-
Робот Cassie пробежал 5 километров
Двуногий робот Cassie смог пробежать 5 километров на одной зарядке. На это у него ушло 53 минуты.
-
Робот-собака учится передвижению по сложной местности при помощи обучения с подкреплением
-
OpenAI научила робота собирать кубик Рубика с помощью одной робо-руки
Используя предварительное обучение в симуляторе, система машинного обучения от компании OpenAI, научилась собирать кубик Рубика при помощи одной единственной робо-руки (Dexterous Hand от Shadow Robot Company).
-
Роботы из веток учатся ходить при помощи глубокого обучения
Исследователи из Университета Токио (Япония) и Preferred Networks, использовали технологию глубокого обучения с подкреплением (deep reinforcement learning), чтобы научить передвигаться роботов, сконструированных из веток деревьев и пары сервомашинок.
-
BionicSoftHand и BionicSoftArm — пневматические манипуляторы от Festo Bionic
Команда Festo bionics представила свои новые разработки в области бионических манипуляторов — Бионическую руку BionicSoftHand и мягкий манипулятор — BionicSoftArm.
-
Обучение четвероногого робота ходьбе при помощи тренировки нейронной сети в симуляции
Чевероного робота-собаку ANYmal обучили ходить при помощи тренировки нейронной сети в симуляторе. Подобный подход уже давно применяется в робототехнике, потому что использование симулятора имеет массу преимуществ в скорости, стоимости и безопасности.
-
Кинетическая скульптура учится балансировать шариком при помощи Arduino и машинного обучения
Astrid Kraniger создала интересную инсталляцию: In Medio Stat Virtus — это кинетическая скульптура, балансирующая шариком на уголке, который удерживается двумя тросиками. Длина тросиков изменяется шаговыми двигателями, а положение шарика определяется разницей в весе, который измеряется на тросах при помощи тензодатчиков, снятых с электрических безменов. Таким образом, удержание баланса достигается, когда шаговые двигатели поднимают и опускают…
Arduino, Reinforcement Learning, балансировать, инсталляция, машинное обучение, тензорезистор, шаговый двигатель
-
Стрим про Reinforcement Learning
Стрим, на котором sim0nsays (Simon Kozlov) рассказывается про AlphaGo(Zero), policy gradients и вообще Deep Reinforcement Learning.
-
Обучение робота ходьбе при помощи нейронной сети
Это пример обучения с подкреплением при помощи Q-Learning и простой нейронной сети прямого распространения.
Преимуществ нет, за исключением читабельности: тип bool обычно имеет размер 1 байт, как и uint8_t. Думаю, компилятор в обоих случаях…