X5 Group запустила серию проектов по роботизации распределительных центров. На первом этапе на одном из распределительных центров компания открыла инновационную лабораторию-полигон для испытаний технологий роботизации. Согласно планам компании, уже в сентябре-октябре 2024 года торговые сети группы смогут начать внедрение роботизированных решений для частичной автоматизации складских процессов.   

Группа компаний «Геоскан» разработала собственный симулятор автономных полетов для квадрокоптеров линейки «Геоскан Пионер». Он позволяет отрабатывать навыки программирования как одиночного аппарата, так и группы без использования реальных дронов. Это программное обеспечение станет доступно пользователям «Геоскан Пионер» в марте 2024 года.

Исследования помогут создать интеллектуальные системы для роботов-помощников. Роботы смогут принимать решения на основе полученных инструкций и визуальной информации.

Выбор редких интересных данных из видеопотока является чрезвычайно важным этапом, особенно на поздних стадиях обучения нейронных сетей. Именно он позволяет достигнуть максимальной точности распознавания объектов и крайне важен при решении задач класса life critical (критичных для жизни человека) к которым относятся системы автопилотирования трамваем, трактором и иными транспортными средствами, призванных обеспечить безопасность участников движения в любых условиях.

ИИ становится ключевым инструментом в химических исследованиях, предлагая новые методы для решения сложных задач, с которыми не справляются традиционные подходы. Машинное обучение, которое использует алгоритмы и статистические модели для принятия решений на основе данных и выполнения задач, находит все большее применение в химии.

Учёные кафедры нейротехнологий Университета Лобачевского построили нейросеть на принципах взаимодействия клеток головного мозга. Впервые в искусственном интеллекте были использованы цифровые аналоги вспомогательных клеток мозга – астроцитов. В результате производительность нейросети выросла на 20%.

Ученые Самарского университета им. Королёва разработали и испытали скоростную нейросеть, способную в режиме реального времени анализировать поступающий видеопоток и практически мгновенно распознавать и находить в этом видеопотоке заданные объекты и изображения.

Ученые из Сколтеха и МФТИ с коллегами из Германии, Австрии и Норвегии предложили и верифицировали новый способ для компьютерного моделирования магнитных сплавов с помощью машинно-обучаемых потенциалов.

Исследовательская группа из University of Cambridge использовала алгоритмы машинного обучения, чтобы научить роботизированный датчик читать шрифт Брайля со скоростью 315 слов в минуту с точностью почти 90 %.

Разработка поможет офтальмологам диагностировать диабетическую ретинопатию на раннем этапе ее прогрессирования по изображениям сетчатки глаза. Данное заболевание также может служить одним из первых признаков развития сахарного диабета.