robot Trend Report
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High impact
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Mid impact
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Signal watch
なぜこのサイトを作ったのか
私たちそれぞれが個別にAIを使って情報収集し、同じような3行要約を作るたびに、世界中で膨大な電力と計算リソースが消費されています。 本プロジェクトは、あらかじめ広範な情報を取得・集約しておくことで、個別のAI実行回数を減らし、地球環境（GPU/TPU負荷）に配慮した効率的な情報収集を目指す実験的なダッシュボードです。
Zennの「robotics」のフィード
経路計画に学習は必要か：RRT系を20シード回して境界線を引く
・「これからは Physical AI（フィジカルAI：現実世界で動くロボットなどにAIを載せる分野）だから、RRT のような古典的な経路計画はもう要らない」 このところ何度か目にした。ただ、そう書いている記事のどれにも、RRT（Rapidly-exploring Random Trees：ランダムに木を伸ばして通れる経路を探すアルゴリズム）が実際に何ミリ秒で何を返すのかという数字が無かった。手元に RRT・RRT-Connect・RRT*・Informed RRT* とダイクストラ法・A*（どちらも地図を格子に区切って最短経路を求めるグラフ探索）の自作実装があるので、まず古い側の実力を測...