Создали складских роботов, которые умнеют от работы, а ещё нейронку научили генерировать человеков с фоном
1. Имя нам — легион.
Что: инженеры создали рой автономных роботов, которые чем больше работают, тем умнее становятся.
Как работает: рой безостановочно перетаскивает всякие предметы и передвигается по складу. Каждый день, каждый час. Свои передвижения роботы отслеживают, сканируя QR-коды на полу. Это позволяет инженерам постоянно совершенствовать алгоритмы перемещений роботов, которые сами выбирают свой маршрут.
Весь склад — большой эксперимент по улучшению взаимодействия групповой робототехники и повышению эффективности её работы.
Зачем: это крутая оптимизация складских процессов.
Кто: компания Geek+.
2. И исправлять заваленную линию горизонта.
Что: программисты создали генеративно-состязательную сеть LostGAN для создания более сложных изображений по заданным условиям.
Как работает: в качестве отправной точки нейронка использует макеты, которые можно перенастроить. Такие макеты выглядят просто: на них квадратиками и прямоугольниками отмечено, где должен быть человек, а где всё остальное, включая небо, землю, деревья и прочий экстерьер. Алгоритм использует эти маски объектов для дальнейшего уточнения контуров. LostGAN генерирует неплохие картинки, старые сети такого не умели.
Зачем: чтобы теперь было непонятным и настоящее ли на фото дерево.
Кто: Университет штата Северная Каролина.
Читайте наш журнал тут: thecode.media
Подписывайтесь на наши соцсети:
ВКонтакте: https://vk.com/thecode.media
Фейсбук: https://www.facebook.com/thecode.media
Инстаграм: @thecodemedia
Телеграм: @thecodemedia
Связаться: welcome@thecode.media
1. Имя нам — легион.
Что: инженеры создали рой автономных роботов, которые чем больше работают, тем умнее становятся.
Как работает: рой безостановочно перетаскивает всякие предметы и передвигается по складу. Каждый день, каждый час. Свои передвижения роботы отслеживают, сканируя QR-коды на полу. Это позволяет инженерам постоянно совершенствовать алгоритмы перемещений роботов, которые сами выбирают свой маршрут.
Весь склад — большой эксперимент по улучшению взаимодействия групповой робототехники и повышению эффективности её работы.
Зачем: это крутая оптимизация складских процессов.
Кто: компания Geek+.
2. И исправлять заваленную линию горизонта.
Что: программисты создали генеративно-состязательную сеть LostGAN для создания более сложных изображений по заданным условиям.
Как работает: в качестве отправной точки нейронка использует макеты, которые можно перенастроить. Такие макеты выглядят просто: на них квадратиками и прямоугольниками отмечено, где должен быть человек, а где всё остальное, включая небо, землю, деревья и прочий экстерьер. Алгоритм использует эти маски объектов для дальнейшего уточнения контуров. LostGAN генерирует неплохие картинки, старые сети такого не умели.
Зачем: чтобы теперь было непонятным и настоящее ли на фото дерево.
Кто: Университет штата Северная Каролина.
Читайте наш журнал тут: thecode.media
Подписывайтесь на наши соцсети:
ВКонтакте: https://vk.com/thecode.media
Фейсбук: https://www.facebook.com/thecode.media
Инстаграм: @thecodemedia
Телеграм: @thecodemedia
Связаться: welcome@thecode.media