123464
Всё, что может быть интересно медиа про Яндекс: новости, анонсы, заявления, комментарии, инсайды и другие горячие и не очень события ⚡️ PR-команда: pr@yandex-team.ru
🎅 Технодайджест недели
Unitree Robotics обучила своего четвероногого робота новым трюкам. Он может вращаться на месте, вставать на две лапы и даже совмещать эти движения.
Вышла открытая языковая модель DeepSeek V3. Она заняла четвёртую строчку в бенчмарке LiveBench, уступив лишь o1 от OpenAI и двум экспериментальным версиям Google Gemini. В DeepSeek V3 используется архитектура MoE с множеством небольших нейросетей-экспертов вместо одной большой, а также относительно новый механизм Multi-token prediction, при котором нейросеть на каждом шаге генерирует два токена, а не один. Модель доступна в чат-боте DeepSeek, а код и веса для разработчиков выложены на Hugging Face.
Alibaba выпустила открытую рассуждающую нейросеть QvQ. Она работает аналогично o1 от OpenAI — рассуждает при ответе, разбивая задачу пользователя на подзадачи и анализируя собственный «ход мыслей». Кроме текста, она умеет понимать изображения. Нейросеть выложена на Hugging Face, там же доступен чат с ней.
МТС выпустила приставку для облачного гейминга. Она работает с игровым стримингом МТС Fog Play. В набор, помимо самой приставки, входит геймпад.
GAC представила человекоподобного робота GoMate. Он выделяется необычным подходом к передвижению — на концах ног у него есть две пары колёс, из которых одна используется всегда, а вторая может «подключаться» при необходимости.
В петербургском аэропорту «Пулково» начали тестировать роботов для доставки багажа. Они работают до восьми часов на одном заряде аккумуляторов и способны перевозить 300 килограмм грузов. На первом этапе роботами управляют удалённые операторы, а через полгода они будут работать полностью автономно.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
☀️ С умным домом легче просыпаться зимой — он может имитировать рассвет, помогая организму плавно пробуждаться. Вот инструкция, как настроить такой сценарий в своём умном доме.
А какие сценарии помогают зимой вам? Поделитесь в комментариях.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Не так давно внутри редакции мы поспорили о промпте и промте и решили, что дальше будем писать промт и промтинг. Почему? Рассказываем (с небольшим погружением в 18 век).
• Русское слово «промпт» происходит от английского prompt (то есть «подсказка»). А это слово, в свою очередь, восходит к латинскому promptus (то есть «готовый», «имеющийся под рукой»).
• От promptus происходит и слово экспромт (лат. expromptus). Это слово попало в русский язык ещё в конце 18 века и поначалу — до середины 1950-х — писалось с П — экспромпт. Затем произошло упрощение: звук П опускался в устной речи, а потом буква П исчезла и в написании.
• Промт и экспромт — однокоренные слова. Но если экспромту понадобилось около 150 лет, чтобы избавиться от П, то промту такая дистанция точно не нужна.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎁💡 Скорее за дело: умные устройства ждут, когда их найдут!
Обновлено: конкурс завершился — все устройства найдены!
Вторая комната — кухня! Здесь технологии добавляют магии к праздничной суете, превращая готовку в удовольствие, а кухню — в главное место притяжения для всей семьи.
Вот что нужно сделать:
— сохраните иллюстрацию из поста;
— найдите умные устройства и обведите их;
— отправьте готовую картинку в комментарии к посту. Редактировать комментарий после отправки нельзя.
Тот, кто первым даст правильный ответ, победит и получит приз — умную светодиодную ленту Яндекса.
Завтра в 15:00 по московскому времени вас ждёт ещё одна комната — включайте уведомления, следите за публикациями в канале!
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Выбрали 7 самых примечательных гаджетов уходящего года (и один бонус из будущего).
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎁💡 Найдите все умные устройства в новогодних интерьерах и выиграйте умную светодиодную ленту от Яндекса!
На этой неделе мы покажем иллюстрации трёх комнат, украшенных к Новому году. Ваша задача — найти на них умные устройства, которые помогают фокусироваться на празднике, а не на рутине.
