November 28th, 2020

собака

Появился новый метод создания микроскопических роботов



Ученые из Университета Пенсильвании представили дешевый метод производства одноразовых роботов. Их функционал практически не отличается от полноценных аналогов.


Исследователи объяснили, что все инженеры, которые занимаются созданием микроскопических движущихся роботов, сталкиваются с двумя проблемами. Они не могут изготовить детали так, чтобы те не ломались при изгибе или не могут контролировать приводы при помощи электрических сигналов.

Для преодоления этих проблем ученые представили новую технологию: поверхностные электрохимические приводы (SEA). Каждый из них изготовлен из тонкого слоя платины, толщиной 7 нм, с одной стороны он покрыт слоем титана толщиной 2 нм. Весь привод имеет толщину всего с десяток атомов, что делает его достаточно гибким, чтобы деформироваться без поломки.

Так ученые придумали миллион вариантов роботов, в них может использоваться разные варианты одной и той же технологии. Теперь исследователи создают несколько сотен устройств, чтобы массово тестировать их в разных средах — в том числе и в воде.

Такие микророботы очень недорогие в производстве и, несмотря на свою одноразовость, не уступают по функционалу настоящим устройствам. С солнечными батареями и SEA в качестве приводов, роботы могут питаться от лазерного света или даже от обычного солнечного света и работать бесконечно. При этом они могут реагировать на световой сигнал за 10 мс — предел, накладываемый вязким сопротивлением жидкости.

Сейчас роботы передвигаются со скоростью около 1 мкм/с. Тем не менее, пиковые скорости могут достигать 30 мкм/с. Ученые планируют протестировать устройства в разных средах и в будущем спроектировать полноценные модели по той же схеме.

promo antony_w august 17, 2014 11:48 18
Buy for 10 tokens
Есть блог, в котором написано много постов про роботов: ссылка И там есть несколько статей о замене рабочих мест человека роботами: Уже к 2018 году роботы отберут у человека часть профессий Рабский труд без зарплаты Армия роботов: зачем она нужна обильной людьми Поднебесной и кому может…
собака

ИИ научился переводить речь в видео с языком жестов



В Великобритании представили модель на основе ИИ, которая слушает речь и переводит ее в язык жестов. Для этого система создает цифровой аватар сурдопереводчика.

Модель на основе искусственного интеллекта (ИИ) научилась создавать фотореалистичные видео сурдопереводчиков. Эти аватары переводят в язык речь в реальном времени и могут улучшить доступ пользователей к десяткам источников.

Бен Сандерс из Университета Суррея (Великобритания), и его коллеги использовали нейронную сеть, которая преобразует разговорную речь в язык жестов. Система SignGAN сопоставляет эти знаки с трехмерной моделью человеческого скелета. Команда обучала ИИ на видео реальных переводчиков языка жестов, научила его создавать фотореалистичное видео на основе изображений.

Ранее в Google придумали модель, которая может считывать язык жестов во время видеозвонков. ИИ может определять «активно говорящего», но игнорирует собеседника, если он просто двигает руками или головой.

Исследователи представили систему обнаружения языка жестов в реальном времени. Она может отличать, когда собеседник пытается сказать что-то или просто двигает телом, головой, руками. Ученые отмечают, что эта задача может показаться легкой для человека, однако ранее такой системы не было ни в одном из сервисов видеозвонков — все они реагируют на любой звук или жест человека.

собака

Новый робот на основе ИИ умеет расставлять предметы по полкам



Ученые из США представили робота на основе ИИ, который умеет переставлять предметы на полке. В симуляторе его эффективность была очень высокой, а в реальной жизни составит около 80%.

Исследователи из Университета Беркли представили систему Lateral Access maXimal Reduction of occupancY support Area (LAX-RAY). Система умеет предсказывать местоположение объекта, даже когда видна лишь его часть. В ней также используется технология Google — контактный онлайн-интерфейс COntext Inference (COCOI), который внедряет свойства физических объектов в простую систему.

Ученые объяснили, что люди долго учатся манипулировать различными предметами, которые распространены в физическом мире. Для роботов это еще более сложная задача — все дело в трудностях восприятия реальных размеров объектов и законов физики.

Система LAX-RAY включает в себя три режима механического поиска предметов. Для проверки эффективности этого механизма исследователи использовали симулятор полок и генерировали 800 случайных сред. Затем они развернули LAX-RAY на физической полке с помощью робота Fetch и встроенной камеры с датчиком глубины, измеряя, смогут ли устройства вычислять местоположения объектов и правильно расставлять их.
Collapse )