🧠Крошечная технология, похожая на человеческий мозг, дает роботам-гуманоидам возможность видеть и мыслить в режиме реального времени
Исследователи из Австралии создали крошечное нейроморфное устройство, которое не просто фиксирует изменения в окружающей среде, но и обрабатывает визуальную информацию в режиме реального времени — почти как человеческий мозг.
В центре этой технологии — ультратонкие слои дисульфида молибдена (MoS₂), вещества, способного реагировать на свет, заряжаться и «перезапускаться» так же, как это делают настоящие нейроны. Эти слои ведут себя по модели «утечки, интеграции и срабатывания», которая широко используется в спайковых нейросетях — продвинутом направлении ИИ, имитирующем работу мозга.
Команда встроила это поведение в нейросеть, обучив систему распознавать изображения и движение рук. Причём распознавание происходит не покадрово, как в классическом видеонаблюдении, а через обработку краёв и ключевых изменений — это позволяет резко снизить объём данных и энергозатраты. Робот как бы «помнит» увиденное и быстро адаптируется к изменениям в окружающей среде. В испытаниях технология достигла 80% точности в динамических задачах уже после 60 циклов обучения.
🧠Крошечная технология, похожая на человеческий мозг, дает роботам-гуманоидам возможность видеть и мыслить в режиме реального времени
Исследователи из Австралии создали крошечное нейроморфное устройство, которое не просто фиксирует изменения в окружающей среде, но и обрабатывает визуальную информацию в режиме реального времени — почти как человеческий мозг.
В центре этой технологии — ультратонкие слои дисульфида молибдена (MoS₂), вещества, способного реагировать на свет, заряжаться и «перезапускаться» так же, как это делают настоящие нейроны. Эти слои ведут себя по модели «утечки, интеграции и срабатывания», которая широко используется в спайковых нейросетях — продвинутом направлении ИИ, имитирующем работу мозга.
Команда встроила это поведение в нейросеть, обучив систему распознавать изображения и движение рук. Причём распознавание происходит не покадрово, как в классическом видеонаблюдении, а через обработку краёв и ключевых изменений — это позволяет резко снизить объём данных и энергозатраты. Робот как бы «помнит» увиденное и быстро адаптируется к изменениям в окружающей среде. В испытаниях технология достигла 80% точности в динамических задачах уже после 60 циклов обучения.
On December 23rd, 2020, Pavel Durov posted to his channel that the company would need to start generating revenue. In early 2021, he added that any advertising on the platform would not use user data for targeting, and that it would be focused on “large one-to-many channels.” He pledged that ads would be “non-intrusive” and that most users would simply not notice any change. For Oleksandra Tsekhanovska, head of the Hybrid Warfare Analytical Group at the Kyiv-based Ukraine Crisis Media Center, the effects are both near- and far-reaching. Following this, Sebi, in an order passed in January 2022, established that the administrators of a Telegram channel having a large subscriber base enticed the subscribers to act upon recommendations that were circulated by those administrators on the channel, leading to significant price and volume impact in various scrips. Official government accounts have also spread fake fact checks. An official Twitter account for the Russia diplomatic mission in Geneva shared a fake debunking video claiming without evidence that "Western and Ukrainian media are creating thousands of fake news on Russia every day." The video, which has amassed almost 30,000 views, offered a "how-to" spot misinformation. He adds: "Telegram has become my primary news source."
from tr
