Как моделировать траекторию полёта снаряда при помощи глубокого обучения
Эта статья, переводом которой мы делимся к старту курса о машинном и глубоком обучении, представляет собой обзор недавней работы «Генерация моделируемых данных посредством алгоритмической оценки коэффициентов силы для моделирования запуска роботизированных снарядов на основе ИИ», написанной Садживом Шахом, Айаном Хаке и Фей Лю. Авторы рассказывают о FCE-NN, новом методе моделирования роботизированного запуска («выстреливания») нежёстких объектов с помощью нейронных сетей, обучаемых на дополнительных моделируемых данных, полученных в результате алгоритмической оценки коэффициентов силы. Данная работа была представлена на Азиатско-Тихоокеанской конференции по интеллектуальным роботизированным системам ACIRS в 2021 году. С содержанием статьи можно ознакомиться здесь: ArXiv. Информация о проекте представлена на веб-сайте проекта. Вначале авторы рассказывают о том, чего они хотели добиться, описывают проблему, затем рассматривают метод и, наконец, представляют краткие результаты и выводы.
Почему ИИ может сделать вас беспомощным
Как я победил FOMO — страх упущенной выгоды
Пять самых масштабных кибератак 2026 года: взлом Binance на $6,3 млрд и утечка данных Nike
Кибернетика сознания и тысяча осколков Будды: как работает ум и как освободиться от страданий
Торговцы воздухом: как вернуть человечеству его знания
Почему нейросети усложняют простое и упрощают сложное — и при чём здесь Шерлок Холмс
Растение не может спрятаться от солнца, поэтому изобрело феруловую кислоту
Восстание машин откладывается: почему интеллект без собственных целей ещё не разум