Посты с заданиями будут выходить сегодня, завтра и послезавтра в 15:00 по московскому времени. Включайте уведомления и следите за публикациями в канале!
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Чем Zigbee отличается от Matter?
Обе технологии помогают управлять устройствами умного дома. Zigbee — это локальный беспроводной протокол, который позволяет устройствам соединяться между собой напрямую без интернета. А благодаря стандарту Matter устройства разных производителей становятся совместимыми в одной системе. Сравниваем обе технологии в одной карточке.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Ночная съёмка прошла долгий путь от аналоговых устройств до мощных алгоритмов обработки. Рассказываем, как камеры смартфонов научились снимать в 🌃.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Этой осенью всех удивил складывающийся втрое Mate XT от Huawei. Удивил, потому что почти все смартфоны сейчас выглядят похоже: большой дисплей, камеры и кнопки управления по бокам.
Такой формат кажется привычным, но когда-то мобильные телефоны были не просто утилитарными девайсами. Вспоминаем самые необычные телефоны прошлого.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Омни-нейросеть, работающая со всеми видами данных, — задача со звёздочкой. Рассказываем, что такое мультимодальность, почему её так сложно добиться и какие возможности она открывает.
Мультимодальность — это способность модели одновременно работать с данными разных видов: текстом, изображением, видео, звуком и т. д.
Создать мультимодальную нейросеть сложно. Всё упирается в вычислительные мощности и обучение: модель должна уметь свободно обрабатывать разные виды данных и генерировать их, что требует больших энергозатрат. Но сложнее всего настроить согласование модальностей, чтобы нейросеть могла устанавливать связь между разными типами информации.
Для работы с разными видами данных их нужно привести к общему знаменателю. Для этого каждый тип информации проходит через отдельную нейросеть-кодировщик. Они преобразуют всё в единый вид, в результате чего из исходных данных получается вектор — его принято называть эмбеддингом. Затем данные разных модальностей обрабатывает основная нейросеть, а после идёт декодирование: возвращение результата в необходимый вид.
Ещё недавно векторизация часто приводила к потере данных. Например, при обработке речи она превращалась в текст и теряла интонацию. Всё потому, что основная нейросеть умела обрабатывать только один тип информации, а преобразованием занимались нейросети-помощники.
Нейросети с настоящей мультимодальностью обрабатывают все виды информации напрямую — без нейросетей-помощников. Такие модели называют омни-нейросетями — от латинского omnius: «всё», «всякий». Буква «о» в названии одной из самых известных моделей — GPT-4o — как раз означает «омни». А недавно у неё появился конкурент от Google — Gemini 2.0 Flash.
У омни-нейросетей два главных плюса:
— Обучение одной модели на всех типах данных: и тексте, и картинках, и видео, и звуке. Это расширяет объём потенциальной информации для тренировки нейросетей и повышает качество выдачи.
— Создание сложносоставных нейросетей, которым нужно работать в разных форматах. Например, модель для автоматического монтажа субтитров на видео.
Цель развития мультимодальности — приблизиться к созданию нейросетей, которая воспринимает мир так же комплексно, как и человек.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Описываем уходящий технологический год в трех словах и назначаем главное технослово 2024 года.
🥇 Слово года — Slop. Термин возник в твиттере весной 2024 года и обозначает то, с чем, кажется, людям придется сталкиваться всё чаще — генеративный контент, который лишь создает видимость пользы, не отвечая на запросы. Его задача — создавать трафик, приносить доход от рекламы и повышать сайты в поисковой выдаче.
По состоянию на конец ноября 2024-го количество сгенерированного нейросетями контента в топ-20 выдачи Google составляет 18,5%, и количество некачественных данных постоянно растёт. Эти данные могут быть неэтичными, недостоверными и просто опасными. Например, если речь о медицинской информации.
🥈 Мультимодальность — ещё одно важное слово 2024 года. Мультимодальными называют модели, умеющие работать с несколькими видами данных, например с фото и текстом одновременно. Такие модели помогают со сложными задачами. Скажем, определять детали на фото и анализировать их по текстовому запросу. Их разрабатывают все крупные игроки рынка. Подробнее о том, как мультимодальность работает в Нейро, мы рассказывали тут.
