Считаете, что дебют вашего слона, ферзевый гамбит и игра пешкой уникальны? Новый алгоритм искусственного интеллекта (ИИ) определит ваш шахматный стиль. Программное обеспечение ИИ уже может идентифицировать людей по их голосам или почерку. Теперь ИИ показал, что может помечать людей на основе их поведения при игре в шахматы, что является достижением в области “стилометрии”, которая может помочь компьютерам стать лучшими учителями шахмат или более человечными в их игре.
Система также может быть использована для выявления и отслеживания людей, которые считают, что их поведение в Интернете анонимно.

“Угрозы конфиденциальности быстро растут”, - говорит Александра Вуд, юрист Центра интернета и общества Беркмана Кляйна при Гарвардском университете. Она говорит, что подобные исследования, когда они проводятся ответственно, полезны, потому что они “проливают свет на значительный способ потери конфиденциальности”.

Программное обеспечение для игры в шахматы, такое как Deep Blue и AlphaZero, уже давно является сверхчеловеческим. Но Эштон Андерсон, специалист по информатике из Университета Торонто и главный исследователь нового проекта, говорит, что шахматные движки играют почти в “инопланетном стиле”, который не очень поучителен для тех, кто хочет учиться или совершенствовать свои навыки. Им было бы лучше адаптировать свои советы к отдельным игрокам. Но сначала им нужно будет зафиксировать уникальную форму игрока.

Подробнее на сайте https://robotsforpeople.blogspot.com/

Черпая вдохновение в природе, они разработали новый тип мягкого роботизированного захвата, который использует набор тонких щупалец для запутывания и захвата объектов, подобно тому, как медузы собирают оглушенную добычу. Сами по себе отдельные щупальца, или нити, слабы. Но вместе совокупность нитей может захватывать и надежно удерживать тяжелые предметы и предметы странной формы. Захват робота использует простое надувание, чтобы обернуть вокруг предметов, и не требует зондирования, планирования или управления с обратной связью.

Исследование было опубликовано в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

“С помощью этого исследования мы хотели переосмыслить то, как мы взаимодействуем с объектами”, - сказала Кейтлин Беккер, бывшая аспирантка и аспирант SEAS и первый автор статьи. “Используя естественную податливость мягкой робототехники и усиливая ее гибкой структурой, мы разработали захват, который больше, чем сумма его частей, и стратегию захвата, которая может адаптироваться к ряду сложных объектов с минимальным планированием и восприятием”.

В настоящее время Беккер является доцентом кафедры машиностроения Массачусетского технологического института.

Сила и адаптивность захвата обусловлены его способностью сцепляться с объектом, за который он пытается ухватиться. Нити длиной в фут представляют собой полые резиновые трубки. Одна сторона трубки покрыта более толстой резиной, чем другая, поэтому, когда трубка находится под давлением, она скручивается, как косичка, или как выпрямленные волосы в дождливый день.

Завитки завязываются в узел и запутываются друг с другом и с объектом, с каждым запутыванием увеличивая силу захвата. В то время как коллективный захват силен, каждый контакт по отдельности слаб и не повредит даже самый хрупкий предмет. Чтобы освободить объект, нити просто сбрасывают давление.

https://www.youtube.com/watch?v=SayuM8E_WaQ

Источник
https://newrobotsweb.blogspot.com/

Несмотря на то, что это наиболее распространенный, экономически эффективный и практичный метод введения лекарств, пероральная доставка лекарств для макромолекул, включая нуклеиновые кислоты и белки, ограничена ухудшающейся средой желудочно-кишечного тракта (ЖКТ) и плохой абсорбцией (1). Лекарства должны преодолевать жесткую кислую среду желудка, растворяться в жидкости желудочно-кишечного тракта, оставаться стабильными среди динамичной кишечной микробиоты и разлагающих ферментов, проникать через вязкий слизистый барьер и избегать откачивающих насосов для достижения терапевтической биодоступности (2, 3). Субтерапевтические уровни пероральной биодоступности приводят к тому, что многие лекарства требуют альтернативных и часто более обременительных путей введения.

