AniekemeUmoh

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𝐀 𝐂𝐚𝐬𝐞 𝐝𝐞 𝐔𝐦 𝐌𝐨𝐝𝐮𝐥𝐚𝐫 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐍𝐚 𝐀𝐈 𝐅𝐢𝐬𝐢𝐜𝐚
Construir um robô inteligente é fundamentalmente diferente de construir um chatbot.
Um modelo de linguagem pode gerar uma resposta numa única interação. Um robô precisa de compreender o seu ambiente, interpretar uma tarefa, tomar decisões, interagir com objetos físicos e responder a alterações inesperadas, tudo isto enquanto opera dentro das limitações do mundo real.
Tentar forçar todas estas responsabilidades para um único e gigantesco modelo cria os seus próprios problemas, e é por isso que @StrikeRobot_ai ado
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A Diferença Entre Saber Nadar e Estar Realmente na Água
Um sistema de #AI pode consumir milhões de exemplos sobre natação. Pode aprender as técnicas, estudar os movimentos, compreender a física e descrever exatamente o que um nadador deve fazer.
Depois, você coloca-o na água e, de repente, o conhecimento encontra a realidade.
▪︎ A resistência da água.
▪︎ A perda de equilíbrio.
▪︎ O timing de cada movimento.
▪︎ A necessidade de ajustar quando o corpo não se move exatamente como era esperado.
Estes detalhes são difíceis de captar apenas através de informação, e é exatamente esse o mesmo interval
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𝗛𝘂𝗺𝗮𝗻𝗼𝗶𝗱 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝘀 𝗡𝗲𝗰𝗲𝘀𝘀𝗶𝘁𝗮𝗺 𝗠𝗲𝗹𝗵𝗼𝗿 𝗦𝗼𝗳𝘁𝘄𝗮𝗿𝗲, 𝗡𝗮𝗼 𝗔𝗽𝗲𝗻𝗮𝘀 𝗠𝗲𝗹𝗵𝗼𝗿 𝗛𝗮𝗿𝗱𝘄𝗮𝗿𝗲
O robô humanoide é uma das ideias mais ambiciosas da robótica, porque foi concebido para operar em ambientes construídos para humanos. Tem os braços, pernas, articulações, sensores e processadores necessários para se deslocar no mundo físico, mas o hardware, por si só, não torna um humanoide verdadeiramente inteligente. Um robô pode ter atuadores avançados e capacidades mecânicas impressionantes e ainda assim ficar limitado se não conseguir compreender o que o rod
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As exigências da robótica industrial são fundamentalmente diferentes
Quando a maioria das pessoas ouve a palavra robótica, imagina frequentemente uma máquina concebida para ajudar em casa: um robô aspirador que se desloca contornando os móveis, um assistente doméstico que responde a comandos, ou um dispositivo de consumo a executar um conjunto limitado de tarefas predefinidas.
Essas aplicações são importantes, mas representam apenas uma parte do que a robótica pode vir a ser.
Um robô a operar numa fábrica, numa instalação nuclear, numa central eléctrica, num hub logístico ou num local de inspe
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A IA incorporada não consegue aprender apenas com a Internet; eis porquê 👇
A Internet deu à IA acesso a uma quantidade extraordinária de informação; imagens, vídeos, texto, instruções, documentação técnica, etc.
Ainda assim, um robô pode consumir tudo isso e continuar a ter dificuldades com algo tão simples como pegar num objecto desconhecido. A razão é simples: saber sobre o mundo físico é diferente de vivê-lo.
Um vídeo pode mostrar uma pessoa a levantar um copo, mas não captura totalmente a pressão necessária para o agarrar, a distribuição do peso, o pequeno ajuste feito quando o copo começ
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Os Robots do Conhecimento Não Conseguem Descarregar
Um robô pode ser treinado em milhões de imagens que mostram uma mão a segurar uma chávena, e ainda assim isso não lhe ensina a quantidade exacta de força necessária para segurar um copo frágil sem o esmagar ou deixar que escorregue.
É aqui que começa a parte mais difícil da inteligência incorporada. Alguns conhecimentos são difíceis de escrever, carregar ou extrair de um conjunto de dados. Eles vivem na interacção entre um corpo e o mundo físico.
→ Equilíbrio é saber como deslocar o peso quando a superfície muda.
→ Preensão é sentir q
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ℂ𝕠𝕞𝕡𝕖𝕣𝕒 𝕒𝕞 𝕆𝕓𝕣𝕠𝕥𝕚𝕔𝕤 𝔹𝕖𝕔𝕠𝕞𝕖 𝕖𝕞 𝕆𝕡𝕖𝕟 ℕ𝕖𝕥𝕨𝕠𝕣𝕜?
A computação em nuvem mudou a forma como o mundo acede ao poder computacional. Já não precisa de possuir um enorme centro de dados para executar aplicações poderosas. A infra-estrutura pode ser distribuída por uma rede, acedida remotamente e disponibilizada a pessoas e empresas que nunca conseguiriam construir tudo isto por conta própria.
A robótica pode estar a aproximar-se de uma transição semelhante, mas a pergunta já não é apenas: Quem é o dono do robô? É também: Quem pode aceder ao robô, operá-lo, contribuir com
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Há uma coisa que não falamos o suficiente na indústria da robótica: 𝐇𝐨𝐰 𝐒𝐢𝐦𝐮𝐥𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐈𝐬 𝐂𝐡𝐚𝐧𝐠𝐢𝐧𝐠 𝐭𝐡𝐞 𝐄𝐜𝐨𝐧𝐨𝐦𝐢𝐜𝐬 𝐨𝐟 𝐑𝐨𝐛𝐨𝐭𝐢𝐜𝐬 𝐃𝐞𝐩𝐥𝐨𝐲𝐦𝐞𝐧𝐭
Colocar um robô no mundo real é caro.
