Neura Robotics dévoile le modèle fondamental « Neuron AI » pour l'IA physique
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Neura Robotics a présenté Neuron AI, un modèle fondamental multimodal conçu pour améliorer l'IA physique en intégrant la vision, le toucher, l'audio, les données d'état du robot, le langage et la mémoire. Basée à Metzingen, en Allemagne, l'entreprise utilise une architecture Perception-Language-Action qui permet aux robots de maintenir le contexte et de suivre des objets même lorsqu'ils sortent du champ de vision de la caméra. Le modèle est entraîné à l'aide d'une combinaison de données réelles provenant des Neura Gyms, d'outils de simulation et de démonstrations humaines capturées via des combinaisons équipées de capteurs. Cette approche permet aux robots de relier cause et effet sur des séquences plus longues plutôt que de réagir uniquement à l'entrée visuelle immédiate. Neura prévoit de démontrer ces capacités lors de Nvidia GTC Berlin, où son humanoïde 4NE1 exécutera une séquence autonome de lavage du linge de 11 minutes. La démonstration comprend le tri des vêtements, l'utilisation d'un lave-linge et le transfert des articles vers un sèche-linge sans intervention humaine. De plus, l'entreprise relie le développement du modèle à sa plateforme Neuraverse pour distribuer les mises à jour sur les flottes de robots tout en permettant aux clients d'affiner les modèles pour un usage privé.
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