Des chercheurs ont mis au point une nouvelle méthode qui s'appuie sur l'intelligence artificielle (IA) et des simulations informatiques pour entraîner des exosquelettes robotisés à aider de manière autonome les utilisateurs à économiser de l'énergie lorsqu'ils marchent, courent et montent des escaliers.
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Cette méthode utilise des données linguistiques au lieu de données visuelles coûteuses pour diriger un robot dans une tâche de navigation à plusieurs étapes.
Selon une nouvelle étude, un coéquipier virtuel doté d'une intelligence artificielle et d'une voix féminine stimule la participation et la productivité des femmes au sein d'équipes dominées par des hommes.
Des chercheurs ont mis au point des actionneurs hydrauliques miniatures qui peuvent être utilisés pour contrôler la déformation et le mouvement de robots mous de moins d'un millimètre d'épaisseur. Les chercheurs ont également démontré que cette technique fonctionne avec des matériaux à mémoire de forme, ce qui permet aux utilisateurs de verrouiller de manière répétée les robots mous dans une forme souhaitée et de revenir à la forme initiale en cas de besoin.
Une nouvelle méthode de réduction d'échelle s'appuie sur l'apprentissage automatique pour accélérer les simulations de modèles climatiques à des résolutions plus fines, ce qui les rend utilisables au niveau local.
DenseAV, développé au MIT, apprend à analyser et à comprendre le sens de la langue en regardant simplement des vidéos de personnes en train de parler, avec des applications potentielles dans la recherche multimédia, l'apprentissage des langues et la robotique.
Aujourd'hui, les chercheurs développent des moyens d'accélérer la découverte en combinant des expériences automatisées, l'intelligence artificielle et l'informatique à haute performance. Un nouvel outil qui exploite ces technologies a démontré que l'IA peut influencer la synthèse des matériaux et mener les expériences associées sans supervision humaine.
Des chercheurs surmontent les difficultés liées à la reconnaissance robotique de divers objets courants, mais complexes. Leur capteur à couches est équipé d'une détection des matériaux à la surface et d'une sensibilité à la pression à la base, avec une couche intermédiaire poreuse sensible aux changements thermiques. Un algorithme efficace de classification en cascade détermine les types d'objets dans l'ordre, du plus facile au plus difficile, en commençant par des catégories simples comme les cartons vides avant de passer aux pelures d'orange ou aux bouts de tissu.
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Cette technique permet de caractériser les propriétés électroniques d'un matériau 85 fois plus rapidement que les méthodes conventionnelles.
Un cauchemar ou le meilleur ami de l'homme ? Une équipe de chercheurs a équipé un robot quadrupède ressemblant à un chien d'un bras mécanisé qui prélève des échantillons d'air dans des situations potentiellement dangereuses, telles qu'un bâtiment abandonné ou un incendie. Le chien-robot transporte les échantillons jusqu'à une personne qui les examine pour y déceler des composés potentiellement dangereux.
Des scientifiques ont créé des robots mous innovants équipés de peaux électroniques et de muscles artificiels, qui leur permettent de détecter leur environnement et d'adapter leurs mouvements en temps réel.
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