🥉 LLM-агенты — это программы, использующие большие языковые модели для решения сложных задач по запросу пользователя. В отличие от обычных чат-ботов, которые могут лишь генерировать контент по запросу, агенты могут самостоятельно решать задачи, используя инструменты, необходимые для решения.
Например, агента можно попросить найти и купить авиабилет в выбранном диапазоне дат, и он сам откроет нужный сайт, выберет даты полёта и заполнит данные пассажира. Узнать больше о том, как работают агенты и что они умеют сегодня, можно из этого поста.
🔽 Пишите в комментариях технологические слова, которые, по вашему мнению, определили 2024-й.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🛍️ Нейросети меняют рекламу: делают её более релевантной и менее навязчивой. В идеальном будущем вся реклама будет точно попадать в наши интересы и угадывать желания. Как нейросети делают рекламу полезной?
Кратко пересказываем выступление CTO Рекламы в Яндексе Валерия Стромова на YaC 2024, а полную версию можно увидеть в серии YaC 2024 про нейросети — смотрите на сайте YaC, Кинопоиске, YouTube или в VK Видео.
Реклама без шума
Реклама в Яндексе существует уже более 20 лет. Её главная цель — стать такой же интересной и полезной, как совет близкого друга.
Погоня за ключевыми словами
До недавнего времени алгоритмы, скорее, «догоняли» потенциального покупателя: пытались по его прошлой активности подобрать что-то подходящее. Но иногда реклама не поспевала за интересом пользователя. Например, если тот добавлял футболку в корзину, эту футболку могли показывать ещё месяц — даже если покупатель передумал покупать или уже купил.
Предугадываем интересы
С приходом эпохи нейросетей алгоритмы сильно прокачались: теперь каждый запрос обрабатывают более 20 разных нейросетей. Они анализируют тысячи факторов — сайт, пол, примерный возраст, интересы пользователя, погоду, время и многое другое — и сжимает их в точку 200-мерного пространства.
Задача рекламных технологий — максимально эффективно и быстро обучать это пространство, чтобы рекламные предложения не только следовали за интересами пользователя, но и предугадывали их. Если товар перестал быть интересен покупателю, нейросеть поймёт это и порекомендует другие товары.
Нейросети 🤝 малый бизнес
Более половины рекламной выручки Яндекса идёт от малого и среднего бизнесов. В эпоху нейросетей запустить рекламу для них стало проще. Нейросети помогают предпринимателям генерировать тексты и картинки для рекламы и управлять рекламными кампаниями — это позволяет автоматизировать процесс привлечения новых клиентов.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🥣 Уникальный случай, когда дизайн устройства остаётся неизменным на протяжении почти века. Созданный в США в 1937-м — на пике увлечения стилем ар-деко, — планетарный миксер сразу приглянулся покупателям благодаря дизайну, заимствованному у автомобилей того времени. Model K от KitchenAID оказалась ещё и очень удобной в использовании, что позволяет ей держаться на прилавках многие годы.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Собрал все анимации для Яндекс Станции Миди в одном видео. В-о-о-о-о-т сколько всего их получилось!
Читать полностью…
👩💻 Технодайджест недели
OpenAI выпустила генератор видео Sora. Он был анонсирован ещё в феврале, однако до сих пор был доступен только небольшому числу людей, которые тестировали сервис до публичного запуска. В сервисе доступны различные варианты генерации, включая генерацию из текстового промта и изображения, а также режимы смешивания двух роликов в один и многое другое. В рейтинге генераторов видео, где пользователи сравнивают два ролика, не зная, какая нейросеть их сгенерировала, Sora заняла первое место, обойдя Kling, Hailuo и другие сервисы.
Google представила нейросеть Gemini 2.0 Flash. Она умеет работать с разными типами информации одновременно. Например, если показать ей фотографию комнаты и спросить, что будет, если нажать на выключатель у входа, она «включит» на фотографии свет и покажет ее измененную версию.
Сбер представил умное кольцо. Оно отслеживает сон, пульс, насыщение крови кислородом, температуру тела и другие показатели. В приложение для просмотра данных с кольца интегрирована нейросеть GigaChat MAX, которая может давать советы по улучшению состояния пользователя, опираясь на собираемые данные.
