IDEAS ROBÓTICAS AVANZADAS
ASÍ ES EL ROBOT AUTÓNOMO DE SEAT MARTORELL QUE HA JUBILADO A LOS CAMIONES PARA EL TRANSPORTE DE PIEZAS
La planta de SEAT en Martorell (Barcelona) sigue tratando de allanar su camino hacia el futuro del sector del automóvil. Tras destinar 1.100 millones de euros al desarrollo y adaptación de la línea de montaje donde se producirá la nueva generación del SEAT León, que también será PHEV, la fábrica ha incorporado ocho robots autónomos que se encargan del transporte de piezas fuera de los talleres.
OPENBCI: UNA INTERFAZ CEREBRO-COMPUTADORA OPEN SOURCE PARA MAKERS
OpenBCI es una plataforma open source de electroencefalografía (EEG), programable, de bajo costo y compatible con Arduino, que permite a cualquiera con una computadora, accesar a sus ondas cerebrales. “Nuestra visión es la de aprovechar todo el potencial del movimiento open source para acelerar la innovación en la ciencia del cerebro a través del desarrollo colaborativo de hardware y software“.
LOS ROBOTS ENSAMBLADORES HACEN GRANDES ESTRUCTURAS A PARTIR DE PEQUEÑAS PIEZAS
Arriba: La foto muestra dos prototipos de robots ensambladores en el trabajo que reúnen una serie de pequeñas unidades, conocidas como voxels, en una estructura más grande.
Los sistemas de pequeños robots pueden algún día construir estructuras de alto rendimiento, desde aviones hasta asentamientos espaciales.
CEO DE CTRL-LABS: TENDREMOS INTERFACES NEURONALES EN MENOS DE 5 AÑOS
Puede ser un poco difícil comprender qué está haciendo exactamente Ctrl-labs con la tecnología. Eso es irónico, dado que Ctrl-labs quiere dejar que su cerebro use directamente la tecnología traduciendo la intención mental en acción. Hablamos con Thomas Reardon, CEO de Ctrl-labs, en Web Summit 2019 a principios de este mes para comprender exactamente cómo funciona la interfaz cerebro-máquina.
LOS INVESTIGADORES PROMOCIONAN UNA IA QUE PUEDE PREDECIR 25 CUADROS DE VIDEO EN EL FUTURO
Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático son cada vez mejores para predecir las próximas acciones en los videos. Lo mejor puede anticipar con bastante precisión dónde puede viajar una pelota de béisbol después de haber sido lanzada, o la aparición de una carretera a millas de una posición inicial. Con este fin, un enfoque novedoso propuesto por investigadores de Google, la Universidad de Michigan y Adobe avanza el estado del arte con modelos a gran escala que generan videos de alta calidad a partir de unos pocos cuadros. Aún más impresionante, lo hace sin depender de técnicas como los flujos ópticos (el patrón de movimiento aparente de objetos, superficies o bordes en una escena) o puntos de referencia, como lo han hecho los métodos anteriores.
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