TGViewer
Data Science Data Science @datascienceiot · 42.5K subscribers
Post #3792 1.41K
Physical AI: почему научить робота брать предметы сложнее, чем кажется

Манипуляция объектами остаётся одной из актуальных задач робототехники. Антропоморфному роботу нужно оценить положение объекта, рассчитать силу захвата и скорректировать движение до того, как предмет упадёт. Отдельная проблема — генерализация: модели пока с трудом применяют освоенные навыки в новых условиях, поэтому о массовом появлении домашних роботов говорить рано.

Как решаются эти задачи и на что уже способны современные роботы, разобрали CEO MWS Павел Воронин и руководитель Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха Дмитрий Тетерюков.

Посмотреть выпуск подкаста «Паша AI AI AI» — тут.

@datascienceiot
More from @datascienceiot
  1. Oct 14, 2026Scaling Graph Neural Networks for Friend Recommendation: Multi-Hash User Embeddings and Te…
  2. Oct 13, 2026Agentic Large Language Models 📓 Book @datascienceiot
  3. Oct 9, 2026Catching Developers in the Flow: Low-Latency Agentic Program Repair at Google Scale 📓 Rea…
  4. Oct 8, 2026📌Baseten выпустила бесплатный учебник по инженерии инференса Платформа, которая хостит мо…
  5. Oct 7, 2026Бесплатные учебники по математике от профессора Университета Альберты Джереми Сильвестр, д…
  6. Oct 7, 2026Подключить ИИ-агента к базе просто. Определить, что ему разрешено делать, сложнее. Пока аг…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →