Agility Robotics выпустила следующее поколение робота Digit

Компания Agility Robotics представила следующее поколение своего робота Digit, назвав его "первым ориентированным на человека многоцелевым роботом, созданным для работы в сфере логистики". Компания заявила, что робот способен выполнять полезную работу в помещениях, предназначенных для людей, начиная с обработки сыпучих материалов на складах и в распределительных центрах.

Новое поколение роботов Digit было на днях продемонстрировано на выставке ProMat 2023 в Чикаго. Так же, Agility открыла прием заявок на ограниченное количество мест в партнерской программе Agility Partner Program (APPTM). APPTM предоставит партнерам эксклюзивную возможность формировать развитие навыков и способностей Digit, а также они изначально станут эксклюзивным каналом продаж.

Дэмион Шелтон, соучредитель и генеральный директор компании Agility Robotics, говорит: "Три года назад мы представили первого коммерчески доступного двуногого робота с человеческим форм-фактором, созданного для работы. С тех пор мы наблюдаем огромный интерес к Digit со стороны международных логистических компаний и тесно сотрудничаем с ними, чтобы понять, как они хотят использовать Digit для улучшения работы складов и цепочек поставок. Мы разработали следующее поколение Digit с учетом этих сценариев использования".

Работа на складе включает в себя множество автоматизируемых процессов, повторяющихся задач, которые слишком часто приводят к травмам и высокой текучести кадров, оставляя "дорогостоящие пробелы" в рабочей силе, которые мешают цепочкам поставок. Хотя автоматизация может помочь заполнить эти пробелы, существующие решения по автоматизации, как правило, являются одноцелевыми, что означает, что компаниям приходится внедрять и поддерживать десятки различных решений для разных задач, или они требуют дорогостоящей настройки рабочего пространства.

Digit является многоцелевым, поэтому он может выполнять различные задачи и адаптироваться к различным рабочим процессам. Парк Digit сможет переключаться между приложениями в зависимости от текущих потребностей склада и сезонных изменений. Digit ростом 175 см и весом чуть менее 65 кг создан для работы в помещениях, предназначенных для людей, его легко внедрить в существующие складские операции и готовую инфраструктуру без дорогостоящего переоборудования.

Шелтон говорит: "Цепочки поставок все еще ощущают последствия пандемии, и спрос на складскую рабочую силу значительно превышает количество имеющихся специалистов. Сейчас компании больше, чем когда-либо, обращаются к автоматизации, чтобы помочь смягчить последствия будущих сбоев. Поскольку проблемы с рабочей силой в логистике, такие как высокая текучесть кадров, выгорание и травматизм, продолжают расти, мы считаем, что Digit - это будущее работы. Мы с нетерпением ждем, когда Digit расширит штат сотрудников, возьмет на себя "скучные, грязные и опасные" задачи и позволит людям сосредоточиться на более творческой и сложной работе. Нам нравится думать о Digit как о средстве, позволяющем людям быть более человечными".

Сообщается, что в Digit воплощены десятилетия исследований, разработок и научных прорывов в области динамической мобильности и манипуляций команды Agility, что позволяет ему с легкостью преодолевать препятствия и ходить по неровным поверхностям в различных человеческих средах, одновременно перемещая предметы.

https://www.youtube.com/watch?v=rnFZAB9ogEE

Среди наиболее интересных обновлений в следующем поколении Digit - новые концевые эффекторы, или руки, которые оптимизированы для захвата и перемещения пластиковых контейнеров, обычно встречающихся на складах электронной торговли и доставки, а также голова и глаза для улучшения взаимодействия человек с роботом.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/agility-robotics-vypustila-sleduyuschee-pokolenie-robota-digit

В Edge Hill University запустили ИИ проект для спасения солдат на поле боя

Проект ATRACT (A Trustworthy Robotic Autonomous System to Support Casualty Triage), финансируемый Исследовательским советом по инженерным и физическим наукам (EPSRC), предусматривает разработку летающего беспилотника, который сможет помочь и ускорить процесс сортировки раненых в критические минуты после травмы, имеющие решающее значение для выживания на поле боя. Проект стоимостью £869 тыс. должен завершиться в январе 2026 году.

В своем заявлении Ардхенду Бехера, профессор компьютерного зрения и искусственного интеллекта, сказал: "После завершения проекта ATRACT станет надежной автономной системой, управляемой беспилотником, которая сможет помочь медикам в принятии решений в "платиновые десять минут" после травмы".

Проект разрабатывается в связи с изменениями на современном поле боя, которые делают невозможной эвакуацию на вертолете. Бехера объясняет это тем, что во время войны во Вьетнаме американские эвакуационные вертолеты изменили выживаемость солдат, используя превосходство воздушной мощи для быстрой и эффективной эвакуации раненых. Но использование в современных реалиях дешевых и точных ракет класса "земля-воздух" значительно нарушило работу вертолетов, создав повышенный риск для операций по эвакуации.

Более того, фронтовым медикам часто приходится наблюдать за несколькими ранеными и определять их очередность в зависимости от тяжести ранений. Существует острая потребность в повышении выживаемости раненых в зоне боевых действий, где обычная вертолетная эвакуация просто невозможна.

