ブラウザの互換に関しまして:アナログ・デバイセズのウェブサイトでは、お客様が現在お使いのInternet Explorer(IE)のバージョンをサポートしておりません。最適なウェブサイトパフォーマンスを実現するため、最新バージョンのブラウザへアップデートしていただくことをお勧めします。Internet Explorer を更新する はじめに MEMS(Micro Electro Mechanical Systems)をベースとする最新の加速度センサーは、多様な種類のマシン・プラットフォームの振動を測定できるレベルにまで進化しています。MEMS 加速度センサーは、サイズ、重量、コスト、耐衝撃性、使いやすさといった面で、従来型の振動センサーに勝る特徴をもともと備えていました。それに加え、性能の面でも大きく進歩したことから、CBM(Condition-based Monitoring)という新た
人の生活圏で活動する4脚歩行ロボットの時代が到来。 その先駆けとなる米Boston Dynamicsの「Spot」を徹底分解し、 4脚歩行に必要な技術要素を明らかに。 センサーとAI(人工知能)、電動化技術の進展によって、小型の運搬機械、掃除機、自動運転車などさまざまなロボットが身の回りに浸透しつつあります。ただ、これまでのロボットは、移動に車輪を使うため、工場の床、廊下、道路の上といった具合に行動範囲が平面的な場所に限られていました。床にがれきなどが散乱した場所や、階段や舗装されていない道など、人であれば難なく歩ける場所でも稼働することができません。 この状況を打破した初めての商用ロボット(※1)が、米Boston Dynamics(ボストンダイナミクス)の「Spot」です。4脚をもち、犬のように歩くことで、建設資材が散乱する工事現場、階段、山道、砂場など、人が歩ける場所ならほぼどこへで
米グーグルが、ロボットの深層強化学習を1000倍以上に高速化する驚異的な技術を開発した。数時間を要していた学習を、わずか10秒ほどに短縮できる。新しい強化学習のアルゴリズムを考案したという話ではなく、強化学習のすべての分野に影響が及ぶ、よりベーシックなレイヤーで革新を起こした。 ディープラーニング技術といえば、その学習から推論までGPUのようなアクセラレータ上で動くのが当然と思われるかもしれない。しかし、ディープラーニング技術が全盛の現在でも、未だにGPU上で動かず、CPUの上でシングルスレッドで実装されているところがあった。それが物理演算を行うシミュレータである。 強化学習では、環境中での試行錯誤を繰り返しながら学習を進めていくが、ロボットのような物理的な動きを伴うケースでは、いきなり実機で試行錯誤を行うと環境やロボットそのものを破損することがあり危険である。このため、当初は物理演算エン
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