BrainCo giới thiệu tại WAIC nền tảng điều khiển robot bằng ý nghĩ thông qua mũ EEG, với độ trễ chỉ dưới 200 mili giây.
Vì sao nên đọc: Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu về tương lai của giao tiếp người-máy thông qua công nghệ sinh học, giúp họ khám phá cách kết hợp trí tuệ nhân tạo với sinh lý học để tạo ra các hệ thống tương tác mới, từ đó mở rộng kiến thức về thiết kế hệ thống AI thông minh và ứng dụng trong các lĩnh vực như robot học, y tế và giao diện người-máy.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://thenextweb.com/news/brainco-brain-to-robot-platform-waic. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình với video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem khóa họcLuyện thuật toán chấm tự động 7 ngôn ngữ, chạy code ngay trên trình duyệt.
Alexandre LeBrun, CEO của AMI Labs, không sử dụng thuật ngữ "AGI" hay "siêu trí tuệ" (superintelligence) dù ngành AI đang theo đuổi chúng.
Là một lập trình viên muốn xây dựng AI thực tế và hiệu quả, bạn nên đọc bài này để tránh rơi vào hào hoa về "AGI" hay "superintelligence" mà thực sự cần hiểu về các khái niệm cơ bản và ứng dụng thực tế của mô hình thế giới (world model) như AMI Labs đang phát triển.
AI cho doanh nghiệp B2B: chat đa kênh AI phản hồi, gom lead tiềm năng, phân loại khách hàng.
Sắp ra mắtDự án CPSDrone tạo ra những chú cá robot cỡ nhỏ cho bể thủy sinh, giải quyết các thách thức như truyền thông vô tuyến dưới nước ở tần số 433 MHz, vỏ chống nước in 3D bằng công nghệ seal vòng O-ring, và sạc tự động qua trạm docking. Những robot này được điều khiển tập trung thay vì hoạt động hoàn toàn tự chủ, trong khi thuật toán boids có thể thay thế vai trò điều khiển trung tâm nhờ tính đơn giản và khả năng mô phỏng đàn cá sinh động.
Đọc bài này để khám phá cách giải quyết những thách thức kỹ thuật thực tế trong thiết kế các robot dưới nước nhỏ gọn, từ giao tiếp vô tuyến dưới nước đến tối ưu hóa hệ thống tự động hóa thông qua các giải pháp đơn giản như thuật toán boids.
Meta vừa công bố phiên bản 2 của hệ thống Brain2Qwerty, sử dụng máy quét MEG không xâm lấn để giải mã các câu văn bản từ hoạt động não bộ. Hệ thống đạt độ chính xác 61% cho từng từ (tối đa 78% ở người tham gia tốt nhất), vượt trội so với các hệ thống không xâm lấn trước đây chỉ đạt vài phần trăm. Mặc dù sử dụng pipeline LLM tương tự ChatGPT để tái tạo câu từ tín hiệu não nhiễu, hệ thống vẫn còn hạn chế lớn như thiết bị cồng kềnh, không hoạt động theo thời gian thực và yêu cầu người dùng phải gõ bàn phím để huấn luyện. Các phương pháp xâm lấn vẫn dẫn đầu về độ chính xác với 92% cho toàn bộ câu.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách kết hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và giải mã não bộ để tạo ra hệ thống mới trong lĩnh vực AI não-giao tiếp, giúp mở rộng ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong y tế và tương tác người-máy.
Khi AI được trang bị thân thể (embodied AI), nó sẽ kế thừa bề mặt tấn công (attack surface) từ phần cứng, bao gồm các lỗ hổng trong chuỗi cung ứng (supply chain) và tương tác vật lý.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách bảo mật hệ thống AI có thể bị tấn công khi chuyển sang dạng vật lý, từ đó nâng cao kiến thức về các rủi ro mới trong việc phát triển các ứng dụng AI có thể di động hoặc tích hợp với thiết bị.
Hemispheric, startup NeuroAI do một nhà tiên phong Face ID đồng sáng lập, huy động được 52 triệu USD cho mô hình Descartes gồm 6 tỷ tham số, có khả năng đọc não bộ không xâm lấn.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách AI hiện đại kết hợp với khoa học thần kinh, giúp phát triển các mô hình học sâu mạnh mẽ hơn, từ đó mở ra những ứng dụng mới trong y tế, tự động hóa và thậm chí là tương tác người-máy thông minh.
Chiếc drone quay không nhìn thấy Phantom Twist tận dụng giới hạn thị giác của con người để bay lén lút, phục vụ quan sát động vật ít xâm phạm hơn.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thiết kế thiết bị không gian trời, giúp tối ưu hóa tính năng giấu giếm và theo dõi sinh vật một cách hiệu quả hơn.
Một nhóm sinh viên đại học Cornell đã giành giải thưởng lớn tại cuộc thi Farm Robotics Challenge với robot diệt cỏ tự động sử dụng điện, đánh bại 95 đội khác. Robot này hoạt động độc lập trong vườn nho và vườn cây ăn quả, tiêu diệt cỏ dại bằng xung điện thay vì thuốc diệt cỏ, và sẽ được phát triển thành sản phẩm thương mại bởi startup Rootline Robotics nhờ khoản tiền thưởng 50.000 USD.
Là một lập trình viên muốn phát triển giải pháp công nghệ nông nghiệp hiệu quả, bạn nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng điện để khắc phục vấn đề sử dụng hóa chất và tìm hiểu về kiến thức về tự động hóa, cảm biến và hệ thống điều khiển tiên tiến trong ứng dụng thực tế.
Nvidia đã thuyết phục được các tên tuổi lớn trong ngành robotics Nhật Bản như FANUC, Yaskawa, Kawasaki cùng 19 đơn vị khác tham gia Cosmos Coalition, nhằm phát triển các mô hình thế giới mở, dù chưa có cam kết ràng buộc hay thông tin tài chính được tiết lộ.
Những công ty hàng đầu Nhật Bản trong robotics đang tham gia vào Cosmos của Nvidia, mở ra cơ hội hợp tác tiên tiến để phát triển AI công nghiệp, giúp lập trình viên hiểu cách ứng dụng mô hình mở trong tương lai của tự động hóa.