Với những tín đồ đam mê xe thể thao, đặc biệt là các dòng Porsche, việc độ xe không chỉ đơn thuần là cá nhân hóa – đó là cách thể hiện dấu ấn kỹ thuật, sự hiểu biết về hiệu suất, và tinh thần khám phá không giới hạn. Nhưng làm sao để tinh chỉnh một cỗ máy đã tiệm cận sự hoàn hảo mà vẫn đảm bảo tính chính xác, đồng bộ và an toàn? Câu trả lời nằm ở công nghệ quét 3D cầm tay – thứ đang tạo nên cuộc cách mạng thầm lặng trong ngành công nghiệp độ xe hiệu suất cao.
Trong ngành cơ khí chính xác, đánh giá độ nhám và hình thái bề mặt là yếu tố sống còn để đảm bảo chất lượng sản phẩm và hiệu suất lắp ráp. MarSurf GD 140 và GD 280 – hai model nổi bật từ thương hiệu đo lường hàng đầu Mahr (Đức) – thường được đặt lên bàn cân khi doanh nghiệp cần đầu tư thiết bị đo độ nhám chuyên nghiệp. Vậy nên chọn thiết bị nào?
Trong bối cảnh các doanh nghiệp sản xuất đang không ngừng nâng cao yêu cầu về độ chính xác, độ tin cậy và khả năng tích hợp trong quy trình kiểm tra chất lượng, một dòng thiết bị đang nhận được sự quan tâm lớn từ các kỹ sư và chuyên gia đo lường là đồng hồ so điện tử đạt chuẩn ISO 463, với hiệu năng vượt trội trong nhiều môi trường công nghiệp khắt khe.
Rainbow Dash có thể đi bộ trên nhiều bề mặt như tấm nệm xốp hoặc thảm lau chân với nhiều điểm gấp khúc ngẫu nhiên.
Lĩnh vực chế tạo robot đã ngày càng tiến bộ, trong đó có con robot mang lên Rainbow Dash với khả năng tự học cách đi bộ. Mẫu robot bốn chân này chỉ cần vài giờ để học cách đi lùi và tiến, rẽ phải và trái.
Các nhà nghiên cứu từ Google, UC Berkeley và Viện Công nghệ Georgia đã xuất bản một bài báo trên trang ArXiv mô tả một kỹ thuật AI thống kê được gọi là học tăng cường sâu mà họ đã sử dụng để tạo ra thành tựu robot thông minh thế hệ mới.
Hầu hết các kỹ thuật tự học thông minh trước đây đều diễn ra trong môi trường mô phỏng máy tính. Tuy nhiên, Rainbow Dash đã sử dụng công nghệ này để học cách đi bộ trong môi trường vật lý thực tế. Hơn nữa, nó có thể làm như vậy mà không cần một cơ chế giảng dạy chuyên dụng, chẳng hạn như người hướng dẫn hoặc dữ liệu lập trình sẵn. Rainbow Dash đã thành công khi đi bộ trên nhiều bề mặt, bao gồm nệm xốp mềm và thảm lau chân với nhiều điểm gấp khúc ngẫu nhiên.
.jpg)
Robot có thể tự học và hoạt động độc lập mà không cần người hướng dẫn hoặc dữ liệu lập trình sẵn.
Các kỹ thuật học sâu mà robot sử dụng bao gồm một loại học máy thử đúng và sai liên tục bằng cách tương tác nhiều lần với môi trường. Cách này tương tự như các trò chơi máy tính dùng phương pháp kỹ thuật số học cách chơi để giành chiến thắng. Hình thức học máy này khác biệt rõ rệt với học tập có giám sát hoặc không giám sát truyền thống, trong đó các mô hình học máy đòi hỏi dữ liệu đào tạo phải được phân định rõ ràng. Học tăng cường sâu kết hợp các phương pháp học tăng cường với học sâu , trong đó quy mô của học máy truyền thống được mở rộng đáng kể bằng sức mạnh của các phép tính toán khổng lồ.
Mặc dù nhóm nghiên cứu cho rằng Rainbow Dash đã học cách tự đi lại, sự can thiệp của con người vẫn đóng một vai trò quan trọng trong việc đạt được mục tiêu đó. Các nhà nghiên cứu đã phải tạo ra các đường ranh giới, robot phải học cách đi bộ để giữ cho nó không rời khỏi khu vực. Họ cũng đã phải nghĩ ra các thuật toán cụ thể để ngăn robot rơi xuống, một trong số đó là tập trung vào việc kìm hãm chuyển động của robot. Để ngăn ngừa tai nạn và thiệt hại do rơi xuống, việc học tăng cường robot thường diễn ra trong môi trường kỹ thuật số trước khi các thuật toán được chuyển sang dạng vật lý để bảo vệ sự an toàn của robot.
Thành công của Rainbow Dash đạt được sau khoảng một năm các nhà nghiên cứu tìm ra cách cho robot học môi trường vật lý thực tế thay vì dạng ảo như trước đây. Chelsea Finn, giáo sư trợ lý Stanford liên kết với Google nói: "Loại bỏ con người khỏi quá trình học tập của robot là điều thực sự khó khăn. Bằng cách cho phép robot học tự chủ, nó có thể hoạt động gần gũi hơn với khả năng học sâu tăng cường trong thế giới thực".
Nguồn: vnexpress.net
(84) 896 555 247
Tiếng Việt
English