На информационном ресурсе применяются рекомендательные технологии (информационные технологии предоставления информации на основе сбора, систематизации и анализа сведений, относящихся к предпочтениям пользователей сети "Интернет", находящихся на территории Российской Федерации)

Царьград

7 275 подписчиков

Свежие комментарии

  • Константин Самарин
    Может изначально, властям города не надо было устраивать гулянку в кафе, зная, что враг коварен, и способен на любые ...План ВСУ не оправ...
  • Владимир Петрович
    Как ни пафосно звучит - "Победа или смерть!" Победа над коллективным Западом или смерть российского государства. А дл...Почему мы до сих ...
  • Константин Самарин
    И что? Там, случаем, какая-нибудь внучка очередного оскароносца,  не вывихнула палец, ковыряясь в носу?Смерть в роскошно...

Роботов "научили" ориентироваться как животных

Новая система навигации точнее и энергоэффективнее существующих

Новую систему навигации для роботов разработали учёные из Университета Квинсленда. Как сообщает Ferra, ссылаясь на издание EEE Transactions on Robotics, при создании методики разработчики пытались скопировать работу мозга животных. Уникальная система помогает сократить расход энергии даже при высокоточной навигации.

Новый алгоритм определения местоположения создан на основе Спайковых нейронных сетей. Эти сети повторяют действия нейронов животных. Информация передаётся с помощью кратковременных сигналов. Это помогает существенно сократить затраты электроэнергии в процессе анализа информации

Пока роботы, даже сверхсовременные, неважно ориентируются в новых условиях. Попросту, уникальная разработка может "заблудиться". При использовании существующих систем навигации ИИ тратит слишком много энергии, нужной роботу и на другие "дела".

Новая методика позволяет использовать для распознавания местоположения нейронные модули, которые "запоминают" изображения. Устройства, оснащённые такой системой, легко и быстро "ориентируются" в любых местах в любую погоду. Они "узнают" нужные места в дождь и солнечную погоду, зимой и летом. При этом точность распознавания у представленной системы выше существующих на 41 процент.

 

 

 

 

Ссылка на первоисточник
наверх