Az algoritmus a rendelkezésre álló darabok és a leküzdendő felszín függvényében alakítja ki az ideális formát.
Hirdetés
 

Egy biztos, Hol tart már a tudomány?!-témában stabilan szállítják az anyagokat az MIT tudósai. A híres amerikai műszaki egyetem nevét ezúttal egy bármilyen terephez alkalmazkodni képes, saját magát összelegózó algoritmus miatt lehet emlegetni.    

High-tech Pom Pom

Az egyetemi kutatócsoport RoboGrammar elnevezésű kísérleti rendszerének meglehetősen bonyulult feladatot kell megoldania. Néhány rendelkezésre álló alapvető építőelemből (henger, kerék, csuklók) egy olyan felépítést kell kitalálnia, ami egy adott terepen a lehető leghatékonyabb előrehaladást biztosítja. Mindezzel azért foglalkoznak a szakemberek, mert meglátásuk szerint jelenleg túlságosan hasonló dizájnnal készülnek az önálló mozgásra képes robotok. A rugalmas tervezés viszont segíthet ezeknek a gépeknek a funkció szerinti tökéletesítésében.
 

 

A jellemzően emberi testet, vagy állatokat formázó gépek helyett itt az algoritmus dönti el, hol és minek kell lennie ahhoz, hogy egy speciális feladatot a lehető legjobban végezzen el a robot. Ettől függetlenül persze kiderült, hogy a természet messze az egyik legkiválóbb tervező. A sok oldalazó mozgást igénylő alagútban például egy krokodilra emlékeztető forma tudott leginkább érvényesülni, míg a befagyott tó felszínén egy olyan szerkezett haladt a leggyorsabban, amelyik kísértetiesen hasonlított egy fókára.

A kutatás egyébként még mindig csak a kezdeti fázisában tart. Jelenleg elég sok emberi segítség kell még ahhoz, hogy az algoritmus által megálmodott szerkezetből valódi, működőképes robot váljon. Pontosan ez lesz a csoport következő lépése, hiszen ellenőrizni akarják, hogy a digitális tervezőasztalon elkészült modellek valóban optimálisak arra, amire az algoritmus szánta őket.

Piaci hírek

Rohamosan olvad a ChatGPT dominanciája

A SimilarWeb adatai szerint 12 hónap alatt gyökeres változások történtek a generatív algoritmusok webes használatában. Az OpenAI modelljének egyeduralmát leginkább a Google Gemini kezdi ki.
 
Hirdetés

Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben

A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.

Az adatvezérelt működés sikere ritkán múlik azon, milyen technológiát vezet be egy vállalat. Sokkal inkább az a kulcs, hogyan illeszti az adattárházat, a BI-t és az MI-megoldásokat a meglévő rendszerekhez és döntési folyamatokhoz.

a melléklet támogatója a One Solutions

EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!

Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.

2026.03.10. UP Rendezvénytér

RÉSZLETEK »

Amióta a VMware a Broadcom tulajdonába került, sebesen követik egymást a szoftvercégnél a stratégiai jelentőségű változások. Mi vár az ügyfelekre? Vincze-Berecz Tibor szoftverlicenc-szakértő (IPR-Insights) írása.

Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak

Különösen az early adopter vállalatoknak lehet hasznos. De különbözik ez bármiben az amúgy is megkerülhetetlen tervezéstől és pilottól?

Sok hazai cégnek kell szorosra zárni a kiberkaput

Ön sem informatikus, de munkája során az információtechnológia is gyakran befolyásolja döntéseit? Ön is informatikus, de pénzügyi és gazdasági szempontból kell igazolnia a projektek hasznosságát? Mi közérthető módon, üzleti szemmel dolgozzuk fel az infokommunikációs híreket, trendeket, megoldásokat. A Bitport tizennegyedik éve közvetít sikeresen az informatikai piac és a technológiát hasznosító döntéshozók között.
© 2025 Bitport.hu Média Kft. Minden jog fenntartva.