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Robôs serão ensinados a seguir com mais precisão o cenário desejado

27.06.2019

Cientistas da Universidade de Stanford combinaram duas maneiras diferentes de estabelecer metas para robôs. Esse "centauro" acabou sendo mais eficaz do que cada um dos métodos separadamente, tanto em simulações quanto em experimentos reais, segundo o site da universidade.

"No futuro, tenho toda a confiança de que haverá mais sistemas autônomos no mundo, e eles precisarão entender o que é bom e o que é ruim", disse Andy Palan, estudante de pós-graduação em ciência da computação na Universidade de Stanford e um dos primeiros autores da obra.

O novo sistema de treinamento de robôs combina um método de demonstração com pesquisas de usuários. O primeiro método envolve pessoas mostrando ao robô o que fazer e, no segundo caso, respondem a perguntas sobre como querem que o robô se comporte em determinada situação: por exemplo, ao determinar a trajetória de um carro autônomo.

As demonstrações são informativas, mas podem conter muito conteúdo supérfluo. As preferências, por outro lado, representam no máximo um bit de informação, mas são muito mais precisas, observam os pesquisadores. Essas abordagens se complementam perfeitamente - e é muito importante combinar de forma inteligente os dados provenientes de ambas as fontes.

O novo sistema combinacional começa com uma demonstração do comportamento do robô. Isso pode fornecer muitas informações aos robôs autônomos, e eles geralmente lutam para determinar quais partes da demonstração são importantes. Uma pessoa também nem sempre quer que o robô se comporte da mesma maneira que ele. Assim, estudos anteriores mostraram que as pessoas querem que os carros autônomos sejam menos agressivos na direção do que eles.

O experimento mostrou que 80% das pessoas estavam mais dispostas a usar o método combinado. No entanto, também houve dificuldades. Essas pessoas relataram que nem sempre conseguiam entender as perguntas que o robô lhes fazia. Às vezes, eles eram solicitados a escolher entre dois cenários que pareciam iguais ou não eram relevantes para a tarefa. Este é um problema comum na aprendizagem baseada em preferências. Os pesquisadores esperam resolver essa deficiência com pesquisas mais simples que também fornecem tempos de resposta mais rápidos.

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Novos conjuntos de cabos USB de alta velocidade da Molex 03.04.2020

A Molex expandiu sua linha de produtos USB de alta velocidade com as séries 68768 (USB 2.0) e 68789 (USB 3.0), conjuntos de cabos USB totalmente blindados que suportam velocidades de até 5 Gbps.

Devido à alta taxa de transferência (até 5 Gb/s para USB 3.0), durabilidade operacional (o número de ciclos de acoplamento - até 10000 vezes), proteção contra radiação eletromagnética, os conjuntos de cabos Molex USB são usados em dispositivos de telecomunicações (servidores, switches), eletrônicos de consumo (smartphones, TVs) e em muitas outras áreas (equipamentos médicos, drones, etc.).

Principais Características:

Taxa de transferência de dados: até 5 Gbps (68789);
Tensão de trabalho: 30V;
Corrente de operação: 0,5 A (68768), 0,9 A (68789);
Número de ciclos de acasalamento: 10000 (68768), 5000 (68789);
Temperatura de funcionamento: 0...50°С.

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