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Destro AI sort du mode furtif avec un tour de financement d’amorçage de 8 millions de dollars, après avoir développé les systèmes Vision et Mothership pour coordonner les robots, les travailleurs et les camions dans les opérations de manutention logistique. L’entreprise étend un projet pilote initial avec Yusen Logistics à 26 robots, tandis qu’un autre projet pilote impliquant 17 robots est mené dans le sud de la Californie.
Le programme japonais GENIAC, soutenu par le ministère de l’Économie, du Commerce et de l’Industrie et par la NEDO, a annoncé les résultats et le financement de projets visant à développer des modèles fondamentaux pour les robots et à bâtir un écosystème de données pour l’intelligence artificielle incarnée. Les initiatives comprennent 13 organisations dans le domaine des modèles robotiques et neuf organisations dans le projet d’écosystème de données.
MONOist examine le déplacement de l’intérêt, dans l’intelligence artificielle appliquée aux robots et aux véhicules autonomes, des modèles VLA vers le Large Behavior Model (LBM), qui se concentre sur la génération directe de comportements dans le monde physique. Toyota Research Institute et XPeng sont citées comme exemples de l’adoption de cette tendance, tandis que sa viabilité pratique à grande échelle reste à l’étude.
Ricoh a annoncé le développement d’une technologie fondée sur un Latent Action Model pour apprendre aux robots des actions telles que saisir et déplacer des objets à partir de données d’images et de vidéos, sans dépendre entièrement d’une architecture robotique particulière. L’entreprise a testé cette technologie dans un environnement simulé construit à partir de conditions physiques, en s’appuyant sur les services AWS afin de réduire le coût de collecte des données et d’entraînement des modèles.