A2A. Gracias.
Los que me parecen interesantes tienen que ver con el tiempo que lleva calcular el equilibrio después de un movimiento significativo, en gravedad cero, y en otras situaciones en las que nuestro propio equilibrio tiene problemas debido a cómo calculamos el equilibrio. Usamos mediciones de fluidos dentro de un conjunto de tubos en el oído interno, por lo que algo como girar en círculo interrumpe significativamente nuestras capacidades de equilibrio durante un período de tiempo significativo a medida que el fluido se asienta.
Entonces: el cálculo del equilibrio en gravedad cero y el tiempo para reorientar después de la rotación, el movimiento horizontal y el movimiento vertical son puntos de referencia decentes. Cualquier tecnología decente debería superar a la nuestra.
- ¿Hay alguna universidad en la India que ofrezca cursos a corto plazo sobre aprendizaje automático / ciencia de datos?
- ¿Por qué muchos estudios de investigación afirman que el aprendizaje profundo es una caja negra?
- ¿Vale la pena adquirir un conocimiento profundo tanto del aprendizaje automático como de la biología? ¿Debo concentrarme?
- Hipotéticamente, ¿sería posible cultivar tejido cerebral usando células madre y luego usarlo como un procesador distribuido para tareas de aprendizaje complejas?
- ¿Cómo puede alguien que es muy débil en matemáticas aprender el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo?
Además calcula el equilibrio mientras se mueve o gira. Un buen punto de referencia es un dispositivo que puede realizar tareas de equilibriocepción mientras gira. Dependiendo de qué tan rápido esté girando, incluso los sistemas basados en visión por computadora deberían tener problemas si no tienen una frecuencia de muestreo lo suficientemente rápida.
Hay muchos otros que son evidentemente relacionados con la precisión y la estimación de la velocidad de orientación.