анализ информации, а контроллер Arduino управляет выполнением сортировщики (при помощи сервоприводов).

( Читать дальше )

Alter - человекоподобный робот из Японии обучается двигаться самостоятельно


Alter — новый тип робота, созданный Takashi Ikegami (Университет Токио) и Hiroshi Ishiguro (университет Осаки) с коллегами.
Робот был представлен в Национальном музее развивающейся науки и инноваций (Miraikan) в Токио.

Робот приводится в движение при помощи 42 пневматических актуаторов, но главной особенностью робота является метод управления движением, который авторы называют «central pattern generator» (CPG).

( Читать дальше )

NeuroBytes

NeuroBytes
NeuroBytes — это электронная модель, разработанная, чтобы помочь студентам понять основные понятия нейробиологии.

На изображении, показана очередная версия нейронного модуля: два сгруппированных разъёмов дендритов (слева), три разъёма аксона (справа) и линия светодиодов, которая отображает мембранный потенциал.

( Читать дальше )
  • 0
  • 23 марта 2016, 11:17
  • admin
  • 1

ИИ от Google - говорит, что он - женщина

23 июня 2015 года, компания Google опубликовала исследование в котором представлена модель ИИ, построенная на моделировании разговора.

модель поддерживает разговор, предсказывая следующее предложение по содержанию одного или всех предыдущих предложений разговора.


Для обучения ИИ на базе рекуррентной нейронной сети (seq2seq), разработчики Google использовали два вида данных:
1. из конкретной области знаний ( использовались переговоры службы техподдержки),
2. данные из более широкой и общей сферы (субтитры к фильмам — OpenSubtitles dataset).

В работе приведены впечатляющие диалоги человек-машина на разные темы.
Самые интересные вопросы-ответы, разумеется, относятся к философским вопросам:

( Читать дальше )

Инструментарий для визуализации глубинных нейронных сетей


Чтобы наглядно разобраться и понять как работают глубинные нейронные сети — может пригодиться инструментарий (toolbox) для визуализации работы внутренних слоёв нейронной сети.

( Читать дальше )

Как Deep Dream видит фильм «Страх и ненависть в Лас-Вегасе»


Ранее, работу нейронной сети Deep Dream иллюстрировали с помощью статических изображений, а теперь выложен результат обработки видео (отрывок из кинофильма «Страх и ненависть в Лас-Вегасе»).
В основе работы Deep Dream, лежит отображение усиления особенностей изображения, которые напоминают нейронной сети что-то «знакомое».

( Читать дальше )

Нейронная сеть учится играть в Марио


Используя эволюционный алгоритм, нейронная сеть научилась играть в компьютерную игру Марио.

Нейронная сеть, получает на свой вход небольшое графическое изображение, которое представляет собой спрайт из игрового окна.
Далее, входной сигнал проходит через ряд искусственных нейронов, и преобразуется в команды для контроллера — нажатие клавиш управляющих движением Марио.
Таким образом, используется очень простая нейронная сеть, состоящая менее чем из десятка нейронов – которая со временем, становится способна выполнить даже такую сложную задачу, как провести Марио через весь игровой уровень.

( Читать дальше )

Робот управляемый нейронной сетью


Предисловие:
Привет всем тем, кто это читает. Я хотел бы рассказать Вам об одном своем эксперименте. Собственно описанная ниже идея не нова и наверняка приходила в голову многим людям, увлекающимся данной темой. На самом деле от простых размышлений до практической реализации прошло достаточно много времени. Начать работу мешало абсолютная уверенность в том, что в голове все работает, и вроде как реализовывать все в железе не имеет смысла. Но набравшись «смелости» и приступив к делу, все оказалось намного сложнее. На пути к достижению к цели пришлось немного повозиться. Об этом и история…


Цели эксперимента:

1) Установить возможность запуска нейронной сети на контроллере Arduino.
2) Установить пригодность ее работы в поставленных условиях.
3) Определить наилучшую топологию сети.

Для решения поставленной задачи были выбраны следующие комплектующие:

( Читать дальше )

Построение BEAM-робота с нейронной сетью

нейронная сеть на базе микросхемы 74C14
Интересная статья про построение робота с нейронной сетью на базе микросхемы 74C14 (6 триггеров Шмитта).

( Читать дальше )
  • 0
  • 28 мая 2014, 10:34
  • admin
  • 2