波士顿动力机器狗2019年开售;全球首套高铁自动驾驶系统完成测试

图片来自 Boston Dynamics 官网

 进展 |  SpotMini 机器狗送货上门 

 2019年正式开售 

“行走、后空翻、跑步,爬台阶、自己开门,这个机器人有点全能。”

波士顿动力计划到2019年7月,每年量产1000台 SpotMini 机器狗,打入建筑、运送、安全和家庭助理主流市场,让2019年成为“机器狗元年”。

波士顿动力发布一个视频——SpotMini 将货物送到波士顿动力一名员工的家门口。他们希望这将在2019年成为随处可见的事情。

波士顿动力现在瞄准的家庭助理领域,主要是指老年护理机器人。Baxter 工业机器人创造者 Rodney Brook 曾在2016年预测:“如果你想要10年20年的盈利,就做老年人护理机器人。”

原文链接:

波士顿动力放出机器狗送货视频,2019年SpotMini开售!

 救灾 | 小“虾米”也有大能量 

 美国国防部启动研制毫米级救灾机器人 

“为了验收该机器人的效果,科研团队将在2019年3月进行‘奥林匹克式’的评估。”

美国国防部下属 DARPA(美国国防高级研究计划署)近日宣布启动代号为“虾米”(全称为短程独立微型机器人平台)的项目,为自然和紧急灾难场景开发毫米级机器人。这不仅能增强搜救能力,也能帮助评估废墟的危险程度,提高灾后重建的效率和安全性。

在地震这样的大型自然灾害中,迷你机器人能派上大用场。毕竟,较大的机器人能帮人类搬开断瓦残垣,却无法在缝隙间寻找生命的迹象。

原文链接:

http://news.ifeng.com/a/20180724/59383342_0.shtml

 机器人 | 胃镜替代者?

 MIT 设计出人类细胞大小的自供电机器人 

“这种机器人最终可能会成为石油、天然气管道和人体肠道诊断的福音。”

MIT 的研究人员最新公布一款机器人,体积足够小,可以“无限”漂浮在空中。研究人员通过在胶体上附着 2D 电子设备来实现这个目标。胶体是微小的粒子,尺寸为 1 米的十亿分之一到百万分之一。简而言之,这些设备与人类的卵细胞差不多大小。

此外,通过光电二极管半导体,这些微型的独立系统能自驱动,无需电池。系统能将光转化为微弱电荷,确保设备上搭载的环境传感器工作,同时在设备上储存信息。

原文链接:

https://techcrunch.cn/2018/07/24/researchers-design-self-powered-robots-the-size-of-human-cells/?ncid=rss

 科研 | AI 能验毒,小白鼠有救了?

“但从现实而言,动物毕竟在某些方面和人类是最接近的。而我们要做的,就是让动物承担更少的牺牲和痛苦。”

最近,一项来自《毒理科学》杂志的研究表明,通过一种新的机器学习系统,利用动物测试毒性的历史很可能将被改写。动物实验,至少是动物测试毒性实验将有可能被计算机代替。

该研究团队利用 AI 系统对数据库中1万多种化学物质进行了86万次的测试,进而对不同化学性质和毒理性质的物质进行分组,以组内某一物质的毒性为参照,推测其他物质的毒性。

最终结果显示,利用计算机测试得到的毒性准确率为87%,而使用动物再次进行测试的正确率则为81%。

原文链接:

《AI能验毒了,动物会因此离开实验室的樊笼吗?》

论文地址:

https://academic.oup.com/toxsci/advance-article/doi/10.1093/toxsci/kfy152/5043469

 科研 | 水母握手心,下海捉章鱼

 哈佛大学研发超柔性机器人 

“与以往借助的粗糙坚硬的机器人相比,它可以将古老的软体动物完好地带回陆地。”

近日哈佛大学的研究人员研发了一款十二面体的“折纸花瓣”柔性机械臂 RAD,能够抵达人类无法到达的深海,捕捉海底世界的软体动物并将其完好无损地带回陆地,对深海探索有极大应用潜力。


RAD 外观像一个5瓣的花朵,材质柔软耐用,是3D 打印而成的聚合物。当机器人抓手的5个花瓣关合时,从外形上看是一个中空的十二面体,能够在观察到猎物时迅速关合并且给猎物留下足够的空间。

论文地址:

http://robotics.sciencemag.org/content/3/20/eaat5276

原文链接:
《哈佛超柔性机器人把水母握手心 ,还可下海活捉章鱼》

 科研 | 首个完全端到端模型 

 百度推出完全端到端的并行音频波形生成模型 

“此外,这也是语音合成领域第一个真正的端到端模型:单个神经网络,直接从文本到原始音频波形。”

