17.5 C
Tokyo
Thursday, April 23, 2026
ホーム仕事AIイノベーションで卓球で人間に勝ったパドルロボット「エース」に会いましょう。幸運

AIイノベーションで卓球で人間に勝ったパドルロボット「エース」に会いましょう。幸運

Date:

関連記事

ルルレモン、次のCEOに元ナイキ役員オニール任命幸運

ルルレモン・アスレティカ(Lululemon Athletica Inc.)は、成長の鈍化と投資家の不安という激動の時期を克服するために、ハイディオニル(Heidi O'Neill)を水曜日に新しいCEOに任命しました。 最近まで、Nike Inc.の消費者、製品、ブランド部門の社長であったO'Neillが9月8日に永久CEOに就任すると同社が声明を出した。 2018年からルルレモンを率いてきたカルビン・マクドナルド(Calvin McDonald)は去る1月の席を離れてビューティー事業を導いた。 ルルレモン株価は市販後の取引で最大7%下落した。水曜日の締め切り基準で今年に入って株価は21%以上下落した。 O'Neillは鎮圧のための一連の火を持って到着します。中に入るレギンスの販売、残念な販売の見通しなど、最近の製品事故により、投資家は会社が枠組みから外れる可能性があるという懸念がありました。人気のある競合他社にシェアを奪われた後、売上成長が鈍化しました。 Elliott Investment...

7,500万件の伝送によりXRPネットワークが熱くなりました。

市場の観察者はしばしばトークン価格を観察しますが、現在の実際の物語はXRP Ledgerの背景で起こっています。 XRP現物ETFへの機関の関心が高まっており、6,500万ドル以上の新規資金が当該分野に流入しています。 関連読書 これらの専門投資の急増は、ネットワーク利用の膨大な急増と一致しています。元帳の毎日の取引がほぼ300万件に急増しました。これはわずか1年前の3倍に達する規模だ。 制度的成長による記録的なネットワーク規模の創出 データによると、XRP Ledgerは単純な転送以上の機能を処理しています。トークン化された商品はネットワークで10億ドルというマイルストーンを超えました。同時に、Rippleの独自のステープルコインであるRLUSDは時価総額10億ドルに達しました。 この有用性の増加は、人々がブロックチェーンを見る方法を変えています。 Cardanoの創設者であるCharles Hoskinsonなど、一部の市場人事は、Rippleが独自の供給量からトークンを販売して作業資金を調達する方法について依然として懸念を提起しています。しかし、ネットワーク自体はこれまで以上に混雑しています。 XRPの需要は増え続けています。より多くのアクセシビリティ、より多くのエコシステム、より多くのユーティリティ。 https://t.co/zEqt5C3mmJ レポートによると、Rippleは最近4月20日から4月21日の間に7,500万XRPを移動しました。この金額は約1億700万ドルの価値があります。その動きは単一の取引ではありませんでした。代わりに多段階プロセスでした。 まず、Rippleは5000万のトークンを内部財布に移しました。そこで、資金は一連の住所を通して移動されました。 1つの特定のアドレスは7,500万XRPを5つの別々のファイルに分割します。各ダミーには1,500万個のトークンが含まれていました。 Rippleは、$ 107,000,000相当の75,000,000 XRPをオンチェーンに移動しました。 Rippleがこれを静かに動かすと、何かがいつも調理されています…...

資産の位置とは何ですか?なぜ重要なのですか?

