La robótica y la inteligencia fabricado están convergiendo a un ritmo sin precedentes, impulsando avances en automatización, percepción y colaboración de máquinas humanas. Mantenerse al día con estos avances requiere seguir fuentes especializadas que entreguen profundidad técnica, actualizaciones de investigación y ideas de la industria. Los siguientes aspectos destacados de la tira 12 de los blogs y sitios web de robóticos más autorizados y centrados en la IA para rastrear en 2025.
IEEE Spectrum – Robótica
La sección Robótica de IEEE Spectrum sigue siendo una de las fuentes más respetadas para informes técnicos profundos sobre autonomía, diseño de robots, transporte y control. Combina el prospección de la industria con información a nivel de laboratorio.
Marktechpost
MarktechPost cubre regularmente la investigación de robótica adentro del ecosistema de IA y formación instintivo más amplio. Destaca el trabajo de vanguardia en el formación de robots, la percepción, la simulación y los sistemas de múltiples agentes.
Robohub
Robohub es una plataforma impulsada por la comunidad con contribuciones de investigadores de robótica, ingenieros y profesionales de todo el mundo. Incluye entrevistas, discusiones técnicas y actualizaciones de los laboratorios de investigación.
El noticia del autómata
Esta plataforma de parte combina parte de la industria de robótica con informes técnicos. Hace rastreo de la actividad de inicio, la automatización industrial y los diseños avanzados de robots en todos los sectores.
Blogs académicos y laboratorios de investigación
Blogs de laboratorios como MIT CSAIL, Instituto de Robótica CMUy Investigación de inteligencia fabricado de Berkeley (Bair) A menudo publica sobre su última investigación de robótica, conjuntos de datos y lanzamientos de código amplio.
Híbridos especializados de AI-Robotics
Plataformas centradas en AI como Blog de Deepmind y Blog de investigación de Meta AI Con frecuencia publica una investigación relacionada con la robótica en la intersección del formación profundo, la simulación y la IA encarnada.
Asociación de Industrias Robóticas (RIA) – Robotics.org
El RIA ofrece actualizaciones sobre estándares de robótica, integración del sistema y automatización industrial con un musculoso contexto técnico.
Phys.org – Sección de robótica
Phys.org agrega parte de investigación de robótica entero, que cubre nuevos algoritmos, plataformas robóticas e innovaciones mecánicas en toda la sociedad y la industria.
ZDNET – Robótica
La cobertura robótica de ZDNet se centra en la automatización en la configuración empresarial, ofreciendo información sobre las plataformas robóticas emergentes y su implementación técnica.
Centro de singularidad – Robots
Singularity Hub explora la investigación de robótica contiguo con implicaciones sociales a dispendioso plazo. Los artículos a menudo corren los avances de laboratorio con discusiones sobre la ética de la inteligencia fabricado y la coexistencia humana-robot.
Sociedad de Robótica y Automatización de IEEE
Los sitios de blogs y conferencias de IEEE RAS (por ejemplo, IROS, RSS) comparten documentos técnicos, tutoriales y resúmenes, haciéndolos esenciales para las comunidades de robótica académica y aplicada.
En torno a la ciencia de datos – Artículos de robótica/AI
Los profesionales publican tutoriales, implementaciones y discusiones de algoritmos de control de Robotics-AI aquí, un puente de ML esforzado con sistemas de robótica.
Conclusión
A medida que la robótica continúa evolucionando a través de dominios industriales, académicos y de consumo, estas plataformas proporcionan perspectivas esenciales sobre el progreso de la investigación, las prácticas de ingeniería y la implementación del mundo verdadero. Ya sea que se centre en los sistemas de control, la IA incorporada o los robots colaborativos, estos capital siguen siendo críticos para comprender la trayectoria de la robótica y su integración con IA en 2025 y más allá.
Michal Sutter es un profesional de la ciencia de datos con una Ingenio en Ciencias en Ciencias de Datos de la Universidad de Padova. Con una saco sólida en prospección estadístico, formación instintivo e ingeniería de datos, Michal se destaca por variar conjuntos de datos complejos en ideas procesables.