Например, инсулин, ежедневно необходимый миллионам больных диабетом во всем мире, представляет собой пептид с биодоступностью при приеме внутрь менее 1%, что требует подкожных инъекций, что может привести к беспокойству, боли и неадгезии, связанным с инъекциями (4-6). Альтернативно, в случае ванкомицина, небольшой молекулы, обычно используемой при серьезных грамположительных бактериальных инфекциях, пероральная биодоступность от 0,069 до 4% вынуждает к внутривенному введению, требующему дорогостоящей госпитализации (7-9). Технологии для преодоления препятствий всасывания, распределения, метаболизма и выведения, которые необходимы для превращения химических веществ-кандидатов в лекарства, предоставляют большую возможность помочь пациентам получить необходимую фармакологическую терапию и поддержать фармацевтическую промышленность в разработке более приемлемых лекарств (10).

Абсорбция, первая стадия проникновения, в основном затруднена слизистым барьером. Благодаря своим вязким, гидрофильным, частым оборотам и свойствам геля, разжижающего при сдвиге, слизь служит динамическим, стерическим и интерактивным барьером, предотвращающим попадание лекарств в просвет на поверхность эпителия (11). Ранее были разработаны микроперемешалки для перемешивания in situ, которые продемонстрировали способность увеличивать скорость всасывания и биодоступность (12). Нанобиотехнологические подходы, в том числе трубчатые микрометры, покрытые рН-чувствительными полимерами, способны к целенаправленной доставке и продемонстрировали повышенную задержку в тканях желудка и слизистой оболочке, но их применение ограничено определенными типами лекарств и не было масштабировано для крупных моделей животных или людей (13, 14). Проникающие в слизь ПЭГилированные липосомы обладают повышенной проницаемостью для тканей, хотя они требуют громоздкой оптимизации, специфичной для конкретного препарата (15). Ультразвуковые колебания (16) и низкочастотные микровибрации (17) также показали эффективность в механическом стимулировании более высоких скоростей транспортировки, но требуют более удобных режимов введения для клинического применения. Скорость переноса лекарств через вязкую слизь можно ускорить, увеличивая дисперсию лекарств, вызывая перемешивание в слое слизи и временно обнажая эпителиальный слой.

Здесь мы описываем разработку RoboCap, перорально принимаемого роботизированного устройства для доставки лекарств, которое локально очищает слой слизи, улучшает перемешивание и местно наносит полезную нагрузку лекарства для улучшения всасывания лекарства (Ролик 1). Вращательные и сбивающие движения RoboCap генерируются поверхностными элементами, предназначенными для непосредственного взаимодействия с тонкими кишечными (SI) складками, ворсинками и слизью.

Источник scientificrobots

Суян Сюй, доцент кафедры химической биологии, завязывает квантовомеханические “узлы” в топологических материалах, что может стать ключом к раскрытию потенциала квантовых технологий для хранения и обработки огромных массивов информации и обеспечения революционных достижений в самых разных областях.

“Представьте себе веревку, обозначенную несколькими узлами”, - сказал Сюй. “Независимо от того, насколько сильно изменяется форма веревки, количество узлов, известное как топологическое число, не может быть изменено без изменения его фундаментальной идентичности путем добавления или отмены узлов”. Именно эта надежность потенциально делает топологические материалы особенно полезными.

Сюй, получивший степень бакалавра в Китае, впервые столкнулся с топологическими материалами, когда поступил в аспирантуру по физике в Принстоне в 2008 году, когда материалы только создавались. Научные интересы Сюя включают электронные и оптические свойства в квантовых материях, такие как топологические состояния и состояния нарушенной симметрии.

Топологические материалы перемещают электроны по своим поверхностям и краям без какого-либо трения или потерь, что делает их перспективными материалами для сверхскоростной электроники, такой как квантовые компьютеры. Такие устройства потенциально могут быть более мощными, чем существующие компьютеры, потому что их квантовые биты, называемые “кубитами”, используют два свойства квантовых состояний — суперпозицию и запутанность - для кодирования информации.

✅Подробнее Зеленые роботы

Стипендия предназначена для студентов с любым уровнем предшествующего исследовательского опыта и предоставляет консультации и стипендии, чтобы помочь им провести лето в районе Кембриджа. Это также дает студентам возможность представить свою работу и пообщаться с коллегами и коллегами. Они работают с руководящими преподавателями и сотрудниками лабораторий для разработки и проведения исследовательских проектов в области квантовой науки, включая квантовую информацию, системы, материалы и инженерию.

