イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校の研究チームが、銅の結晶粒界における原子スケールの応力を、マシンラーニングを用いて予測することに初めて成功した。分子動力学シミュレーションから得られるデータを、ニューラルネットワークに […]
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スパイキングニューラルネットワークの組み合わせでエネルギー効率に優れた脚ロボットの動きを生成 東北大学
東北大学大学院工学研究科 教授の林部充宏氏らの研究グループは2021年12月23日、スパイキングニューラルネットワークを用いた深層強化学習により、エネルギー効率の良い脚ロボットの歩行パターンを生成したと発表した。スパイキ […]
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複雑な情報処理タスクを100万倍速く解く次世代リザバーコンピューティング
リザバーコンピューティングを、非常に少ない計算資源と少ないデータ入力で、33倍から100万倍の速度で実行する方法が発見された。この次世代リザバーコンピューティングのテストでは、複雑な計算問題をデスクトップコンピューター上 […]
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疑似的な脳と脊髄を持つ「4つ足ロボット」をMITが開発
非常に俊敏な動作を行う4つ足のロボットは、最近動画などでよく見かけるようになりました。
しかし、こうしたロボットの動作が向上してくると、地形のわずかな隙間を飛び越えることが難しくなってきます。
マサチューセッツ工科大学（MIT）などの研究チームは、この問題をロボット前方に搭載したカメラによる視覚情報のみを使って解決させる、新しい制御システムを開発しました。
隙間のクリアには視覚情報が重要となりますが、俊敏なロボットに視覚制御はあまり適していません。
視覚を使ってパワフルなロボットを制御する今回のシステムは、4つ足ロボットの対応地形をさらに広げる可能性があります。
研究の詳細は、、来月開催される「Conference on Robot Learning」で発表される予定です。
目次 制御が難しくなった4つ足ロボット視覚情報をリアルタイムに処理して動きを制御する 制御が難しくなった4つ足ロボット 野生のチーターは起伏のある複…
参考文献
One giant leap for the mini cheetah
https://news.mit.edu/2021/one-giant-leap-mini-cheetah-1020
元論文
Learning to Jump from Pixels
https://openreview.net/forum?id=R4E8wTUtxdl