資産配分、つまり財務目標とリスク許容範囲に応じて、さまざまな資産クラスに投資を配分する方法について多くの記事が記録されています。資産位置計画はさらに一歩進んでいます。資産の場所は、さまざまな種類の投資勘定にどのタイプの投資が保持されるかに関するものです。一般に、投資勘定の3つの主なタイプは次のとおりです。課税投資勘定。既存のIRA、既存の401(k)、およびその他の既存の引退口座などの税金繰延投資勘定。 Roth IRA、Roth 401(k)、401(k)などの他の種類の雇用主の後援の引退計画のRoth引退口座。資産の位置が重要なのはなぜですか?資産の場所は、投資家が投資ポートフォリオの税金を最小限に抑えるのに役立つ戦略です。資産位置戦略は、税効率を最大化するために、特定の種類の口座に特定の投資を保持することです。もちろん、投資収益も非常に重要ですが、投資家が税後の基準でできるだけ多くの投資収益を維持できることも重要です。一般的に、すべての投資を最適な口座に保管することは不可能ですが、状況に応じて可能な限り資産の場所に集中することは合理的です。 最も有利な税口座に投資すると、全体的にかなりの税削減効果を得ることができます。 最適な口座タイプに投資をリンク資産の位置の重要な部分は、さまざまな種類の投資のために税の観点から最も適切な勘定科目の種類を決定することです。課税アカウント課税勘定は、税後の金額で資金を調達し、寄付に対する税金の延期はありません。利息所得、1年未満の保有投資による実現利益および非適格配当金には、一般所得税率が適用されます。長期資本利得と適格配当金には、優遇長期資本利得率が適用されます。アカウントに保管されている資産は、所有者が死亡したときに費用に基づいて増額され、相続人に残すことができ、これは遺産計画に役立ちます。課税勘定に適した一部の資産は次のとおりです。地方債と地方債の資金。利息は連邦政府の税金が免除され、場合によっては税金が免除されることがあります。インデックスミューチュアルファンドとETF。これらのファンドは、年間収入が限られており、1年後に利益を得て販売する場合、優遇長期資本利得率で課税されます。税金で管理されるミューチュアルファンド。このファンドは、運用会社が配当金を明示的に制限し、ファンドの長期的な資本利益を目指すファンドです。適格配当金を生み出す株です。これらの配当は投資家にとってより有利な税率で課税されます。 1年以上保有する可能性が高い多様なタイプの投資。課税繰延口座 ...

「間違いだと思います。幸運

Ed Bastianには、Silicon Valleyのマーケティング部門から選択できるスケルトンがあります。 Delta Air LinesのCEOは、ラスベガスで開催された「Great Place to Work」の「For All...
spot_imgspot_img

人工知能の発展がロボットをより敏捷にする方法を示す新しい研究によると、パドルを振り回すロボットは卓球を打つのに非常に巧みで、エリートの人間選手に困難な挑戦を与え、時にはそれらを倒すこともあります。

日本の巨大電子企業であるソニーはエース(Ace)と呼ばれるロボットアームを作り、プロスポーツ選手たちと対決しました。 Aceは、コートの周りに配置された9つのカメラの目とボールのロゴをたどり、スピンを測定する奇妙な能力など、非人間的な属性を持っているとはいえ、価値ある敵であることを証明しました。

ロボットは強化学習というAI方法を使ってスポーツをする方法を学びました。

今回の研究の共著者であり、科学ジャーナルネイチャー(Nature)に発表された今回の研究の共著者であるソニーAI研究員ピーター・デュア(Peter Dürr)は、「卓球を打つためにロボットを手でプログラミングする方法はありません。経験を通じてゲーム方法を学ばなければなりません」と話しました。

実験を行うために、ソニーは東京本社にオリンピック規模の卓球場を建設し、プロの選手や他の高度に熟練した運動選手にロボットと一緒に「平等な競争の場」を提供したとAP通信とのインタビューでDürrは言った.何人かの選手はエースの技量に驚いたと述べた。

ソニーはこれを一般競争スポーツ初めて披露しました。

ソニーは「ロボットが物理的世界で一般的にプレイされる競争スポーツで人間、専門家レベルのプレイを達成した最初の事例」と明らかにした。これはAIとロボット工学の研究における長いマイルストーンです。

カスタマイズされたロボットには動きや自由度を指示する8つの関節があり、ラケットの位置を指定し、ショットを実行し、相手の動きに素早く対応できます。

Sony AIの社長であるMichael Sprangerは、インタビューで「速度は今日のロボット工学の根本的な問題の1つです。特に固定されていないシナリオや環境ではさらにそうです。」