Денис Кордова Карризалес в лаборатории Манди.

“Это помогло мне чувствовать себя более уверенно в проведении исследований”, - сказала о летней программе старшеклассница Денис Кордова Карризалес. Роуз Линкольн / Фотограф из Гарварда

Программа предлагает стипендиатам взглянуть на реальную жизнь ученых—исследователей - и это не всегда так захватывающе, как некоторые могут подумать. Кордова Карризалес говорит, что ее процесс повторяется, и часто эксперименты ничего не дают, но это заставляет ее постоянно переосмысливать и корректировать то, что она делает. Очарованная, испытывающая трудности и “граничащая с зависимостью” от работы, она описала летний опыт как дающий ей некоторый технический опыт и уверенность в себе как ученого.

“Это лето в целом заставило меня понять, что я действительно получаю удовольствие от исследований и хочу продолжать их”, - сказала Кордова Карризалес. “Это помогло мне чувствовать себя более уверенно при проведении исследований. Я получил возможность руководить своим собственным проектом. Все это заставило меня почувствовать себя очень способным”.

Источник https://newrobotsweb.blogspot.com/

Мы хотим, чтобы потенциальные авторы знали, что научная робототехника приветствует статьи, описывающие первые достижения в определенном приложении робототехники, в конкретном новом методе, в подходящем компоненте — даже в областях, которые еще не объединены, но имеют четкое значение для робототехники. Научная робототехника также приветствует междисциплинарные результаты.

Робототехника - это особая область, требующая вклада со стороны различных областей техники и науки, а прогресс в робототехнике все чаще основывается на новых подходах в разных дисциплинах. Выводы о материалах, компонентах, моделях, алгоритмах, социальных и этических проблемах и многом другом приветствуются, если существует четкая связь с робототехникой.

Один из частых вопросов заключается в том, как мы оцениваем статьи на уровне редакционной коллегии. Мы рассматриваем три основных критерия. Во-первых, мы смотрим на техническую и научную новизну. Насколько этот робот, метод или алгоритм отличается от других? Один из примеров из нашего журнала - робот RoBeetle, управляемый искусственными мышцами, работающими на сгорании химического топлива, который продемонстрировал новизну с технической точки зрения. Новизна также может быть достигнута за счет использования робота для понимания неизвестного фундаментального аспекта в социальных науках, например, в человеческом взаимодействии.

Подробнее на сайте https://roboticsof2023.blogspot.com/

В начале 19-го века в Англии луддиты восстали против внедрения машин в текстильную промышленность. Название луддитов происходит от мифической истории об ученике ткача по имени Нед Лудд, который в порыве гнева против все более опасных и плохих условий труда якобы уничтожил две вязальные машины. Вопреки распространенному мнению, луддиты были против технологий не потому, что они были невежественны или неумелы в их использовании (1). На самом деле луддиты были проницательными ремесленниками, которые заботились о своем ремесле, а некоторые даже управляли машинами. Более того, они понимали последствия внедрения машин в свое ремесло и условия труда. В частности, они были глубоко обеспокоены тем, как технология используется для изменения баланса сил между рабочими и владельцами капитала.

Проблема не в появлении технологий; проблема в том, как технология применяется. В этом суть интенсивно поляризующих дебатов о роботизированном труде. Слишком часто дебаты сводятся к двум противоположным фракциям: пессимистам, выступающим против технологий, и оптимистам, выступающим за технологии. С одной стороны, глубоко пессимистичные люди считают, что права трудящихся будут значительно ущемлены, массовая безработица и расширяющаяся пропасть между социально-экономическими классами. С другой стороны, чрезмерно оптимистичные люди верят, что технологии принесут лучшие рабочие места и необузданное экономическое богатство. Реальность такова, что, несмотря на крайности, у обеих сторон есть веские аргументы. В дебатах в их нынешнем виде не хватает середины, оставляя мало места для детального и вдумчивого обсуждения. Упрощенно предполагать, что те, кто пессимистично относится к технологическим изменениям, не понимают потенциала технологий, поскольку неверно делать вывод, что те, кто с оптимизмом смотрит на технологические изменения, не думают о последствиях. Пессимисты могут полностью понимать потенциал технологических изменений и все же чувствовать, что недостатки перевешивают преимущества. Оптимисты могут не хотеть перемен любой ценой, но они чувствуют, что затраты того стоят.
Источник
robotsofscience.blogspot.com

