Az eredményekről a konzorcium 2021. szeptember 17-én számolt be a nagyközönségnek, ekkor mutatták be az új alkalmazást is.
Folyamatos finomhangolás Újabb és újabb adat gyűjtésével lehet további javulást elérni. Így azt is mondhatjuk, hogy ez egy végtelenségig tartó folyamat, idővel a tized és század százalékokkal is harcolhatunk, ha szeretnénk. Szükséges leszögezni, hogy egy idő után már nincs összhangban a befektetett munka és az abból fakadó javulás Vegye fel velünk minél hamarabb a kapcsolatot, hogy díjmentes konzultáció formájában, megbeszélhessük a legfontosabb dolgokat a mesterséges intelligenciát illetően!
Kapcsolódó cikkek a Qubiten:
A szoftver és a hardver közötti kölcsönhatás megértése és kezelése egy robotikus rendszerben. Megértése és végrehajtása a szoftver komponensek, amelyek alátámasztják a robotika. Építsen és működjön egy szimulált mechanikus robot, amely képes látni, érzékelni, feldolgozni, navigálni és hangon keresztül kölcsönhatásba lépni az emberekkel. Ismerje meg a mesterséges intelligencia szükséges elemeit (géptanulás, mélytanulás stb. ) Egy okos robot építésére alkalmas. Mesterséges intelligencia? Nem kell félni (még)! | SZTAKI. Végrehajtási szűrők (Kalman és részecskék), hogy a robot megtalálja a mozgó tárgyak a környezetében. A keresési algoritmusok és a mozgás tervezése. Implement PID ellenőrzések szabályozzák a robot mozgását a környezetben. A SLAM algoritmusok alkalmazása lehetővé teszi a robot számára, hogy ismeretlen környezetet térképezzen ki. Próbálja ki és megoldja a problémákat egy robot reális forgatókönyvekben. A kurzus formája Interaktív előadás és vita. Rengeteg gyakorlat és gyakorlat. Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Peter Wurman, a Sony AI amerikai részlegének vezetője és kollégái szerint az autóversenyzés, még ha szimukáció is, épp ilyen tevékensyég: valós időben, dinamikus környezetben kell irányítani egy járművet, sokszor nagyon közel kerülve a versenytársakhoz, miközben az autó tapadásának határán egyensúlyoz. A valódi önvezető autók közötti versenyekre még éveket kell várni, de addig is realisztikus szimulátorokon lehet tesztelni, hogy küzdene meg a mesterséges intelligencia ezekkel a kihívásokkal. A jelen esetben alkalmazott, csak Playstation konzolokra elérhető Gran Turismo az autók fizikai viselkedését és egy valódi többszereplős verseny körülményeit is viszonylag jól képes reprezentálni. Mi a mély tanulás. Egy-két nap alatt már gyorsabb volt, mint az emberi játékosok 95 százaléka A kutatók által létrehozott GT Sophy egy mély megerősítéses tanulási ( deep RL) algoritmus, amely változatos forgatókönyvek alapján gyakorolja be a vezetést, így kombinálja a kimagasló sebességet és a lenyűgöző taktikát. A mély megerősítéses tanulás technológiája már eddig is fontos szerepet játszott olyan esetekben, ahol a mesterséges intelligencia góban vagy Starcraftban legyőzte az embereket, de a kutatók úgy vélik, ahhoz, hogy a robotikában is jelentős szerepe lehessen, azt is demonstrálni kell, hogy képes bonyolult fizikai rendszereket irányítani, ahol emberekhez közel kell dolgoznia, emberi szabályok betartása mellett.
Ugyanakkor vannak olyan kihívások, amelyek egy valóságos verseny esetén nehéz helyzetbe hoznák a GT Sophyt. Ilyen a verseny során a megfelelő stratégiai döntések meghozatala, vagy a körök közti változások az autók irányításában, például a gumik kopása, amit Gerdes szerint elméletben a neurális hálózatok képesek lehetnek kezelni. Bár a gumik kopását más szimulátorokhoz hasonlóan a Gran Turismo is tudja modellezni, a szimulált versenyek ennek figyelembevétele nélkül zajlottak. A GT Sophy sikere azon eredmények közé tartozik, amikor a mesterséges intelligencia különböző feladatokban képes legyőzni a legjobb emberi versenyzőket is – elég a sakkra, a pókerre, a góra vagy a Starcraftra gondolnunk. Ez a kutatók szerint igazolja, hogy lehetséges olyan mesterséges intelligenciát létrehozni, amely különböző pályákon, eltérő autók használatával is képes legyőzni a legjobb esportjátékosokat. Úgy vélik, a GT Sophy utódai nem csak élvezetesebbé és realisztikusabbá tehetik majd a következő generációs videójátékokat, hanem a való életben, így a robotikában, a drónoknál vagy az önvezető járműveknél is fel lehet majd használni őket.
Szabadhegyi Állatgyógyászati Centrum Cím: 9028, Gyõr Szent Imre u. 91/A Telefon: +36-96-518-652, +36-20-953-5126, +36-20-557-2367 E-mail: Weblap: Tevékenység Teljeskörû állategészségügyi és kozmetikai ellátás.
02. 19 Állatorvos – Győr Facebook Instagram Twitter YouTube Hallgatóknak Biológia BSc Biológus MSc Továbbképzés Kollégium HÖK Mentálhigiénés szaktanácsadás Az Univetről Álláspályázatok Szolgáltatások Lógyógyászati Tanszék és Klinika H-1078 Budapest, István utca 2., Hungary +36 (1) 478-4100 Sajtó és média GYIK Impresszum Adatkezelés
Sebészeti betegellátás: Ivartalanítások (kutya, macska, görény, nyúl) Mellkasi-és hasi sebészeti ellátás Ortopédiai sebészeti ellátás Szemészeti műtétek Császármetszés és egyéb szülészeti beavatkozások Daganat eltávolítás Anesztézia: Intravénás és altatógázzal történő altatás Mesterséges lélegeztetés