机器人

机器人是一种能够执行各种任务的自动化机械设备或程序,它们通常被设计和编程来模仿或执行人类的工作。机器人可以采用各种不同的形态和技术,包括物理机器人(具有实体身体)、虚拟机器人(存在于计算机程序中)以及混合型机器人(结合了物理和虚拟元素)。

机器人要崛起:人工智能将来能够直接解读人脑电波

神经科学家正在教导计算机直接从人脑中读出单词。近日,《科学》(Science)杂志的专职撰稿人凯利·塞维克(Kelly Servick)报道了预印本网站bioRxiv发表的3篇论文。在论文中,3个研究团队各自展示了他们如何将神经活动记录解码成语音。在这3个研究中,研究人员在进行脑外科手术的患者大脑上直接放置了电极,当他们听取语音或者大声朗读文字时,这些电极就记录神经元的活动。接着,研究人员尝试解读患者听到或说出的内容,患者大脑的电活动都转化成了某种程度上能够理解的声音文件。

第一篇论文发表在bioRxiv上,描述了研究人员向正在进行脑外科手术的癫痫患者播放语音的实验。需要指出的是,实验中采集的神经活动记录必须非常详细,才能用于解读。而且这种详细的程度必须在十分罕见的条件(比如脑外科手术)下才能达到,此时大脑暴露在空气中,电极直接放在上面。

当患者听取声音文件时,研究人员记录了患者大脑中处理声音部分的神经元活动。他们尝试了多种方法将神经元活动数据转化成语音,发现“深度学习”的效果最佳。深度学习是机器学习的分支,计算机可以在无人管理的情况下,通过深度学习来解决问题。当研究人员通过一个合成人类声音的声码器播放转化结果时,由11个听众组成的小组解读这些词的准确率是75%。

想知道哪些技术有潜力颠覆未来?看这篇文章就够了

编者按:未来会怎样?没人知道,但是人人都可以设想。从AI、区块链、无人机,到AR/VR、无人车,乃至于物联网、微芯片、纳米机器人、CRISPR,以及智能微尘、数字孪生等,AI专家Adrien Book汇编了各种有可能成为下一个大事物的颠覆性技术,把它们分成无聊的意料之中、还算过得去、非常令人兴奋以及很晦涩但非常令人兴奋这四类,不妨看看谁最有可能率先取得突破吧。

作为一个稍纵即逝的概念,技术被记者、创业者和投资者无休止地关注着,希望靠留意和投资下一个大事物而赚大钱。以至于在这个过程中有时候他们会失去理智,弄出一些非常愚蠢的东西。这群快乐的预言者往往看不到以史为鉴的讽刺性。在一个创新和改变是取得进步的命脉的领域过于依赖过去的数据作为未来情况的信号。

但是读者对此依然买账,因为我们作为人喜欢那种可预测以及清晰的叙述的感觉。因此为了让大家达成一些共识,以下是我对未来科技的一些预测,其中既有以及被讨论得烂大街的无聊东西,也有那些似乎很怪异或者不大可能的东西,对于后者我反而愿意投钱。

<strong>无聊的意料之中的东西</strong>

<strong>AI/机器学习/深度学习</strong>

最高的柔性系统是“人”,智能柔性生产的七大方面和两个要素

作为制造业中极为重要的一环,柔性制造在整个制造业智能化转型的过程中扮演着极具分量的角色,对于如何理解柔性制造各方情况,本文将为你带来很好的辅助效果。

<strong>一、如何理解柔性制造</strong>

根据国标定义,柔性制造系统是数控加工设备、物料运储装置和计算机控制系统等组成的自动化制造系统。它包括多个柔性制造单元,能适应加工对象变换的自动化机械制造系统。

刚性生产系统是用于工件输送系统将各种刚性自动化加工设备和辅助设备按一定的顺序链接起来,在控制系统的作用下完成单个零件加工的复杂大系统。适合进行大批量生产,效率高、成本低、质量稳定、程序固化。

柔性制造系统则是建立在成组技术的基础上,由计算机控制的自动化生产系统,可同时加工形状相近的一组或一类产品。适合多品种、小批量的高效制造模式,减少毛坯和在制品的库存量,减少直接劳动力。

<strong>柔性生产的要求涉及七大方面。</strong>

第一,机器柔性。当要求生产一系列不同类型的产品时,机器随产品变化而加工不同零件的难易程度。譬如,非标终端设施的切换、控制程序自动下载更换。

机器人之父、人工智能之父……一文了解全球顶尖13位工业机器人专家!

如今,机器人已经被广泛应用于各个行业,从事着各种各样的工作。这归功于无数工程师和科学家不知疲倦地创造、改进并在某些情况下重新定义了机器人技术。

下面的这些科学家是机器人领域的开创者,也是机器人技术商业应用的重要实践者。虽然有的科学家已经不在人世,但他们的“孩子”仍旧在茁壮成长,他们创造的传奇仍在继续进化。

<strong>约瑟夫·恩格尔伯格——机器人之父</strong>

约瑟夫·恩格尔伯格(1925年-2015年)是世界上最著名的机器人专家之一,出生在美国纽约,先后获得哥伦比亚大学物理学学士和电子工程硕士学位,美国工程院院士。

1956年,恩格尔伯格在一次聚会上遇到了工程师/发明家乔治·德沃尔。 这两个人开始讨论艾萨克·阿西莫夫的机器人哲学。

1957年,他成立世界上第一家机器人公司Unimation,1959年,世界上第一个工业机器人尤尼梅特诞生,这是一个重达2吨,但却有着1/10000英寸精确度的机械手臂。1959年,尤尼梅特第一次出现在通用汽车公司的生产线上。

恩格尔伯格和乔治·德沃尔发明的世界上第一台真正意义上的机器人,彻底改造了现代制造业,由于恩格尔伯格对机器人领域的巨大贡献,被称为“机器人之父”。

MEMS微型机器人让美国国防局如此重视,技术含量高在哪里?

据外媒New Atlas报道,有时解决大问题可能需要用到一些小型机器人,因此美国国防高级研究计划局(DARPA)近日制定了一项新计划,以推进制造毫米级到厘米级微型机器人所需的技术。

DARPA的目标是生产新的电力、导航和控制系统,允许这些微型机器人进入并搜索自然和人为灾害留下的洞穴和裂缝,这些可能太小而且危险,无法由人类应急人员或更大的机器人平台处理。

现代机器人已经引发了一场小型革命,已进入从战场到酒吧等各个领域,但在灾区使用机器人时,实际上并没有一刀切的解决方案。大型机器人可以进入对人类过于危险的区域并进行有用的工作,如清理碎片或关闭阀门等,但如果它们无法到达需要的地方,那么它们也可能是一堆废铁。

让机器人到正确位置的一种方法是让它们变小,这样它们就可以挤过瓦砾中的微小裂缝等。虽然一个微型机器人可能无法取得多大成就,但是一大堆用于执行各种任务的微型机器人可能可以完成许多任务。然而,让机器人尺寸变小也会遇到一些重大的技术障碍。

根据DARPA的说法,微机电系统(MEMS)已经为微型机器人提供了优势,因为工程师现在可以使用3D打印、压电执行器和低功耗传感器等。不幸的是,由于尺寸,重量和功率等的限制,微电脑在电力、导航和控制领域仍然面临问题。

具身智能正在进入“系统重构”时刻:从GPU到关节,从视觉到Agent,一场产业链全景技术会议即将开启

Imagination技术经理孙千喆将带来《面向机器人领域的GPU融合计算与加速》,探讨GPU如何与机器人计算架构深度融合,为具身智能提供更加高效的计算能力。