Робототехника задает глубокие вопросы. Мы хотим создавать машины, которые выполняют поставленную задачу в неопределенном мире. Наш первый вопрос заключается в том, как наши машины представляют этот мир. Насколько сложным должно быть это представление? Является ли это математическим, числовым или семантическим? Нужно ли нам представлять это с помощью “простой” линейной алгебры, теории нелинейных систем или семантики, или мы признаем, что наши алгоритмы и математика не работают, и пробуем глубокое обучение? Следующий вопрос, который мы задаем, касается восприятия.

Как мы определяем параметры этих моделей и датчики, которые нам нужны для предоставления этой информации, и как должна меняться структура этих представлений по мере того, как наши машины воспринимают изменяющуюся среду? Однако самый большой вопрос, который мы задаем, заключается в том, что делает наших роботов разумными? Как мы связываем наши датчики с нашими представлениями и с действиями, которые наши машины должны предпринять для достижения своих целей? Ни одна другая область науки или техники не задает подобных вопросов сразу. Это сложные вопросы без четких решений и часто без четких путей к решениям.
Подробнее https://invasionrobots.blogspot.com/

Предвзятость, закодированная в алгоритмах, непропорционально влияет на маргинальные и миноритизированные группы населения. Например, программное обеспечение для распознавания лиц часто является точным для белых лиц, но плохо оснащено для более темной кожи, что привело к ошибочным арестам чернокожих мужчин. ИИ также использовался для оценки вероятности рецидива уголовных обвиняемых, которые, вероятно, ограбили достойных людей условно-досрочного освобождения, и для определения того, где полиция должна патрулировать, что привело к чрезмерному использованию черных и коричневых районов. Использование роботов-полицейских собак поднял вопросы об их потенциале вооружения против цветных людей.

Смягчение предвзятости в приложениях робототехники потребует более разнообразных команд разработчиков. Диверсификация области может начаться с того, что люди всех возрастов будут увлечены наукой, технологиями, инженерией и математикой (STEM). Робототехника - отличная точка входа; во многих школах проводятся соревнования по созданию роботов, которые служат эффективным инструментом рекрутинга для STEM. Совместная работа над проектом робототехники позволяет студентам и наставникам разрушать культурные барьеры, разбивать стеклянные потолки, спасаться от бедности и говорить на универсальном языке. Учителя на всех уровнях могут привлекать различные группы населения, освещая работу чернокожих исследователей. Такие организации, как Black in Robotics объединяет чернокожих исследователей, профессионалов отрасли и студентов для создания сообщества; выступать за разнообразие, равенство и интеграцию; и усиливать призывы к социальной справедливости.

Подробнее на сайте Умные роботы

Большая часть фантастики о роботах, похоже, попадает в одну из двух категорий: истории о том, как они собираются убить нас всех, или истории о том, как роботы становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Хотя мне нравится первое — первые два фильма о Терминаторе являются классикой по какой—то причине, и есть несколько потрясающих эпизодов Black Mirror, которые затрагивают эту тему - меня больше привлекают книги и фильмы, которые рисуют роботов в позитивном свете.

Роботы будут играть огромную роль в нашем будущем, и фантастика - отличный способ исследовать, что именно это может означать. Итак, когда я узнал, что Кадзуо Исигуро написал новый роман о роботах под названием "Клара и Солнце", я не мог дождаться, чтобы забрать его. Я читал Остатки дня много лет назад и думал, что это блестяще. Его последний так же вдумчив и красиво написан, как и следовало ожидать от него.

Подробнее - Блог Билла Гейтса

В первые дни кризиса инженеры отчаянно пытались узнать о поврежденных ядрах реакторов и уровнях радиации внутри зданий, данных, которые роботы должны были предоставить. Увы, ни Asimo, предназначенный для навигации по спокойным офисам, ни любой другой из хваленых японских роботов не справился с задачей навигации по сложным, усыпанным мусором интерьерам Фукусимы. Оператор станции, Tokyo Electric Power Company (TEPCO), должен был обратиться к американским военным роботам, таким как 510 PackBot от iRobot, чтобы получить первые проблески внутри объекта. Только в июне 2011 года, 2 месяца спустя, модифицированный японский спасательный робот под названием Quince вошел в одно из разрушенных сложных зданий.

