Pokračujeme v díle těch,
kteří byli první.

Aktuální vydání

Číslo 7/2019 vyšlo tiskem 26. 6. 2019. V elektronické verzi na webu 26. 7. 2019. 

Téma: Kabely, vodiče a kabelová technika; Nářadí, nástroje a zařízení pro práci s kabely

Hlavní článek
Správa aktiv a potřeba diagnostiky v Průmyslu 4.0

Číslo 3/2019 vyšlo tiskem 11. 6. 2019. V elektronické verzi na webu 15. 7. 2019.

Veletrhy a výstavy
Euroluce 2019 očima designérky
Výstava Světlo v architektuře 2019
Amper 2019 v zajetí „chytrých“ technologií

Pro osvěžení paměti
Osvětlovací sklo z Kamenného pahorku

Aktuality

Digitální továrna 2.0 na MSV 2019 Digitální továrna 2.0 je jedním z hlavních témat Mezinárodního strojírenského veletrhu…

Historicky nejvyšší grant Evropské unie dostal česko-slovenský energetický projekt ACON Společnosti E.ON Distribuce a Západoslovenská distribuční (ZSD) získaly od Evropské…

Viceprezidentem asociace ENTSO-E zvolen člen představenstva ČEPS, a.s., Zbyněk Boldiš Zbyněk Boldiš, člen představenstva ČEPS, a.s., byl zvolen do funkce viceprezidenta…

Drony z Fakulty elektrotechnické ČVUT v Praze budou obhajovat vítězství v Abu Dhabi Utkají se o hlavní cenu 1 milion dolarů. Testy systému spolupracujících autonomních dronů…

Více aktualit

Umělá inteligence ovládá robotické rameno k balení krabic. Šetří tak provozní náklady

27.06.2019 | TechXplore | www.techxplore.com

Výzkumníci z Rutgers University použili umělou inteligenci k ovládání robotického ramena za účelem efektivnějšího balení krabic. Cílem výzkumu bylo ušetřit firmám čas a peníze.

„Jsme schopni dosáhnout nízkonákladového automatizovaného řešení, které lze snadno nasadit do ostrého provozu. Klíčem k úspěchu je provádět minimální, ale účinné hardwarové volby a soustředit se na robustní algoritmy a software,“ uvedl jeden z autorů studie Kostas Bekris, docent Fakulty informatiky při Rutgers University-New Brunswick.

Robotické rameno

Výzkumníci vyvinuli pro ovládání robotického ramena speciální software a algoritmy. Využili vizuální data a jednoduchou přísavku nahrazující prst pro přesouvání předmětů. Výsledkem je systém, který dokáže otáčet předměty tak, aby nalezl vhodný povrch, za který je může zachytit. Krom toho používá také snímaná data k posouvání a seskupování předmětů na požadované místo. Během těchto operací sleduje umělá inteligence v reálném čase okolní prostředí k detekci a zabránění případných kolizí.

Celý článek na TechXplore

Image Credit: Rahul Shome

-jk-