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Appassionato/a di serie? Amerai questa funzione

Trovi anche: Regolazioni entro 18 mesi oppure..

Nell’edizione di oggi:

  • 🎮 Un modello di AI giocabile

  • 👉 Ora i robot possono “sentire” il tocco

  • 🧪 Un nuovo modo più veloce ed efficace per addestrare robot

  • 📺 Appassionato/a di serie? Amerai questa funzione

🗞️ Le notizie

1/

Si chiama Oasis ed è in grado di ricevere input da tastiera e mouse degli utenti e generare il gameplay in modo completamente automatizzato, simulando in tempo reale fisica, regole e grafica. 

Il modello è stato addestrato osservando direttamente il gameplay, imparando a consentire agli utenti di muoversi, saltare, interagire con gli oggetti e manipolare l'ambiente.

"Oasis rappresenta un passo importante verso modelli di AI in grado di simulare mondi interattivi sempre più complessi, sostituendo il classico motore di gioco", hanno dichiarato i ricercatori.

2/

Meta, tramite il team FAIR Robotics, ha rilasciato 3 strumenti open-source per migliorare la percezione tattile e la destrezza nella robotica. 

Meta Digit 360: un dito robotico avanzato, dotato di 18 punti sensoriali che forniscono una “sensazione” simile al tatto umano.

Meta Sparsh: un codificatore universale che aiuta i sensori tattili a riconoscere diverse texture. Il tutto basato su un set di 460.000 immagini.

Meta Digit Plexus: collega più sensori in modo coordinato, utile per manipolare oggetti fragili o irregolari.

Un passo importante verso una tecnologia che in questo modo potrebbe essere sfruttata soprattutto per quei compiti dove il tatto è fondamentale, come medicina e salute.

3/

Attualmente, l'addestramento di robot richiede grandi quantità di dati specifici per ciascun compito, che sono spesso costosi e difficili da raccogliere.

I ricercatori del MIT hanno quindi sviluppato una tecnica versatile per addestrare robot a scopo generale.

Come? Combinando una grande quantità di dati eterogenei da molte fonti diverse, come simulazioni e robot reali, in un unico sistema. 

Ispirandosi ai modelli come GPT-4, hanno creato un'architettura chiamata Heterogeneous Pretrained Transformers (HPT).

Quest’ultima allinea i dati di visione e percezione del corpo in un "linguaggio" condiviso che un modello di AI generativa può elaborare. 

Rispetto all'addestramento da zero, HPT ha migliorato le prestazioni dei robot di oltre il 20% sia in simulazione che nel mondo reale.

🤑 Il finanziamento della settimana

Il round è stato guidato da Thrive Capital e Lux Capital, con la partecipazione di Jeff Bezos e OpenAI e ha visto una valutazione dell’azienda di $2 miliardi.

Physical Intelligence sta sviluppando un software "fondazionale" per i robot, che mira a renderli in grado di eseguire qualsiasi attività senza dover creare codice ad hoc per ogni compito specifico o per ogni robot.

La società ha recentemente pubblicato un paper che dimostra come il suo software "π0" possa permettere ai robot di svolgere attività come piegare il bucato, riporre la spesa e togliere il pane dal tostapane.

📸 L’immagine della settimana

🖌️ Quando l’arte.. prende vita.

⚒️ Risorse utili

Un unico luogo, tutti i tool di cui hai bisogno. (link)

Come utilizzare Midjourney per generare immagini (link)

SnackPrompt - scopri i migliori prompt per Chat-GPT (link)

 🔮 I tool della settimana

Clearmind: La prima piattaforma AI al mondo per misurare e migliorare la tua salute emotiva

BlendBox: Crea e edita l’arte AI come non mai

Frase: Crea contenuti organici che si posizionano su Google

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