"Когда произошла Фукусима, я был поражен тем, что в Японии не было роботов, которые могли бы помочь каким-либо существенным образом", - говорит Фредерик Шодт около Сан-Франциско, штат Калифорния, автор книги "Внутри королевства роботов: Япония, мехатроника и грядущая роботопия". "Это практически довело меня до слез".

Однако через пять лет после аварии роботы наконец-то готовы массово войти в разрушенные реакторы. Теперь ожидается, что они сыграют важную роль в решении сложной задачи дезактивации и демонтажа реакторов. Робототехники делают остановку прогресса в разработке машин для конкретных задач, таких как дезактивация и удаление расплавленных масс ядерного топлива, но они знают, что их творения должны быть адаптируемыми. "Мы должны подготовиться к непредвиденным ситуациям, выходящим за рамки ожиданий и воображения", - говорит Сатоши Тадокоро, робототехник из Университета Тохоку в Сендае, Япония, который руководил разработкой айвы.
По материалам Люди и роботы

Предыдущая работа показала дискомфорт с человекоподобными роботами, когда люди приписывали им больше эмоций. В исследовании, опубликованном психологами Куртом Греем из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилле и Дэниелом Вегнером (ныне покойным) в 2012 году, участники смотрели короткое видео головы робота либо спереди, где они могли видеть его "человеческое" лицо, либо сзади, где они видели его "человеческое" лицо.электрические компоненты. Те, кто наблюдал за его лицом, оценили его как более способного чувствовать боль и страх, и в результате они чувствовали себя более "испуганными".

Но что происходит, когда внешний вид искусственного интеллекта остается прежним, но его эмоции становятся более похожими на человека? Чтобы выяснить это, Ян-Филипп Штайн и Питер Олер, психологи из Технологического университета Хемница в Германии, дали гарнитуры виртуальной реальности 92 участникам и попросили их понаблюдать за коротким разговором между виртуальным мужчиной и женщиной на общественной площади. Персонажи обсуждают свое истощение от жаркой погоды, женщина выражает разочарование по поводу отсутствия свободного времени, а мужчина выражает сочувствие к раздражению женщины в ожидании друга.

Все наблюдали одну и ту же сцену, но участники получили одно из четырех описаний. Половине сказали, что аватары контролируются людьми, а половине сказали, что они контролируются компьютерами. В каждой группе половине сказали, что разговор был написан по сценарию, а половине сказали, что он был спонтанным.

По материалам сайта robotsfutureweb.blogspot.com

Коллекция сайтов про роботов
pearltrees.com

Здесь список блогов с информацией про роботов
bloglovin.com/

Этот огромный образец, охватывающий большую часть видимой вселенной, позволит спектроскопическому инструменту темной энергии (DESI) искать флуктуации в скоплениях, которые могут выдать природу темной энергии. До сих пор темная энергия, по-видимому, имеет одинаковый ускоряющий эффект везде, на протяжении большей части истории Вселенной. Это говорит о том, что это постоянное давление, связанное с самой тканью пространства - так называемой космологической постоянной. Но если темная энергия окажется изменчивой с течением времени, это может потребовать более экзотического объяснения, такого как дополнительное силовое поле, иногда называемое квинтэссенцией, которое может измениться в течение космической истории. Или это может указывать на необходимость более фундаментального переписывания общей теории относительности, теории гравитации Альберта Эйнштейна.

"Что это за история?" - спрашивает Офер Лахав, астроном из Университетского колледжа Лондона и глава британского консорциума, участвующего в проекте стоимостью 75 миллионов долларов. "Я хотел бы знать, прежде чем умереть".

Астрономы первоначально обнаружили космическое ускорение, измеряя расстояние до сверхновых в удаленных галактиках. Они обнаружили, что эти далекие маяки были сметены дальше, чем если бы расширение было постоянным. Но некоторые сомневаются, достаточно ли надежно сверхновые отмечают расстояние, чтобы исследовать поведение темной энергии, и астрономы приняли новую тактику с возрастающей точностью. Например, астрономы с обзором темной энергии, недавно завершенным с помощью телескопа в Чили, искал крошечные искажения в формах галактик, вызванные вмешивающейся материей, распределение которой содержит ключи к растяжению пространства.