Sprangerは、「工場では非常に高速なロボットをたくさん見ることができます」と述べた。 「しかし、彼らは同じ軌跡を繰り返し続けています。この技術は、私たちは絶えず変化する不確実な環境で非常に適応的で競争力があり、迅速にロボットを訓練することが実際に可能であることを示しています」

Spranger 氏は、これらの技術が製造やその他の産業で役割を果たす可能性があると述べた。また、そのような高速で高度な知覚力に優れたハードウェアを戦争でどのように使用できるかを想像することも難しくありません。

人間との同等性を構築するのは難しいことです

ヒューマノイドロボットは、日曜日の北京で開かれたロボットハーフマラソンレースで人間の世界記録よりも速く走った。しかし、経験豊富な人間の運動選手と1秒未満の速度で相互作用し、競争することができる機械を得ることは、ある点でより困難な課題です。

Sprangerは、研究者がロボットにあまりにも不公平な利点を与えることなく、ロボットの速度、腕のリーチ、パフォーマンスを週に少なくとも20時間訓練する経験豊富な運動選手と比較できるようにすることが重要だと述べました。一般的なサイズのコートでは、公式の卓球ルールに従ってプレイされます。

Sprangerは、「超人的な卓球ロボットを作るのはとても簡単です」と言いました。 「人間が戻すことができるよりもはるかに速くボールを吸い込んでシュートする機械を作ります。 しかしここではこれは目標ではありません。目標はある程度の比較可能性と人間に対するある程度の公平性を確保し、AIレベルと意思決定と戦術レベル、そしてある程度技術レベルで実際に勝利することです」

これは「ロボットが人間よりも早くボールを打つだけでは勝利できないが、実際にゲームをすることで勝利しなければならない」という意味だと彼は語った。

AI研究者は、長い間チェスなどのボードゲームをコンピュータパフォーマンスのベンチマークとして使用してきました。彼らは後でもう少しオープンなビデオゲームの世界に移動しました。しかし、AIをシミュレートされた環境から実際の世界に移すことは、長い間ロボットメーカーの標準でした。

Sprangerは、ロボットに実際の環境を教え、バックフリップなどの物理的に困難な活動を行う新しいAIベースのアプローチを通じて、昨年は「ロボット工学のための一種のChatGPTの瞬間」と語った。

プロは不可能だと思ったショットを成功させた「エース」

ソニーが卓球でロボットを扱う最初の会社ではありません。 John Billingsleyは、1983年に「Robot Ping-Pong」というタイトルの論文でこれらのコンテストを開拓するのに役立ちました。最近、GoogleのAI研究部門DeepMindもこのスポーツに取り組んでいます。

Billingsleyは印象的ですが、Sonyのすべてを見るコンピュータビジョンとモーション検知機能のために、2人の目を持つ人はチャンスをつかむのが難しいと言いました。

しかし、彼は「ボールを打つのか、火星に足を踏み入れるのか、真の発展は大会から出る」という教訓を加えると付け加えました。

日本プロ選手安藤南とソネカケルもソニーロボットと競争した。日本卓球協会の審判2人が試合を審判しました。

Natureに論文が掲載される前にピアレビューに論文を提出した後、Sonyの研究者たちは実験を続け、Aceはショット速度とラリーを加速し、はるかに積極的でテーブルの端に近づいたと語った。ソニーはエースが12月に彼らのうちの1人を除くすべての選手に勝ったと言いました。

1992年にバルセロナオリンピックに出場した別の専門選手の中村銀二郎は、エースがシュートする姿を見守った後、研究者たちに「他の誰もそうできなかっただろう。私はそれが可能だとは思わなかった」と話した。

しかし今、ロボットがその仕事をしてきたということは「人間もその仕事をする可能性があることを意味する」とネイチャー論文に発表された論評で語った。

___

APメディアのYuri KageyamaとJavier Arcigaがこのレポートに貢献しました。

Website |  + posts

最新のストーリー

spot_img