▪︎ É preciso testar o hardware.
▪︎ Os ambientes têm de ser preparados.
▪︎ Os engenheiros precisam de monitorizar o desempenho.
▪︎ As falhas podem danificar equipamento, interromper operações e exigir reparações dispendiosas.
Todo o teste físico tem um custo. Mas, a Simulação muda a equação.
Em vez de pedir a um robô que aprenda todas as tarefas dentro de um armazém, fábri
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Eis porque é que eu penso: 𝗗𝗲𝗰𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗡𝗲𝘁𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 𝗖𝗮𝗻 𝗔𝗰𝗰𝗲𝗹𝗲𝗿𝗮𝘁𝗲 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗙𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿 𝗧𝗵𝗮𝗻 𝗖𝗲𝗻𝘁𝗿𝗮𝗹𝗶𝘇𝗲𝗱 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀
Uma empresa de robótica pode construir um robô impressionante, mas o problema mais difícil é dar a esse robô experiência suficiente no mundo real para se tornar verdadeiramente capaz.
A inteligência física é formada através da interação. Um robô precisa de ser exposto a ambientes, objetos, movimentos, operadores, erros e situações inesperadas diferentes. Recolher essa experiência à escala é onde as abordagens central
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A IA atingiu um nível em que consegue reconhecer objetos, interpretar linguagem e resolver problemas cada vez mais complexos. No entanto, ao colocar essa mesma inteligência dentro de um robô, surge um desafio diferente.
O desafio atual não é a capacidade de computação, é a 𝐄𝐗𝐏𝐄𝐑𝐈𝐄𝐍𝐂𝐄.
Um robô pode identificar uma caixa de ovos, mas manuseá-la sem partir uma única casca exige algo muito mais subtil do que o reconhecimento de objetos. Requer uma compreensão de pressão, timing, equilíbrio e inúmeros ajustes discretos que os humanos fazem instintivamente. Este é o fosso da experiência hu
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𝙏𝙚𝙢 𝘽𝙞𝙢 𝙀𝙨𝙨𝙚𝙣𝙘𝙞𝙖𝙡:
𝙋𝙧𝙞𝙫𝙞𝙡𝙜𝙞𝙖 𝙋𝙚𝙨𝙨𝙤𝙖𝙡-𝙙𝙚-𝙌𝙤𝙖𝙙𝙤 𝙞𝙨 𝙖 𝙈𝙚𝙣𝙞𝙣𝙜𝙀𝙛𝙚 𝙙𝙚 𝙋𝙧𝙤𝙚𝙎𝙚𝙞𝙩𝙚 𝘼𝙄
Imagine um robô humanoide de pé diante de um banco de trabalho; na mesa, há um cabo emaranhado, uma chave de fendas e uma placa de circuito delicada.
Uma IA consegue identificar cada objeto em milissegundos. Ela conhece os seus nomes, dimensões e até o seu uso pretendido, contudo nada disso garante que a tarefa será concluída;
▪︎ O cabo oferece resistência quando é puxado.
▪︎ A chave de fendas escorrega ligeiramente na pega do robô.
▪︎ A placa de circuito
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Falando sobre a engenharia por detrás da funcionalidade Text-to-CAD de @StrikeRobot_ai!
Um dos obstáculos mais ignorados na robótica é construir os mundos digitais que os robôs precisam de aprender, e posso dizer que, até certo ponto, isto é ainda mais complicado do que construir um robô de verdade.
Tradicionalmente, criar um modelo CAD exige software especializado, conhecimentos técnicos e horas de engenharia cuidadosa. Se não souber modelar em CAD, transformar uma ideia num ativo 3D utilizável muitas vezes significa entregar esboços a um designer, aguardar várias revisões e torcer para que o
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A Simulação Está a Tornar-se no Motor da Fundação das Robóticas Modernas
Um dos maiores avanços na robótica já está a acontecer muito antes da implementação do próprio robô. Treinar exclusivamente em hardware físico é caro, demorado e difícil de escalar. Cada teste consome recursos, introduz risco e abranda o ritmo do desenvolvimento. É por isso que a simulação se tornou uma parte essencial da engenharia de robótica moderna.
Plataformas como a @StrikeRobot_ai's SR Platform estão a ajudar a redefinir este fluxo de trabalho. Em vez de construir manualmente ambientes complexos, os developers po
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Inglaterra, tinhas um trabalho 🏴
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𝕀𝕟𝕤𝕚𝕕𝕖 𝕀𝕟𝕧𝕖𝕣𝕥𝕖𝕕 𝕃𝕒𝕞𝕓𝕕𝕒'𝕤 𝔻𝕒𝕥𝕒 ℙ𝕚𝕡𝕖𝕝𝕚𝕟𝕖: 𝕋𝕦𝕣𝕟𝕚𝕟𝕘 𝕙𝕦𝕞𝕒𝕟 𝔻𝕖𝕩𝕥𝕖𝕣𝕚𝕥𝕪 𝕀𝕟𝕥𝕠 𝔼𝕞𝕓𝕠𝕕𝕚𝕖𝕕 𝕀𝕟𝕥𝕖𝕝𝕝𝕚𝕘𝕖𝕟𝕔𝕖
A IA aprendeu a ler, escrever e raciocinar através do treino em quantidades enormes de dados digitais, mas a #AI enfrentará um desafio muito diferente. Não precisa apenas de compreender informação; precisa de compreender interação.
Um #robot pode identificar um objeto, mas isso não o ensina automaticamente a agarrá-lo sem o esmagar, a recuperar quando escorrega, ou a ajustar os movimentos quando o ambiente muda de forma inespera
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