Астрономы DESI будут использовать то, что оказалось самым мощным зондом темной энергии до сих пор. Они будут искать рябь, называемую барионными акустическими колебаниями, в скоплении галактик. Эти рябь началась как звуковые волны, которые промыли Вселенную через 400 000 лет после большого взрыва, когда она была закрученной массой частиц и энергии. Как только этот первичный суп остыл и стал прозрачным, рябь, которая привлекла к ним материю и сформировала основы для скоплений галактик, заперлась, разделенная характерным расстоянием. Измеряя, как этот космический критерий вырос с течением времени, астрономы могут оценивать конкурирующие эффекты темной энергии и гравитации и искать отклонения. "Это чудо, что природа построила такую полезную линейку", - говорит Лахав.

Проект под названием Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) впервые применил эту технику в рамках Sloan Digital Sky Survey (SDSS), который опирался на 2,5-метровый телескоп в Нью-Мексико. Он нанес на карту около 2 миллионов галактик, но это было медленно и трудоемко. Чтобы получить расстояние до галактики, астрономы разделяют ее свет на спектр и измеряют ее красное смещение или растяжение ее света расширением Вселенной. Астрономы BOSS сделали это, установив фокальную плоскость телескопа с маской: алюминиевой пластиной, в которую они просверлили сотни отверстий, каждое из которых находилось в месте, где падал свет от известной галактики. Оптические волокна, вручную прикрепленные к каждой дыре, поймали свет каждой галактики и подали его на спектрограф. Но исследователям приходилось делать новую пластину и прикреплять волокна каждый раз, когда телескоп поворачивался к новой части неба. "Это было ужасно, но эффективно", - говорит член команды DESI Джон Пикок из Эдинбургского университета.

Используя 4-метровый телескоп Николаса У. Майалла на Китт-Пик в Аризоне, DESI будет захватывать галактики из более глубокого пространства и времени, чем SDSS, а автоматизация повысит его производительность за ночь. Прибор имеет 5000 волокон, прикрепленных к его фокальной плоскости шириной 0,8 метра. Каждый наконечник волокна может быть перемещен в считанные секунды крошечным роботизированным приводом. 5000 волокон змеятся по задней части телескопа в комнату с контролируемой температурой, содержащую 10 спектрографов, каждый из которых анализирует свет 500 галактик одновременно. Весь инструмент может быть перенастроен на новый участок неба за несколько минут. "DESI в 10 раз эффективнее, чем последний опрос от SDSS", - говорит ученый проекта Дэвид Шлегель из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли в Калифорнии. "Это следующее поколение".
По материалам сайта Люди и роботы

Тут полный список блогов про роботов draft.blogger.com

Большинство современных роботизированных протезов работают путем записи — с поверхности кожи — электрических сигналов от мышц, оставшихся нетронутыми после ампутации. Некоторые люди с ампутированными конечностями могут управлять своей искусственной рукой, сокращая мышцы, оставшиеся в предплечье, которые контролировали бы их пальцы. Если эти мышцы отсутствуют, люди могут научиться использовать менее интуитивные движения, такие как сгибание мышц предплечья.

Однако эти настройки могут быть привередливыми. Электрический сигнал изменяется, когда рука человека потеет, опухает или скользит в гнезде протеза. В результате устройства приходится перекалибровать снова и снова, и многие люди решают, что носить тяжелую роботизированную руку весь день просто не стоит, говорит Шрия Шринивасан, биомедицинский инженер Массачусетского технологического института.

Но есть и другой способ подключиться к предполагаемым движениям человека: слушая нервы, которые передают команды мозга вниз по руке. Провода, посаженные непосредственно в эти нервы, могут улавливать электрические сигналы для управления протезом. Но сигналы слабые, и небольшие движения тонкого нервного волокна относительно регистрирующего электрода могут изменить или затенить тонкое сообщение нерва.

Поэтому исследователи попытались усилить нервные сигналы, подключив их к мышце. Некоторые перенаправили нервы из руки в грудную мышцу и подняли сильный электрический сигнал, когда человек сокращает эту мышцу, думая о движении руки.

