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há 8 dias
Auki Labs Apresenta Posemesh: Uma Nova Era para Robótica Colaborativa
No campo da robótica, o desafio de permitir que múltiplos robôs colaborem efetivamente em espaços compartilhados tem sido um obstáculo significativo. A Auki Labs está abordando essa questão por meio do desenvolvimento do posemesh, um mapa espacial compartilhado que melhora a forma como os robôs percebem e interagem com seu ambiente. Atualmente, a maioria dos mapas espaciais carece de informações contextuais, fornecendo apenas dados geométricos sem rótulos significativos de objetos. Essa limitação força os robôs a dependerem de processos computacionalmente intensivos para reconhecimento de objetos, o que desacelera a tomada de decisões e limita a escalabilidade dos sistemas autônomos. Ao introduzir o posemesh, a Auki Labs visa simplificar esse processo, permitindo que os robôs operem de forma mais eficiente com demandas computacionais reduzidas.
Os robôs Unitree G1 e Go2-W estão na vanguarda dessa inovação, servindo como plataformas ideais para a implementação do posemesh. Com seus sensores avançados e mobilidade, esses robôs podem navegar efetivamente em mapas espaciais pré-construídos. O posemesh facilita uma compreensão compartilhada entre os robôs, permitindo que eles coordenem movimentos e alocem tarefas sem a necessidade de cada robô processar seu ambiente de forma independente. Essa abordagem colaborativa não apenas aumenta a eficiência, mas também minimiza a redundância, levando, em última análise, a uma comunicação melhor entre robôs e a sistemas mais escaláveis em várias indústrias.
A Auki Labs imagina um futuro onde os robôs possam se adaptar a ambientes em tempo real, superando gargalos computacionais e trabalhando juntos de forma harmoniosa. Ao investir no posemesh e em plataformas robóticas avançadas, a empresa está pioneirando uma abordagem mais inteligente para robótica e IA. Esta iniciativa é crucial para a adoção generalizada de robôs em ambientes mistos ou híbridos, pois desbloqueia o potencial para frotas colaborativas que são maiores do que a soma de suas partes. À medida que a Auki Labs continua a inovar, a promessa de um futuro robótico mais interconectado e eficiente se torna cada vez mais tangível.
há 2 meses
Posemesh da Auki: Uma Rede Descentralizada para Percepção de Máquinas
A Auki está liderando o desenvolvimento do posemesh, uma rede descentralizada de percepção de máquinas projetada para preencher a lacuna entre humanos, dispositivos e IA para os próximos 100 bilhões de usuários na Terra e além. Esta rede inovadora visa criar um senso externo de espaço que máquinas e IA possam utilizar para compreender colaborativamente o mundo físico. Com 70% da economia global ainda dependente de locais físicos e trabalho, a missão da Auki é aprimorar a capacidade intercognitiva da civilização, permitindo uma melhor resolução de problemas e experiências em conjunto com a IA.
O posemesh introduz várias características destinadas a melhorar diversos setores. Para os varejistas, ele aborda o desafio crítico da colocação de produtos e alocação de espaço nas prateleiras, fornecendo insights que aumentam a eficiência operacional. Na gestão de propriedades, o posemesh facilita a comunicação clara e o rastreamento de ativos, garantindo que os problemas sejam identificados e resolvidos prontamente. Além disso, para eventos, ele oferece posicionamento preciso e links de navegação compartilháveis, transformando a maneira como os visitantes navegam pelos espaços e maximizando suas experiências por meio de mapas de realidade aumentada (AR).
A Auki enfatiza a importância da privacidade em sua abordagem descentralizada, garantindo que nenhuma organização única possa capturar ou monitorar espaços privados. Ao permitir que os usuários contribuam para a compreensão do mundo pela IA enquanto mantêm a propriedade de seus dados, o posemesh representa um passo significativo em direção a tornar o mundo legível por máquinas. Esta iniciativa não apenas apoia a revolução da IA, mas também aborda os desafios e perigos inerentes à privacidade de dados na computação espacial.
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