Яндекс представил новые Документы с интегрированной YandexGPT. Бета-версии новых редакторов текстовых документов и таблиц построены на собственной платформе Яндекса и получили более дружелюбный интерфейс. В редакторе текстовых документов также доступна нейросеть YandexGPT, которая может найти и исправить ошибки в тексте, переписать его в другом стиле и помочь с другими задачами.
Google представила Android XR — ОС для устройств смешанной реальности. Она ориентирована на шлемы и очки от разных производителей: Google заявила, что сотрудничает с Samsung, Sony, Magic Leap, XREAL и Lynx, которые уже готовят устройства на новой ОС. Android XR будет поддерживать существующие приложения из Play Store. Google планирует адаптировать под новую платформу Chrome, YouTube и другие программы, также в систему будет интегрирована нейросеть Gemini. Ожидается, что первые устройства на новой ОС выйдут в 2025 году.
General Motors закрыла сервис беспилотного такси Cruise. Несмотря на то, что Cruise был одним из лидеров в области роботакси, GM решила свернуть проект, потому что его содержание обходилось в миллиарды долларов ежегодно, а окупаемость ожидалась в слишком отдалённой перспективе. GM интегрирует Cruise в свои технические команды, создающие систему автопилота для серийных машин Cadillac, Chevrolet и GMC.
➡️ Хотите поделиться новостью или интересной находкой из мира технологий? Присылайте в предложку — @technoyandex_bot
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🏡 Как технологии меняют наш дом?
Спросили руководителя Умного дома в Яндексе Александра Тимченко о трендах этого года и том, каким умный дом станет в будущем.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎁💡 Последняя возможность выиграть умную светодиодную ленту от Яндекса!
Продолжаем конкурс с поиском умных устройств. Сегодня заглянем в украшенную к Новому году гостиную. Ваша задача — обнаружить в ней умные девайсы, которые облегчают жизнь и в будни, и в праздничную пору.
Вот что нужно сделать:
— сохраните иллюстрацию из поста;
— найдите умные устройства и обведите их;
— отправьте готовую картинку в комментарии к посту. Редактировать комментарий после отправки нельзя.
Тот, кто первым даст правильный ответ, победит и получит приз — умную светодиодную ленту Яндекса.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
С 2016 года в сети активно обсуждается теория о мёртвом интернете. Якобы он превратился в застойный океан, наполненный ботами, алгоритмами и нейросетями, гоняющими странный контент по всем уголкам цифрового пространства.
Если когда-то это казалось забавной теорией заговора, то сейчас — не до смеха. Разбираемся, реальна ли эта теория.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Как маркировать сгенерированные нейросетями картинки и тексты? Какие существуют законы в этой области? Рассказываем, как сейчас устроена маркировка генеративного контента.
Зачем нужна маркировка генеративного контента?
Генеративный контент, такой как дипфейки, может быть ошибочно принят за аутентичный. Маркировка — один из способов борьбы с подобным использованием нейросетей.
Какие есть способы маркировки?
Их два: видимая маркировка для пользователей и невидимая — для машин или алгоритмов. Вот какие технологии уже существуют:
📝 Тексты
• Видимая маркировка: чат-боты напрямую предупреждают, что ответ сгенерирован и может содержать ошибки.
• Невидимая маркировка: при генерации языковая модель немного изменяет способ выстраивания токенов в тексте. Это не влияет на результат и незаметно пользователю, но машинными методами такой текст можно идентифицировать. Подобные технологии есть у OpenAI и Google, но они не применяются в широко доступных чат-ботах. Также они не очень надёжны: редактирование или перевод текста «стирают» такую маркировку.
🖼 Изображения
• Видимая маркировка: водяные знаки.
• Невидимая маркировка: внедрение информации в само изображение или его метаданные. Так работает технология Content Credentials, которая позволяет добавлять в контент данные о том, как он был создан, и последующих изменениях, например редактирования с помощью нейросетей или обычных инструментов. Также есть методы, внедряющие метки в само изображение, такие как SynthID от Google. Они более устойчивы, но пока применяются не так широко.
🔊📹 Аудио и видео
• Видимая маркировка: водяные знаки или голосовые метки.