Но хирурги должны удалить некоторые существующие нервы в грудной клетке, чтобы проложить новые. Как говорит Кларк, "есть только одна машина, которая может поместиться на парковочном месте". Это означает, что процедура может поставить под угрозу мышцу, которую некоторые ампутанты используют для перемещения оставшегося плеча.

Подробнее robotlabweb.blogspot.com

апреля 28, 2022
ОСТОРОЖНО: РОБОТЫ СКОРО СМОГУТ ОБУЧАТЬ ДРУГ ДРУГА



Роботы обучают друг друга

Метод обучения может помочь им выполнять работу по дому или обезвреживать бомбы
Скоро роботы-помощники станут частью нашей повседневной жизни, но только если мы сможем научить их новым задачам без программирования. Если вам нужно научиться программировать, вы можете сделать бутерброд самостоятельно. Теперь новая система делает обучение роботов

почти таким же простым, как обучение ребенка. И удобно, или даже немного тревожно, если вы боитесь доминирования роботов — они могут использовать эту систему, чтобы поделиться своими навыками друг с другом.
Есть два основных способа обучить робота. Один из них - запрограммировать его движения, что требует времени и опыта кодирования. Другой - продемонстрировать то, что вы хотите, потянув его конечности, перемещая их цифровые представления или выполняя задачу самостоятельно в качестве примера для подражания роботу. Но деликатные задачи иногда требуют большей точности, чем человек может продемонстрировать вручную — обезвреживание бомбы - один из хороших примеров. Теперь, с помощью системы под названием C-LEARN, ученые снабдили робота базой знаний простых шагов, которые он может разумно применять при изучении новой задачи.

"[C-LEARN] использует очень практичный подход, который работает очень хорошо", - говорит Анка Драган, робототехник из Калифорнийского университета в Беркли, которая не участвовала в исследовании.

В этой системе пользователи-люди сначала помогают создать базу знаний робота. Исследователи обучили двурукого робота по имени Оптимус, щелкая и перетаскивая его конечности в программном обеспечении. Они демонстрировали движения, такие как хватание за верхушку цилиндра или за бок блока. Они выполняли каждую задачу семь раз с разных позиций. Движение каждый раз немного менялось, и робот искал шаблоны, которые затем интегрировал в свою систему. Например, если бы захват всегда оказывался примерно параллельно объекту, робот сделал бы вывод, что параллелизм является важным ограничением для этого процесса.

На данный момент робот "похож на 2-летнего ребенка, который просто знает, как дотянуться до чего-то и схватить его", - говорит Клаудия Перес Д'Арпино, ученый-компьютерщик из Массачусетского технологического института в Кембридже и руководитель исследования. Благодаря своей базе знаний робот может изучать новые многоступенчатые задачи всего за одну демонстрацию. Пользователи показывают роботам желаемую задачу с помощью программного обеспечения C-LEARN, а затем одобряют или исправляют попытку робота. Это одно и то же дело.

"Роботы, которые могут подчиняться геометрическим ограничениям, существуют уже более десяти лет", - говорит Майя Какмак, робототехник из Вашингтонского университета в Сиэтле, которая не участвовала в этой работе. - Однако до сих пор ими могли пользоваться только специалисты.
Подробнее profrobotics.blogspot.com

Чтобы научить систему, разработчики обычно выставляют ее набору обучающих картинок и регулируют веса ребер, чтобы получить правильный результат. Это сложная задача оптимизации, которая значительно усложняется с размером сети и требует существенной компьютерной обработки, отличной от самой нейронной сети. Усложняя ситуацию, все ребра по всей сети должны быть настроены одновременно, а не один за другим. Чтобы обойти эту проблему, физики искали физические системы, которые могут эффективно настраивать себя без внешних вычислений.

Теперь Диллаву и его коллеги разработали систему, которая может сделать именно это. Они собрали небольшую сеть, случайным образом связав вместе 16 общих электрических компонентов, называемых регулируемыми резисторами, как и многие очистители труб. Каждый резистор служит ребром в сети, а узлы-это соединения, где встречаются выводы резисторов. Чтобы использовать сеть, исследователи устанавливают напряжения для определенных входных узлов и считывают напряжения выходных узлов. Регулируя резисторы, автоматизированная сеть научилась производить желаемые выходы для заданного набора входов.

