Publicación de <IMPACT> Accelerator

Este es un claro ejemplo de MAL uso de la IA. No es que el robot pintor esté mal programado, seguro que tiene lo último en modelos de reconocimiento de superficies, presión de pintura y brazos hidráulicos. El problema es que esta es una situación típica de uso de la IA orientado a una solución, no a resolver un problema. En este ejemplo es muy ilustrativo y evidente, en otros muchos no. "Podemos hacer una IA para construir la solución A o la solución B,..." cuando la mayoría de veces no necesitas una IA sino una hoja de cálculo o como en este caso un pintor de brocha. Y tu, has visto alguien intentando matar moscas con cañones de IA? comparte tus experiencias, estaré encantado de conocerlas. #IA #Automatización

🚀 ¡Transforma tu Manufactura con el Dobot X-Trainer! 🤖✨ Imagina una línea de producción donde los robots no solo hacen el trabajo, sino que también aprenden nuevas habilidades para mejorar la eficiencia y la calidad del producto. Con el Dobot X-Trainer, esto ya no es solo una visión futurista, ¡es una realidad emocionante! Nuestro X-Trainer robot está diseñado para hacer la transición desde el laboratorio hasta tu planta de manufactura, abordando tareas cotidianas como el doblado de ropa, la apertura de botellas, el vertido de agua, ¡y mucho más! Lo sorprendente es que solo se necesita tan poco como 2 horas de entrenamiento para que el Dobot X-Trainer adquiera estas habilidades vitales. ¿Qué lo hace tan excepcional en el entorno de manufactura? Con su brazo mecánico de precisión industrial de 0.05mm, una interfaz de alta frecuencia de 25Hz y un maestro de mano ergonómico de alto rendimiento, ¡ofrece una excelencia operativa sin igual en la industria! Pero eso no es todo. El Dobot X-Trainer no solo es una herramienta valiosa en la planta de manufactura, sino que también es ideal para su uso en escuelas vocacionales y organizaciones de investigación para fines educativos y de investigación. Únete a la revolución de la manufactura inteligente con el Dobot X-Trainer. ¡Acelera tus procesos, aumenta la calidad y lleva tu producción al siguiente nivel! #ManufacturaInteligente #Robótica #Eficiencia #CalidadDelProducto 🤖🏭✨

📖 Artículo aceptado en ICRA 2024 Yokohama 📖 Nuestro paper "Model Optimization in Deep Learning Based Robot Control for Autonomous Driving" ha sido aceptado para la IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) que tendrá lugar en Yokohama, Japón en mayo. Este paper está también publicado en la revista IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L). 👨💻 Trabajo conjunto de Sergio Paniego Blanco, Nikhil Paliwal y Jose María Cañas. Esta colaboración comenzó dentro de un proyecto de Google Summer of Code para JdeRobot en 2022. 📖 En este paper, exploramos y comparamos una variedad de alternativas para la optimización de modelos de conducción autónoma end-to-end por imitation learning en escenario urbanos. El rendimiento de la aplicación robótica depende de la calidad de las decisiones de control y de su frecuencia. Conseguimos optimizar los modelos incrementando la frecuencia de inferencia sin perder calidad en las decisiones de control. 💻 Web del paper con recursos open-source: https://lnkd.in/dF_bVmdU 📖 Paper: https://lnkd.in/dKRZbGf2

¿Ustedes que opinan sobre el futuro de la colaboración entre humanos y robots? La integración de Amazon de 750.000 robots impulsados por IA muestra un cambio significativo hacia la automatización en la logística, en el mundo de ecommerce es una oportunidad de mejora en la operación importante que tenemos que empezar a considerar. El papel de Proteus, Cardinal y Sparrow en la mejora de la eficiencia mientras trabajan junto a los humanos ilustran una nueva era de robótica colaborativa. En mi opinión es vital equilibrar esta innovación con la recualificación de la mano de obra. ¿Qué opinan?

problemáticas modernas

El futuro de la robótica…

Bueno, los robots están tomando ascensores ahora. Sí, el futuro ya está aquí. Este es el robot humanoide de Unitree y, aparentemente, han estado apareciendo en las escuelas para darles a los estudiantes una visión práctica del futuro de la robótica. Y sí, eso es una correa, todavía lo mantienen bajo control. Esto es solo el comienzo. Pronto, veremos robots realizando tareas del mundo real a diario. El futuro de la IA no está solo dentro de una computadora, sino también en obtener un cuerpo. La robótica está a punto de ponerse realmente interesante. Gracias por compartir Endrit Restelica **Si aquest post t’ha semblat interessant, no dubtis a seguir-me a LinkedIn https://lnkd.in/dUjSxtwV i contactar amb BUGI CONSULTING per explorar com la #IA pot potenciar el teu negoci:** #ai #tech #robotics #innovation #BUGICONSULTING

La tecnología está avanzando a un ritmo impresionante, permitiendo a los robots asumir tareas cada vez más complejas. Esta evolución no solo mejora la eficiencia y productividad de las empresas, sino que también nos plantea importantes consideraciones sociales y éticas. Aunque hay preocupaciones sobre el desplazamiento de empleos y la privacidad, es crucial entender que los robots aún enfrentan desafíos significativos en tareas que requieren habilidades motoras finas y inteligencia emocional. Por lo tanto, un modelo híbrido de colaboración humano-robot parece ser el camino más viable en el corto y mediano plazo. Los robots manejarán las tareas rutinarias, permitiendo a los seres humanos centrarse en la creatividad y las habilidades interpersonales. Agradecemos a Muhammad Ehsan por su análisis detallado sobre el impacto de los robots humanoides en el lugar de trabajo. Creemos firmemente que la supervisión humana seguirá siendo crítica, asegurando que esta transición sea manejada de manera efectiva y ética. Sigamos atentos a futuras actualizaciones y progreso en este emocionante campo MamayaTech

Gran vídeo y Post para entender los conceptos: #MachineLearning y #DeepLearning en la #IA: 💥Machine Learning (Aprendizaje Automático) Es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras aprender y tomar decisiones basadas en datos. En lugar de ser programadas explícitamente para realizar una tarea, las computadoras utilizan algoritmos que identifican patrones en los datos y aprenden de ellos. Esto les permite hacer predicciones o tomar decisiones sin intervención humana constante. 💥Deep Learning (Aprendizaje Profundo) Deep Learning es un subcampo del Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas (de ahí lo de "profundo"). Estas redes son capaces de aprender de grandes cantidades de datos y son especialmente buenas para tareas complejas como el reconocimiento de imágenes y la comprensión del lenguaje. Deep Learning imita el funcionamiento del cerebro humano, con neuronas artificiales que se conectan y transmiten información. En resumen, mientras que el Machine Learning se refiere a algoritmos que permiten a las computadoras aprender de los datos, el Deep Learning es una técnica avanzada dentro de Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas para mejorar el aprendizaje y la precisión en tareas complejas. 𝐋𝐚 𝐈𝐀 𝐞𝐬 𝐥𝐚 𝐜𝐥𝐚𝐯𝐞 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐝𝐞𝐬𝐛𝐥𝐨𝐪𝐮𝐞𝐚𝐫 𝐞𝐥 𝐩𝐨𝐭𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚𝐥 𝐇𝐮𝐦𝐚𝐧𝐨

Los robots humanoides FO2 están diseñados para integrarse al mundo. Su IA avanzada, interacciones realistas y capacidades de adaptación redefinen lo que los robots pueden lograr.