21 февраля 2026

eur = 90.28 0.12 (0.13 %)

btc = 68 212.00$ -4.23 (-0.01 %)

eth = 1 972.36$ 1.92 (0.10 %)

ton = 1.34$ -0.04 (-2.70 %)

usd = 76.75 0.11 (0.15 %)

eur = 90.28 0.12 (0.13 %)

btc = 68 212.00$ -4.23 (-0.01 %)

ИИ от MIT обучит роботов манипулировать объектами, которые они видят в первые

1 минута на чтение
ИИ от MIT обучит роботов манипулировать объектами, которые они видят в первые

Читайте в Telegram

|

Даже несмотря на то, что современные роботы весьма неплохо умеют обращаться с разного рода объектами, предварительно в их программу нужно заложить данные об этих самых объектах. И если роботу попадется что-то, с чем он не умеет обращаться – это ведет машину в ступор. Однако группа исследователей из Массачусетского технологического института (MIT) создала алгоритм, который обучит роботов взаимодействовать с предметами, с которыми они ни разу до этого не сталкивались.

Как передает издание Engadget, за разработку отвечают инженеры из Лаборатории компьютерных наук MIT. И их изобретение может сделать роботов более полезными не только на производстве, но и дома. На данный момент основной тип программного обеспечения, заложенный в роботах, позволяет выполнять крайне ограниченный набор команд: например, выделять среди объектов (заранее известных программе) тот, который нужен в данный момент или перемещать с места на место заранее прописанные в алгоритме предметы.

Новый ИИ от MIT, получивший название DON (Dense Object Nets), позволит роботам определить структуру и назначение предмета, который он видит в данный момент. Например, кроссовок нужно поставить на подошву, а кружку удобнее держать за ручку и желательно не переворачивать, так как она может быть заполнена жидкостью. Основываясь на заложенных в программу данных, нейросеть может самостоятельно совершенствоваться, изучая новые для себя предметы. Более того, ИИ запоминает не только конкретные объекты, но и их назначение. Например, если ему дать задачу изучить какой-то предмет, ИИ сделает несколько снимков и сравнит их с имеющимися. Затем объект виртуально раскладывается на «составные части», составляется каркас объекта и его важнейшие точки. После этого с объектом будет возможно взаимодействовать. Причем, если повторно дать задание найти объект среди таких же похожих, нейросеть не только сразу определит его, но и запомнит весь класс похожих предметов, понимая, что с ними можно взаимодействовать также, как и с исходным.

Блоги 470
ВКонтакте
билайн
Т-Банк
OTP Bank
Газпромбанк
МТС
X5 Tech
Сбер
Яндекс Практикум
Ozon Tech

Пользуясь сайтом, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности
и тем, что мы используем cookie-файлы