• Невидимая маркировка: нейросеть генерирует дополнительный сигнал и интегрирует его в аудиодорожку или видеоролик. Например, так работают технологии AudioSeal и VideoSeal от Meta (признана экстремистской организацией и запрещена в РФ).
Обязательно ли маркировать генеративный контент?
Весной 2024 года в Евросоюзе приняли Регламент об искусственном интеллекте (EU AI Act), который обязывает маркировать весь генеративный контент машиночитаемыми метками. Похожий закон готовится в Китае, а в России разработка законодательных норм началась весной 2024 года.
Многие технологические компании самостоятельно берут на себя обязательства по разработке инструментов этичного использования нейросетей, в том числе маркировки контента.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎁💡 Начинаем новогоднюю охоту на умные устройства!
Обновлено: конкурс завершился — все устройства найдены!
Наш праздничный конкурс стартует в детской. Среди украшений к Новому году спрятаны умные девайсы, которые вам нужно найти.
Вот что нужно сделать:
— сохраните иллюстрацию из поста;
— найдите устройства и обведите их;
— отправьте готовую картинку в комментарии к посту. Редактировать комментарий после отправки нельзя.
Тот, кто первым даст правильный ответ, победит и получит приз — умную светодиодную ленту Яндекса.
Впереди ещё два поста и две комнаты: можно поучаствовать в поисках как в одной, так и во всех трёх. Посты с заданиями выходят в 15:00 по московскому времени — включайте уведомления, следите за публикациями в канале!
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Пневмотрубы для доставки людей, роботы с эмоциями и поголовное чипирование — рассказываем, как устроены технологии в «Футураме».
Больше таких видео — на наших страницах в VK Клипах и techno_yandex">YouTube Shorts.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🎄 Все подводят итоги года, и мы тоже хотим. Собрали посты, которые больше всего запомнились редакции ТЕХНО в 2024-м — прочитайте их, если пропустили.
⭐️ Почему Алиса любит хвастаться и не любит брокколи
⭐️ Как лазерные принтеры следят за нами с помощью жёлтых точек
⭐️ Какие имена чаще всего дают своим гаджетам подписчики ТЕХНО
⭐️ Как сделать умную колонку из радиоприёмника 1947 года
⭐️ Откуда в Яндекс Станции светлячок, огурец, вентиль и другие пасхалки
⭐️ Как журнал «Техника молодёжи» предсказал главные современные гаджеты
⭐️ Почему люди в 19 веке боялись электричества
⭐️ Как разработчик Яндекса и его робот побили рекорд по сборке кубика Рубика
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
👨💻 Технодайджест недели
OpenAI анонсировала рассуждающую модель o3. Она работает по тому же принципу, что и o1, представленная этой осенью: сначала нейросеть рассуждает, пытаясь решать задачу поэтапно и проверяя корректность своих утверждений, и лишь затем выдаёт пользователю ответ. o3 стала первой нейросетью, которая продемонстрировала уровень, сравнимый с людьми, на бенчмарке ARC-AGI, показывающем прогресс нейросетей на пути к AGI (общему искусственному интеллекту). При этом создатель бенчмарка отметил, что, по его мнению, o3 — всё ещё не AGI, потому что она ошибается в некоторых простейших для людей задачах.
OpenAI планирует в январе открыть доступ к o3-mini, а старшая версия модели пока что будет доступна лишь внешним экспертам для тестирования модели на безопасность.
Google представила генератор видео Veo 2. Она создаёт качественные ролики в разрешении до 4K. В тестировании, проведённом Google, она обошла Sora, Kling и другие модели по общему качеству генерации и уровню следования промту пользователя. Пока что нейросеть доступна только по заявкам, в 2025 году Google планирует внедрить её в YouTube Shorts и другие свои сервисы.
Разработчики Home Assistant выпустили опенсорсную умную колонку. Она позволяет управлять умными устройствами, подключенными к Home Assistant, и выполняет другие простые функции вроде установки таймера. Колонка поддерживает русский язык и может работать полностью локально, также её можно подключить к облачным сервисам для обработки запросов на них.
