Исследователи из Школы интерактивных вычислений (School of Interactive Computing), Института робототехники и интеллектуальных машин (Institute for Robotics and Intelligent Machines) разработали набор новых алгоритмов, которые позволяют компьютерам "видеть" и понимать все то, что делают люди в повседневной жизни. Работа технологии, реализованной на принципах глубинного машинного изучения, основана на анализе более чем 40 тысяч снимков, сделанных камерой, носимой человеком в течение 6 месяцев, с интервалом в 30-60 секунд. Анализ этих снимков позволил компьютеру разбить их на категории и соотнести их с 19 видами деятельности, а определение действий и предугадывание последующих действий человека производилось программой с точностью в 83 процента.

Термины, которые описывают явления странного квантового мира, стали достаточно распространены в нашем словаре в последнее время. Наши читатели уже не один раз слышали о кварках, глюонах и даже о кошке Шредингера. И сейчас мы представим вам еще одно такое слово - "глюбол" (Glueball), и этому слову соответствует экзотическая элементарная частица, которая была недавно обнаружена учеными из Венского технологического университета (TU Wien). А самая странная особенность обнаруженной частицы-глюбола заключается в том, что она состоит исключительно из глюонов, другими словами - из чистых сил ядерных взаимодействий.

Финал соревнования DARPA Robotics Challenge показал, что одной из самых больших неприятностей, которые могут приключиться с современными гуманоидными роботами, является неконтролируемое падение. В большинстве случаев роботы падали, сильно ударяясь об поверхность своей головой и верхней частью туловища, что очень часто приводило к получению ими серьезных повреждений. С человеком такая ситуация происходит тогда, когда он абсолютно не готов к падению, а роботы, не имеющие специализированных алгоритмов, не готовы к падению все 100 процентов времени. Это положение пытаются исправить специалисты из Технологического университета Джорджии, которые уже реализовали в виде программных алгоритмов некоторые техники из борьбы дзюдо. И роботы, снабженные поддержкой этих алгоритмов, совершают падение наиболее безопасным для них способом, что позволяет им снова подняться на ноги и продолжить выполнение своей задачи.