Курьезного вида млекопитающая скотинка — утконос — обладает уникальным с точки зрения техники оборудованием в структуре своего клюва |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-09-15 12:09 Там имеются не только специализированные механорецепторы (воспринимают давление), но и электрорецепторы (воспринимают электромагнитные поля). Расположенные упорядоченно на клюве, они формируют ряд параллельных полос. Получившаяся система реагирует как на механические, так и на электрические стимулы, обеспечивая комплексную реакцию животного на потенциальную еду в мутной воде. Как это работает? Мышцы потенциальной добычи, сокращаясь, генерируют электромагнитное возмущение. Утконос способен эти штуки дистанционно чувствовать и интерпретировать, оценивая форму, размер и расстояние до пищевого объекта (этакий Дэвид Копперфильд с клювом). Вдохновлённые таким необычным органом чувств сотрудники нескольких китайских университетов, прихватив с собой до кучи группу исследователей-британцев, разработали новую модель искусственной многорецепторной кожи, которая способна чувствовать предметы на расстоянии и идентифицировать материалы, из которых они сделаны. Причем работает она бесконтактно — на небольшом расстоянии от предмета. Для описанного волшебства инженеры использовали двумерную (2D) матрицу датчика для интеграции данных сканирования реальных объектов в свёрточную нейронную сеть. Как хвастаются авторы: «Это обещает преобразующие достижения во взаимодействии человека с компьютером и в нейроморфных вычислениях». Источник: vk.com Комментарии: |
|