Google выпустила экспериментальный генератор изображений Whisk. Сервис выделяется подходом к созданию картинок. Вместо текстового промта он работает с тремя изображениями-примерами: из одного берёт главный объект, из другого — сцену, а третье использует для копирования стиля.
OpenAI запустила телефонный номер для общения с ChatGPT. Пользователи могут общаться с чат-ботом даже без аккаунта и в местах без доступа к интернету, но всего 15 минут в месяц.
➡️ Хотите поделиться новостью или интересной находкой из мира технологий? Присылайте в предложку — @technoyandex_bot
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Нейросети всё глубже проникают в производство видеоконтента, поэтому мы решили заглянуть внутрь, чтобы понять, как в индустрии уживаются с новыми коллегами. Расспросили рекламного режиссёра и клипмейкера Андрея Тревгоду о настоящем и будущем нейросетей в производстве видео.
⭐️ Если у вас оформлен Telegram Premium, поддержите наш канал по ссылке
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Технологии всё ближе к тому, чтобы мы могли вести загробную жизнь: DeathTech-стартапы предлагают сохранить важные мысли, воспоминания и даже виртуальное «я» после смерти человека. Рассказываем о самых необычных проектах в этой области.
Что скажете — готовы остаться в сети навечно?
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
Технологии развиваются и ТЕХНО тоже!
Мы придумали новый визуальный стиль для наших постов. Встречайте, покажем уже сегодня.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🥰 Это квиз по YaC 2024!
Каждый день разыгрываем призы среди тех, кто верно отвечает на вопросы: ТВ Станции, умные колонки с Алисой и промокоды на Такси, Путешествия и другие сервисы Яндекса.
До 22 декабря в боте «YaC’торина» будут появляться вопросы по эпизодам большого рассказа про наши технологии. Отвечайте на них, чтобы участвовать в ежедневных розыгрышах.
↗️ Смотрите YaC 2024, запускайте бота и проходите квиз.
Подписывайтесь ❤️ @yandex
🥹 С помощью глазок Алиса научилась показывать эмоции и реагировать на запросы в режиме реального времени. Попросили лид-дизайнера Яндекс Станций Алексея Белицкого рассказать, как работают глазки Алисы и другие элементы подсветки.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
📷 Фотоаппараты по типу старого-доброго Polaroid остались популярны даже в эпоху цифровых камер. Камера стала успешной не только из-за мгновенного результата, но и благодаря простому и понятному управлению, технологии автофокуса и пользовательскому опыту, сделавшему Polaroid одним из самых узнаваемых предметов в мире.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex
🤖🤖 В YaC 2024 Яндекс показал роборуку, которая может захватывать и перемещать практически любые предметы. Кратко объясняем, как это работает, а полную версию рассказа можно увидеть в серии YaC 2024 про людей — смотрите на сайте YaC, Кинопоиске, YouTube или в VK Видео.
Что умеет роборука
Она может совершать любые действия, требующие переноса предметов с одного места на другое. Например, поднимать и перемещать шахматные фигуры, собирать конструктор или раскладывать товары по полкам. Для её обучения используют разработку Яндекса — программу «Пикер».
Как это реализовано
С помощью технологии имитационного обучения — робот учится, копируя действия человека. Сначала тренер с помощью пульта управления показывает роборуке, что нужно делать, затем она учится повторять эти действия. При этом необязательно демонстрировать все возможные сценарии — обученный робот способен адаптироваться, используя полученные навыки. Фактически он с большой точностью предсказывает, как бы им управлял человек — и поступает так же.
Почему роботам сложно хватать предметы
Нельзя заранее запрограммировать силу, с которой робот берет вещи. В Яндексе эту задачу называют «рафаэлка-бутылка»: робот должен держать тяжёлую бутылку крепко, чтобы не уронить, а хрупкую конфету — аккуратно, чтобы не раздавить. Для этого он управляет силой сжатия на ходу. Если у робота не получается удержать предмет с малой силой, он пробует сжимать его сильнее, а сенсор отслеживает прилагаемое усилие.
Где это можно применить
Потенциально везде, где нужно перемещать предметы. В Яндексе роборука учится комплектовать заказы на складе Яндекс Маркета.
Подписывайтесь 👉 @techno_yandex