最近,百度硅谷人工智能实验室的研究员提出了 ClariNet,一种全新的基于 WaveNet 的并行音频波形(raw audio waveform)生成模型

WaveNet 是能够完美模仿人类声音的最前沿语音合成技术(Google I/O 大会所展示的超逼真合成语音的背后技术)。自从其被提出,就得到了广泛的离线应用。但由于其自回归(autoregressive)的特点,只能按时间顺序逐个生成波形采样点,导致合成速度极慢,无法在 online 应用场合使用。

ClariNet 中所提出的并行波形生成模型基于高斯逆自回归流(Gaussian inverse autoregressive flow),可以完全并行地生成一段语音所对应的原始音频波形。比起自回归的 WaveNet 模型,其合成速度提升了数千倍,可以达到实时的十倍以上。

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/1807.07281.pdf

原文链接:
《学界 | 语音合成领域的首个完全端到端模型,百度提出并行音频波形生成模型 ClariNet》

 交通 | 全球首套高铁自动驾驶系统完成试验 

自动驾驶潮流势不可挡。”

近日,中关村丰台园轨道交通代表企业——“中国通号”自主研发的全球首套时速350公里高铁自动驾驶系统顺利完成现场试验,标志着我国高铁即将迎来自动驾驶时代。

高铁自动驾驶技术是在既有时速350公里列车运行控制技术(CTCS-3)基础上增加列车自动驾驶功能(ATO)的行业前端技术。

原文链接:

全球首套高铁自动驾驶系统完成试验 中科院无人直升机试飞成功

百度AI
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产业自动驾驶波士顿动力机器狗
相关数据
自动驾驶技术技术

从 20 世纪 80 年代首次成功演示以来(Dickmanns & Mysliwetz (1992); Dickmanns & Graefe (1988); Thorpe et al. (1988)),自动驾驶汽车领域已经取得了巨大进展。尽管有了这些进展,但在任意复杂环境中实现完全自动驾驶导航仍被认为还需要数十年的发展。原因有两个:首先,在复杂的动态环境中运行的自动驾驶系统需要人工智能归纳不可预测的情境,从而进行实时推论。第二,信息性决策需要准确的感知,目前大部分已有的计算机视觉系统有一定的错误率,这是自动驾驶导航所无法接受的。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

语音合成技术

语音合成,又称文语转换(Text to Speech)技术,是将人类语音用人工的方式所产生,能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来,相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术,是信息处理领域的一项前沿技术,解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息,也即让机器像人一样开口说话。

机器人技术技术

机器人学(Robotics)研究的是「机器人的设计、制造、运作和应用,以及控制它们的计算机系统、传感反馈和信息处理」 [25] 。 机器人可以分成两大类:固定机器人和移动机器人。固定机器人通常被用于工业生产(比如用于装配线)。常见的移动机器人应用有货运机器人、空中机器人和自动载具。机器人需要不同部件和系统的协作才能实现最优的作业。其中在硬件上包含传感器、反应器和控制器;另外还有能够实现感知能力的软件,比如定位、地图测绘和目标识别。之前章节中提及的技术都可以在机器人上得到应用和集成,这也是人工智能领域最早的终极目标之一。

神经网络技术

(人工)神经网络是一种起源于 20 世纪 50 年代的监督式机器学习模型,那时候研究者构想了「感知器(perceptron)」的想法。这一领域的研究者通常被称为「联结主义者(Connectionist)」,因为这种模型模拟了人脑的功能。神经网络模型通常是通过反向传播算法应用梯度下降训练的。目前神经网络有两大主要类型,它们都是前馈神经网络:卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),其中 RNN 又包含长短期记忆(LSTM)、门控循环单元(GRU)等等。深度学习是一种主要应用于神经网络帮助其取得更好结果的技术。尽管神经网络主要用于监督学习,但也有一些为无监督学习设计的变体,比如自动编码器和生成对抗网络(GAN)。

准确率技术

分类模型的正确预测所占的比例。在多类别分类中,准确率的定义为:正确的预测数/样本总数。 在二元分类中,准确率的定义为:(真正例数+真负例数)/样本总数

工业机器人技术

工业机器人是面向工业加工制造的可自动控制,多用途,需有三轴及以上可编程的固定或可移动机械手。其系统中包括带有执行机构的机械手以及示教控制器。 它可以依靠自身控制能力来执行预设的轨迹及动作。典型应用包括焊接,刷漆,组装,采集和放置等工作。工业机器人完成工作具有高效性,持久性和准确性。目前常用的工业机器人包括关节机器人,SCARA机器人,并联机器人和直角坐标机器人等。

生成模型技术

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。

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