Tag: Synthetic data

Aktualności13 lipca 2026

Modele świata: czym są i dlaczego branża AI stawia na nie miliardy

Fundusze inwestycyjne wpompowały ponad 1,6 miliarda dolarów w modele świata — nową kategorię AI trenowanej do symulowania fizycznej rzeczywistości. Badacze z MIT, Runway i World Labs tłumaczą, jak działają, gdzie ich granice i po co branża na nie stawia.

Aktualności13 lipca 2026

Google TabFM: model AI do danych tabelarycznych bez treningu per-dataset

Google Research zaprezentowało TabFM — model fundamentalny do danych tabelarycznych, który generuje predykcje dla nowych zbiorów danych w jednym przejściu, bez trenowania od zera. Na benchmarku TabArena z 51 zbiorami danych TabFM dorównuje lub przewyższa klasyczne modele nadzorowane.

Aktualności12 lipca 2026

Wirtualne siłownie dla robotów: jak symulacja zastępuje kosztowne testy

SoftServe opisuje koncepcję wirtualnych siłowni — środowisk symulacyjnych, w których roboty trenują i są walidowane przed wdrożeniem. Podejście pozwoliło osiągnąć 99,5% precyzji w percepcji wózków widłowych Toyota po adaptacji cyfrowego bliźniaka.

Aktualności30 marca 2026

Syntetyczne dane nowym „paliwem” AI: Koniec ery niedoboru informacji?

W obliczu wyczerpywania się wysokiej jakości zasobów ludzkiej wiedzy w sieci, branża technologiczna zwraca się ku danym generowanym sztucznie. Rozwiązanie to nie tylko omija bariery prywatności w medycynie i finansach, ale staje się fundamentem dla rozwoju robotyki fizycznej.

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.