Durante la conferencia EmTech Digital de este año, el profesor de UC Berkeley Ken Goldberg dio a conocer la última versión de un sistema que MIT Tech Review llamó el “robot más diestro jamás creado”.

En su etapa actual, el sistema robótico Dex-Net puede recoger alrededor de 270 elementos por hora.

El objetivo más amplio del proyecto Dex-Net es desarrollar un agarre de robots altamente confiable a través de una amplia variedad de objetos rígidos, como herramientas, artículos para el hogar, productos empacados y piezas industriales.

Dex-Net 2.0 está diseñado para conjuntos de datos de entrenamiento generados para aprender modelos de redes neuronales convolucionales de calidad de agarre (GQ-CNN) que predicen la probabilidad de éxito de los posibles agarres en objetos a partir de nubes de puntos.

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Dex-Net 2.1 agrega simulación dinámica con pybullet y extiende el robusto modelo de agarre a la tarea secuencial de recolección de contenedores.

Dex-Net 3.0 agrega soporte para efectores finales basados ​​en succión.

Dex-Net 1.0 fue diseñado para el análisis distribuido de comprensión robusta en la nube a través de conjuntos de datos de más de 10.000 modelos de malla 3D.

Fuente: Mashable

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