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Pollo di ferro: il robot che supera ogni limite!

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LimX Dynamics, una startup cinese, ha dimostrato la straordinaria capacità dei suoi robot di rispondere in modo rapido a situazioni di emergenza e di navigare con sicurezza su terreni difficili. Questo risultato è stato ottenuto grazie a un modello di apprendimento automatico e alla capacità dei robot di reagire ai pericoli esterni, come oggetti in movimento o terreni irregolari.

LimX Dynamics ha utilizzato un modello separato per addestrare gli algoritmi di intelligenza artificiale. In un recente test sulla piattaforma, l’azienda ha posizionato il suo robot P1 sulla montagna Tanglang a Shanghai. Durante il test, il sistema è stato sottoposto alla sfida di navigare in un ambiente sconosciuto con terreni accidentati.

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Il test richiedeva al robot P1 di rimanere costantemente consapevole degli oggetti circostanti e di fornire continuamente dati ad un sistema di apprendimento automatico. Il robot ha affrontato con sicurezza colline erbose, ha attraversato fossati e ha ripreso la sua camminata dopo aver inciampato. Nonostante i colpi ricevuti agli arti con un bastone, il robot è rimasto stabile.

L’apprendimento per rinforzo è stato utilizzato in questo contesto, mediante l’assegnazione di premi o penalità per consentire all’intelligenza artificiale di prendere decisioni autonome. Questi algoritmi si distinguono dai tradizionali sistemi di intelligenza artificiale in quanto si basano sull’apprendimento autonomo. La startup mira ora ad applicare una tecnologia simile al suo robot umanoide CL-1, in grado di elaborare i dati provenienti da scale e altri oggetti prima di attraversarli con successo.

Questo sviluppo rivela il potenziale dei robot di LimX Dynamics nell’affrontare sfide complesse e adattarsi a situazioni impreviste. La capacità di navigare su terreni difficili e di gestire gli imprevisti in modo sicuro apre nuove possibilità per l’utilizzo di tali robot in scenari di emergenza e in ambienti estremi. L’uso dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico contribuirà a migliorare ulteriormente le prestazioni e la versatilità di questi robot, aprendo la strada a una vasta gamma di applicazioni future.

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