Последние события робототехники
WEB3.0Июльский выпуск #Science Robotics представляет искусственные ткани, которые играют роль паутины и паука; система беспроводного зрения для крошечных роботов; социально-вспомогательные роботы для пандемии COVID19 и за ее пределами и многое другое.
Собственная пластичность кремниевых нанотранзисторов для динамической памяти и функций обучения
Ученые смоделировали свойства нейронов, используя принципы биосенсоров, и модифицировали классический полевой транзистор для создания искусственного нейротранзистора. Преимущество такой архитектуры заключается в одновременном хранении и обработке информации в одном компоненте. В традиционной транзисторной технологии они разделены, что замедляет время обработки и, следовательно, в конечном итоге также ограничивает производительность.
Кремниевая пластина + полимер = чип, способный к обучению
«Мы применяем вязкое вещество - называемое solgel - к обычной кремниевой пластине с цепями. Этот полимер затвердевает и становится пористой керамикой », - объясняет профессор материаловедения. «Ионы движутся между отверстиями. Они тяжелее электронов и медленнее возвращаются в свое положение после возбуждения. Эта задержка, называемая гистерезисом, и является причиной эффекта хранения. Чем больше возбужден отдельный транзистор, тем быстрее он откроется и пропустит ток. Это укрепляет связь. Система учится.
Компьютеры на базе такого чипа будут менее точными и будут склонны оценивать математические вычисления, а не вычислять их до последнего знака после запятой. Робот с такими процессорами научится ходить или понимать; он будет обладать оптической системой и научиться распознавать связи. И все это без необходимости разработки какого-либо программного обеспечения. Но это не единственные преимущества нейроморфных компьютеров. Благодаря своей пластичности, сходной с пластичностью человеческого мозга, они могут адаптироваться к изменяющимся задачам во время работы и решать проблемы, для которых изначально не были запрограммированы.
- Роботизированный захват с мягкими чувствительными пальцами, разработанный в MIT, может обрабатывать кабели с беспрецедентной ловкостью.
- Робот, путешествующий из точки A в точку B, более эффективен, если он понимает, что точка A - это диван в гостиной, а точка B - холодильник. Это идея здравого смысла, стоящая за «семантической» навигационной системой.
- Команда компьютерных ученых и инженеров-материаловедов из Национального университета Сингапура (NUS) недавно продемонстрировала захватывающий подход к тому, чтобы сделать роботов умнее. Они разработали сенсорную интегрированную систему искусственного мозга, которая имитирует биологические нейронные сети, которые могут работать на энергоэффективном нейроморфном процессоре, таком как чип Intel Loihi. Cистема включает в себя датчики искусственной кожи и зрения, что дает роботам возможность делать точные выводы об объектах, которые они захватывают, на основе данных, полученных в режиме реального времени.
- Прозрачные, отражающие объекты теперь в пределах досягаемости роботов. Специалисты из Университета Карнеги-Меллона разработали систему цветных камер для распознавания форм на основе цвета. Стандартная камера не может измерять формы, как камера глубины, но исследователи, тем не менее, смогли обучить новую систему имитировать систему глубины и неявно выводить форму для захвата объектов. Они делали это, используя изображения глубины с непрозрачных объектов в паре с цветными изображениями тех же самых объектов. После обучения система цветных камер была применена к прозрачным и блестящим объектам. Система CMU использует коммерческую камеру RGB-D, способную отображать как цветные изображения (RGB), так и изображения глубины (D). Система может использовать этот единственный датчик для сортировки вторсырья или других коллекций объектов - некоторые непрозрачные, некоторые прозрачные, некоторые отражающие.
- Беспроводное управляемое зрение для живых насекомых и роботов Исследователи из Вашингтонского университета разработали крошечную беспроводную управляемую камеру, которая передает видео на смартфон со скоростью от 1 до 5 кадров в секунду, установлена на механическом рычаге, который может поворачиваться на 60 градусов. Это позволяет зрителю захватывать панорамный снимок с высоким разрешением или отслеживать движущийся объект, затрачивая при этом минимальное количество энергии. Чтобы продемонстрировать универсальность этой системы, которая весит около 250 миллиграммов - команда смонтировала ее на живых жуках и роботах размером с насекомое. Камеры, которые используются в смартфонах, потребляют много энергии для съемки широкоугольных фотографий с высоким разрешением, и это не работает в масштабе насекомых. Сами камеры легкие, но батареи, которые им необходимы, делают систему слишком большой и тяжелой для того, чтобы насекомые - или роботы размером с насекомое - могли тащить ее. Чтобы имитировать зрение животного, исследователи использовали крошечную черно-белую камеру со сверхнизким энергопотреблением, которая может перемещаться по полю зрения с помощью механического рычага. Камера и манипулятор управляются через Bluetooth со смартфона на расстоянии до 120 метров. Жуки могли свободно перемещаться по гравию, подниматься по склону и даже лазить по деревьям. Жуки так жили как минимум год после окончания эксперимента. Исследователи также использовали свою систему камер для создания самого маленького в мире наземного, мощного автономного робота с беспроводным зрением. Этот робот размером с насекомое использует вибрации для перемещения и потребляет почти ту же мощность, что и маломощные Bluetooth-передатчики.
- Исследователи разработали крошечного пластикового робота, изготовленного из отзывчивых полимеров, который движется под воздействием света и магнетизма. В будущем этот «беспроводной водный полип» сможет привлекать и захватывать частицы загрязняющих веществ из окружающей жидкости или собирать и транспортировать клетки для анализа в диагностических устройствах.
WEB3.0 -будущее интернета