Jeste li među onima koji često sanjaju o danu kada će robot umjesto njih obavljati sve svakodnevne kućanske poslove? Možda je ostvarenje tog sna bliže nego bi netko pomislio.
Naime, tim istraživača s američkog Sveučilišta Carnegie Mellon (CMU) otkrio je kako to učiniti. U posljednjoj studiji predložili su model koji im je omogućio treniranje robota za obavljanje kućanskih poslova prikazujući im snimke kako to rade ljudi. Radilo se o aktivnostima poput podizanja telefona, otvaranja ladice, vrata...
Do sada su znanstvenici trenirali robote tako što su im fizički pokazivali kako se zadatak obavlja ili su ih tjednima trenirali u simuliranom okruženju. Obje metode oduzimaju puno vremena i resursa, a često ne uspijevaju.
Stoga, CMU tim tvrdi da njihov predloženi model, Visual-Robotics Bridge (VRB), može navesti robota da nauči zadatak u samo 25 minuta, i to bez uključivanja ljudi ili simuliranog okruženja. Sve što treba jest snimka i robot iz nje uči.
Ovaj bi rad mogao drastično poboljšati način na koji se roboti treniraju i "mogao bi omogućiti robotima da uče iz ogromne količine dostupnih internetskih i YouTube videozapisa".
Model radi na konceptu koji objašnjava mogućnost djelovanja na objekt. Tijekom studije, istraživači su prvo natjerali robote da gledaju snimke, a zatim su upotrijebili mogućnost natjerati ih da razumiju kontaktne točke i korake koji čine akciju dovršenom, da bi na kraju testirali dvije robotske platforme u višestrukim postavkama stvarnog svijeta tijekom 200 sati.
Oba su robota uspješno obavila 12 zadataka koje ljudi obavljaju gotovo svakodnevno u svojim domovima. Dakle, temelji jednog potpuno drugačijeg pristupa su postavljeni, a detaljnije studiju proučite ovdje.
Rangiranje TOP 100 najboljih tvrtki u komunikacijskom i telekomunikacijskom segmentu ICT tržišta prema dobiti prije kamata i oporezivanja (EBIT) u 2025. godini pokazuje da se operativna dobit i dalje snažno koncentrira kod najvećih tržišnih igrača. Analiza je napravljena prema podacima Financijske agencije za 2025. godinu, odnosno prema bazi Fina Info.BIZ za ICTbusiness Media – ICTbusiness.info, a obuhvaća tvrtke razvrstane prema pretežitoj djelatnosti u komunikacijskim i telekomunikacijskim NKD skupinama. U tekstu se predstavlja TOP 100 tvrtki pri čemu je ključna metrika EBIT, odnosno dobit prije kamata i poreza.
SpaceX je u drugom tromjesečju ostvario 7,8 milijardi dolara prihoda, 92 posto više od 4,1 milijarde dolara u istom razdoblju prethodne godine. To je bila prva objava poslovnih rezultata kompanije nakon izlaska na burzu u lipnju.
Američko Ministarstvo financija sankcioniralo je kriptomjenjačnice Shelbit i Aban Tether, osnivača Shelbitove mreže Siavasha Kayvanpoura te niz povezanih kompanija i digitalnih adresa. Ured za kontrolu strane imovine, OFAC, tvrdi da je mreža obrađivala imovinu za iranski Korpus čuvara islamske revolucije, IRGC, i druge sankcionirane aktere. Prema službenoj odluci, adrese povezane s IRGC-om poslale su više od milijun dolara digitalne imovine Shelbitovim adresama, a u suprotnom je smjeru preneseno više od dva milijuna. Adrese koje Ministarstvo povezuje s Kayvanpourom poslale su još više od dva milijuna dolara Nobitexu, najvećoj iranskoj kriptomjenjačnici koju su Sjedinjene Države ranije sankcionirale.
