Il y a plusieurs avancées dans l’IA pour la robotique et les véhicules autonomes, notamment

1. Apprentissage par renforcement : Les robots et les véhicules autonomes utilisent des algorithmes d’apprentissage par renforcement pour améliorer leur performance en se basant sur des résultats précédents.
2. Vision par ordinateur : Les robots et les véhicules autonomes utilisent des techniques de vision par ordinateur pour interagir avec leur environnement, comme la détection d’objets et la reconnaissance de formes.
3. Navigation autonome : Les robots et les véhicules autonomes utilisent des algorithmes de navigation pour se déplacer dans un environnement, comme la planification de trajets et l’évitement d’obstacles.
4. Traitement du langage naturel : Les robots et les véhicules autonomes utilisent des techniques de traitement du langage naturel pour comprendre et répondre aux commandes vocales.
5. Apprentissage en profondeur : Les robots et les véhicules autonomes utilisent des réseaux de neurones pour apprendre à partir de données complexes, comme les images et les sons.
6. Intégration de capteurs : Les robots et les véhicules autonomes utilisent différents capteurs pour percevoir leur environnement, comme les capteurs LiDAR, les capteurs radar et les capteurs de caméra.
7. Systèmes de communication : Les robots et les véhicules autonomes utilisent des systèmes de communication pour échanger des informations avec d’autres robots et véhicules, comme le Wi-Fi, le Bluetooth et le Zigbee.