Чтобы обучить систему с минимальным объемом вычислений и памяти, исследователи фактически построили две идентичные сети друг над другом. В “зажатой” сети они подавали входные напряжения и фиксировали выходное напряжение до нужного им значения. В “свободной” сети они фиксировали только входное напряжение, а затем позволяли всем остальным напряжениям плавать до любого значения, которое они будут, что обычно давало неправильное напряжение на выходе.

Затем система отрегулировала сопротивления в двух сетях в соответствии с простым правилом, которое зависело от того, была ли разность напряжений на резисторе в зажатой сети больше или меньше, чем разность напряжений на соответствующем резисторе в свободной сети. После нескольких итераций эти настройки привели все напряжения на всех узлах двух сетей в согласие и обучили обе сети давать правильный выход для данного входа.

Важно отметить, что настройка требует очень мало вычислений. Системе нужно только сравнить падение напряжения на соответствующих резисторах в зажатых и свободных сетях, используя относительно простой электрический виджет, называемый компаратором, говорит Диллаву.

Сеть была настроена для выполнения различных простых задач ИИ, сообщил Диллаву на встрече. Например, она может различать с точностью более 95% три вида ириса в зависимости от четырех физических измерений цветка: длины и ширины его лепестков и чашелистиков—листьев чуть ниже цветка. Это канонический тест ИИ, который использует стандартный набор из 150 изображений, 30 из которых использовались для обучения сети, говорит Диллаву.

Однако маловероятно, что сеть резисторов когда-либо заменит стандартные нейронные сети. С одной стороны, его реакция на разные входы, вероятно, должна меняться более резко, если сеть резисторов должна соответствовать способности искусственной нейронной сети проводить тонкие различия, говорит Диваллу.

Подробнее https://popularwebtopics.blogspot.com/

Я также встретился с доктором Робертом Вудом, основателем Гарвардской лаборатории микророботов. Его команда фокусируется на био-роботах. Его самое известное изобретение-RoboBee, летающий микробот, который в два раза меньше скрепки и весит менее одной десятой грамма. Некоторые модели RoboBee способны переходить от плавания под водой к полету в воздухе. Они также работают над тем, как рои RoboBees общаются друг с другом и координируют свои движения.

Конечно, легко представить, как такое маленькое и потенциально скрытое изобретение может быть использовано в гнусных целях. Однако команда Роберта предвидит будущее, в котором летающие микроботы могут сыграть полезную роль в сельском хозяйстве, поисково-спасательных миссиях, наблюдении и мониторинге климата. Их исследования также, вероятно, будут иметь применение в других областях. Например, технологии, разработанные для производства таких маленьких роботов, могут быть использованы в медицине для изготовления небольших хирургических устройств для эндоскопических процедур.

Прежде чем какие-либо из этих преимуществ могут быть реализованы, команда Роберта должна решить некоторые сложные технические проблемы. Одна из ключевых проблем заключается в том, как управлять маленьким летающим роботом. В настоящее время каждый RoboBee привязан к тонкому проводу, подключенному к источнику питания. Цель состоит в том, чтобы найти способ иметь бортовое питание, чтобы каждый RoboBee мог быть автономным. Батарея, которая маленькая и легкая, еще не доступна, поэтому они изучают способы сделать свои собственные.

Еще одна удивительная область исследований Роберта - мягкая робототехника. Его команда хочет создать новый тип робота, который будет полностью эластичным, без жестких компонентов, таких как батареи или электронные системы. Их первое творение-3D-печатный робот по прозвищу Octobot - мягкий, автономный и химически питается. Они также недавно разработали мягкую роботизированную руку для использования в глубоководных исследованиях. До сих пор роботизированные руки на исследовательских подводных лодках были сделаны из твердых материалов, которым не хватает ловкости, чтобы схватить медуз и других хрупких морских обитателей. Новые мягкие руки позволят подводным исследователям осторожно поднимать нежных водных существ, не повреждая их.

Было интересно увидеть исследования, проводимые в обеих этих гарвардских лабораториях, и поговорить со многими молодыми студентами, привлеченными робототехникой. Я не сомневаюсь, что мы все услышим от них более удивительные открытия в ближайшие годы. Мне не терпелось узнать больше о быстро растущей области исследований робототехники.

Источник https://sciencerobotsweb.blogspot.com