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Conoce los Robots Blandos

Los robots del futuro podrían ser más suaves, blandos y flexibles que los actuales. Esto podría hacerlos ideales para la exploración espacial.

En febrero del 2021 el Robot Perseverance de la NASA aterrizó en Marte. Es una pieza tecnológica maravillosa, hecha de acero y alambre, pero ¿se parecerán los futuros robots al Perseverance?

Ahora, está surgiendo un campo de investigación sobre “robots blandos“, en los que las máquinas son flexibles. Estos robots blandos tienen muchas ventajas sobre los tradicionales: son más seguros, más ligeros, más flexibles y pueden cambiar de forma y tamaño.

La NASA está investigando el uso de robots blandos para futuras misiones espaciales.

La gran ventaja de este tipo de robots, es que pueden cambiar de forma drásticamente adaptase a la tarea requerida o las dificultades del terreno.

Dos Brazos Robots juegan a tirarse cosas y atraparlas

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Andy Zheng y un equipo de ingenieros de la Universidad de Princeton, en asociación con Google Brain Robotics han creado el TossingBot, un par de brazos robóticos que se sientan uno frente al otro.

Un brazo agarra varios objetos, mientras que el otro brazo lo capturadora. La precisión de esta interacción aumenta a medida que el robot se familiariza más con los objetos a través del aprendizaje profundo, como se demuestra con un banano.

En palabras de los ingenieros de Brain Robotics, ello dicen:

 Hemos desarrollado TossingBot, un brazo robótico que recoge objetos y los tira de la caja fuera de su alcance mientras otro brazo robotico los captura. Hemos logrado el doble de velocidad y destreza que otros sistemas de selección de última generación ya que se logran más de 500 selecciones medias por hora y es mejor para lanzar que la mayoría de los ingenieros del equipo.

La clave de TossingBot es un algoritmo de inteligencia artificial que mejora a sí mismo usando una red neuronal y utiliza una combinación de física y aprendizaje automático profundo.

Resucitando virtualmente a famosos personajes del pasado

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Los investigadores del Samsung AI Center de Moscú han convertido la Mona Lisa y otros personajes famosos tales como Albert Einstein y Salvador Dalí en realistas cabezas parlantes, tal como si nos hablaran desde ultratumba.

Esta tecnología llamada “Few-Shot Adversarial Learning” utiliza millones de videos e imágenes como data de entrenamiento. Luego cuando se presenta un retrato, el sistema busca que imágenes que coinciden con el patrón y se ponen a trabajar para generar una animación del retrato en movimiento.

Los resultados son espeluznantes, por decir lo menos.

En palabras de sus creadores:

Presentamos un sistema para aprender avatares neuronales de cuerpo completo, es decir, redes profundas que producen representaciones de cuerpo entero de una persona para diferentes posturas corporales y posición de la cámara.

Nuestro sistema toma el camino intermedio entre los retratos de los personajes clásicos y los recientes enfoques de aprendizaje profundo para generar un pequeño video fluido del personaje en movimiento.

 

Ver a la gente a través de la paredes ya es posible gracias a la I.A

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El Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT  CSAIL ha descubierto cómo utilizar señales de radio y el aprendizaje automático para que se perciba a una persona a través de una sólida pared.

Los investigadores detrás de este proyecto, conocido como RF Pose, esperan usar esta tecnología en situaciones médicas específicas como el seguimiento de enfermedades neurológicas, el seguimiento de los avances en las lesiones.

El equipo de RF-Pose dice:

Podría ser utilizado para monitorear enfermedades como parkinson, esclerosis múltiple (EM), y distrofia muscular, proporcionando una mejor comprensión de la progresión de la enfermedad y permitiendo a los médicos ajustar los medicamentos en consecuencia.

También podría ayudar a las personas mayores a vivir de manera más independiente, al tiempo que proporciona la seguridad adicional de la supervisión de las caídas, lesiones y cambios en los patrones de actividad. El equipo está trabajando actualmente con médicos para explorar las posibles aplicaciones en el área de la salud.