Научные разработки, программное обеспечение

Исследователи из Google Robotics сумели модифицировать алгоритмы, с помощью которых четвероногий робот в течение нескольких часов самостоятельно научился ходить вперед-назад и поворачивать. Команда изменила существующую систему – в первую очередь разработчики убрали механизм моделирования окружающей среды.

В теле осьминога две трети нейронов находятся в конечностях – иными словами, у каждого из щупалец буквально есть собственный «мозг». Осьминоги могут развязывать узлы, открывать банки и обвивать щупальцами добычу любого размера и формы. Сотни присосок позволяют осьминогу плотно захватывать даже неровные поверхности под водой.

Разработчиками были созданы программные модули «Когниграф-ИМК» и «Когниграф.ИМК-ПРО», которые позволяют наглядно и эффективно создавать, редактировать и запускать алгоритмы распознавания ментальных состояний для интерфейса мозг — компьютер (ИМК) - передовые методы обработки сигналов и мощные классификаторы машинного обучения теперь доступны в едином пакете программ, при этом пользователю системы стало не обязательно уметь программировать.

Ученые из Северо-Западного университета в США разработали новую программу для автономных роботов, которую они называют первым децентрализованным алгоритмом без столкновений и тупиков.

Змеи обитают в разных природных условиях, от невыносимо жарких пустынь до густых тропических лесов, но в любом месте они могут с легкостью заползать на деревья, кусты и камни. Команда инженеров из Университета Джонса Хопкинса в США изучила особенности передвижения змей и изготовила робота, способного ловко подниматься по лестницам с высокими ступеньками.

За последние несколько десятилетий ученые попробовали несколько подходов, чтобы обеспечить роботам возможность поднимать предметы, взаимодействовать с ними и ставить на место, не повреждая их.

Исследователи из Массачусетского технологического института впервые представили мягкий роботизированный манипулятор, способный понимать собственную конфигурацию в трехмерном пространстве. Для этого устройство использует только данные о движении и расположении, полученные датчиками на собственной «коже».

Группа ученых из Университета Глазго использовала автономного робота на основе инновационных алгоритмов, чтобы проанализировать влияние температуры на скорость капель масла. Речь идет о достаточно простой физической задаче – робот самостоятельно проводил эксперименты, капая разные смеси масел в чашки Петри и записывая результаты.

Участник программы ETH Pioneer Fellowship Марсель Шук работает в лаборатории, обстановка которой напоминает школьные уроки физики – в его мастерской установлены две полусферы, похожие на наушники, которые подключены к печатной плате с микрочипами.

Роботы уже способны передвигаться без карт, однако большинство из них пока не слишком хорошо справляются с этой задачей – они несколько раз проходят по одному маршруту и могут упасть, столкнувшись с неожиданным препятствием.