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인공지능(AI)이 빠르게 일상에 스며들면서 사람들이 AI에 대한 적응력이 높아졌다.
ChatGPT와 같은 AI 도구가 정보 처리 및 커뮤니케이션 방식을 변화시키고 있다.
AI 발전에도 불구하고 대량 실업으로 이어지지 않은 것은 기술 적응력 덕분이다.
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달걀을 잡는 데는 부드러운 터치가 필요하고, 물병을 여는 데는 더 강한 힘이 필요하다.
기계 학습이 의수 개발에 도움을 주고 있다.
기계 학습을 통해 의수가 다양한 물체를 잡는 데 필요한 힘을 조절할 수 있다.
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펭귄 워치(Penguin Watch)의 10년간의 연구 결과, 남극 펭귄의 번식기가 기후 변화에 따라 2주나 앞당겨졌다.
이는 펭귄들이 기후 변화에 적응하기 위한 놀라운 변화를 보여준다.
옥스포드 대학과 옥스포드 브룩스 대학이 주도한 이 연구는 펭귄의 생태 변화를 밝히는 데 기여한다.
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기후 변화는 야생 동물에 광범위한 영향을 미친다.
계절 이동, 번식 시기, 몸 크기 및 질량에 영향을 미치고 생태적 과정을 파괴한다.
국제 과학팀은 73종의 동물 종에 대한 200개 이상의 과학 연구를 분석하여 기후 변화와 표현형, 형태 및 개체수 추세 간의 관계를 조사했다.
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토착 공동체는 수 세기 동안 기후 변화에 적응하며 살아왔다.
그들의 적응은 날씨, 물, 토양, 계절 변화에 대한 면밀한 관찰에 기반한다.
이러한 적응 방식은 여러 세대에 걸쳐 개선되었다.
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로봇 자동화가 빠르게 발전하고 있지만, 대부분의 시스템은 물체의 강성이나 무게 변화에 따라 미리 훈련된 움직임을 조정하는 데 어려움을 겪는다.
일본 연구진은 가우시안 프로세스 회귀를 사용하여 적응형 동작 재현 시스템을 개발했다.
이 시스템은 최소한의 데이터로도 인간과 유사한 로봇의 움직임 민첩성을 가능하게 한다.
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