Tag: Deep reinforcement learning

Aktualności24 kwietnia 2026

Ace — autonomiczny robot, który pokonuje zawodników tenisa stołowego na żywo

Ace to autonomiczny system robotyczny opracowany przez Sony AI, który w April 2025 roku po raz pierwszy w historii wygrał mecze w tenisie stołowym z zawodnikami wyczynowymi — zgodnie z oficjalnymi przepisami Międzynarodowej Federacji Tenisa Stołowego (ITTF). Nie jest to model językowy ani oprogramowanie działające w środowisku wirtualnym: Ace to fizyczny robot, który postrzega, decyduje i uderza piłkę w czasie rzeczywistym, na żywo, naprzeciwko człowieka. Wyniki zostały opublikowane 22 kwietnia 2026 roku na łamach prestiżowego czasopisma Nature.

Aktualności26 marca 2026

Hybrydowa inteligencja od MIT: Nowy sposób na korki w autonomicznych magazynach

Naukowcy z MIT oraz inżynierowie firmy Symbotic opracowali innowacyjny system sterowania flotą robotów, który łączy głębokie uczenie przez wzmacnianie z klasycznymi algorytmami planowania. Rozwiązanie to pozwala wyeliminować zatory w centrach logistycznych, zwiększając ich przepustowość o 25% przy jednoczesnym zachowaniu pełnej elastyczności wobec zmian układu hali.

Analizy10 marca 2026

Sim2Real: Przenoszenie algorytmów sterowania AI z symulacji do świata rzeczywistego

Sim2Real to paradygmat i zbiór zaawansowanych technik w robotyce oraz sztucznej inteligencji, polegający na trenowaniu modeli sterowania w środowiskach wirtualnych, a następnie wdrażaniu ich bezpośrednio na fizycznym sprzęcie. Kategoria ta stanowi kluczowy element rozwoju Physical AI, stanowiąc odpowiedź na fundamentalny problem badawczy: ograniczenia czasowe, kosztowe i fizyczne związane z uczeniem maszyn w świecie rzeczywistym. Zrozumienie tego podejścia jest kluczowe dla inżynierów i analityków, ponieważ definiuje ono obecny kierunek skalowania automatyzacji w logistyce, produkcji i robotyce humanoidalnej.