Проект будет сосредоточен на 4 основных задачах, которые представляют собой инновации в использовании ИИ и RAS (робототехнических автономных систем), помогая продвигать технологии, оставаясь при этом частью одного проекта.

Доктор Хизер Саид из Школы архитектуры, технологии и инженерии Брайтонского университета сказал: "Каждый из элементов проекта представляет собой значительное развитие в технологии беспилотников и ИИ, что позволит усовершенствовать исследования и разработки для огромного количества других проектов по всему миру. Мы надеемся, что когда-нибудь такие дроны, как ATRACT, будут помогать во время стихийных бедствий и террористических атак, когда экономия времени является ключом к спасению жизни".

На первом этапе планируется разработать усовершенствованные датчики, чтобы ATRACT мог точно искать раненых солдат с помощью визуальных и тепловизионных данных и при этом маневрировать над сложной местностью.

Вторая и третья задачи сосредоточены на данных, которые собирает ATRACT. Исследовательская группа объединит мультимодальное зондирование и передовые алгоритмы для определения местоположения солдат на передовой и обеспечения мониторинга в реальном времени тяжести ранений солдат и их жизненных показателей для эффективного управления сортировкой.

Наконец, ATRACT должен будет предоставлять медицинским бригадам информацию о пострадавших в режиме реального времени по мере их приближения, что позволит более эффективно управлять ресурсами и определять приоритеты пострадавших, тем самым сокращая время нахождения на месте и минимизируя риски для медиков.

В пресс-релизе университета утверждается, что исследовательская группа будет учитывать законы войны, этические принципы медицины и этические принципы ИИ и автономности на каждом этапе проекта.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/v-edge-hill-university-zapustili-ii-proekt-dlya-spaseniya-soldat-na-pole-boya

Гусеницеподобный робот демонстрирует новый подход к локомоции для мягкой робототехники

Исследователи из North Carolina State University продемонстрировали гусеницеподобного мягкого робота, который может двигаться вперед, назад и протискиваться в узкие пространства. Этот робот управляется серебряными нанопроводами, которые используют тепло для управления изгибом тела, позволяя пользователям управлять им в любом направлении.

"Движение гусеницы контролируется местной кривизной ее тела - ее тело изгибается иначе, когда она тянет себя вперед, и иначе, когда она толкает себя назад, - говорит Йонг Зу, автор соответствующего доклада. - Мы черпали вдохновение в биомеханике гусеницы, чтобы имитировать эту локальную кривизну и использовать нанопроволочные нагреватели для управления аналогичной кривизной и движением робота".

"Создание мягких роботов, которые могут двигаться в двух разных направлениях, является важной задачей в мягкой робототехнике, - продолжает Зу. - Встроенные нанопроволочные нагреватели позволяют нам контролировать движение робота двумя способами. Мы можем контролировать, какие участки робота изгибаются, управляя схемой нагрева в мягком роботе. И мы можем контролировать степень изгиба этих секций, контролируя количество подаваемого тепла".

Робот-гусеница состоит из двух слоев полимера, которые по-разному реагируют на воздействие тепла. Нижний слой сжимается при воздействии тепла, а верхний слой расширяется. В верхний слой полимера встроен узор из серебряных нанопроводов. Узор включает в себя несколько точек подвода, к которым исследователи могут прикладывать электрический ток. Исследователи могут контролировать, какие участки нанопроволочного узора нагреваются, подавая электрический ток в разные точки, и контролировать количество тепла, подавая больший или меньший ток.

"Мы продемонстрировали, что робот-гусеница способен тянуть себя вперед и толкать назад, - говорит Шуан Ву, первый автор статьи. - В целом, чем больше сила тока, тем быстрее он двигался в любом направлении. Однако мы обнаружили, что существует оптимальный цикл, который дает полимеру время на охлаждение, что позволяет "мышце" расслабиться, прежде чем снова сократиться. Если мы пытались привести робота в движение слишком быстро, тело не успевало "расслабиться", прежде чем снова сократиться, что нарушало его движение".

Исследователи также продемонстрировали, что движение робота-гусеницы можно контролировать до такой степени, что пользователи могли направлять его под очень низкую щель. По сути, исследователи могли контролировать движение как вперед, так и назад, а также то, насколько высоко робот наклоняется вверх в любой момент этого процесса.

"Такой подход к управлению движением мягкого робота является очень энергоэффективным, и мы заинтересованы в изучении способов, с помощью которых мы могли бы сделать этот процесс еще более эффективным, - говорит Зу. - Следующие шаги включают интеграцию этого подхода к локомоции мягких роботов с датчиками или другими технологиями для использования в различных приложениях - таких как поисково-спасательные устройства".

https://www.youtube.com/watch?v=erk6_-tvAs4

Статья "Caterpillar-Inspired Soft Crawling Robot with Distributed Programmable Thermal Actuation" опубликована в журнале с Science Advances.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/gusenitsepodobnyi-robot-demonstriruet-novyi-podhod-k-lokomotsii-dlya-myagkoi-robototehniki

Обучение с подкреплением для проверки безопасности автономных транспортных средств

На пути к созданию автономных транспортных средств стояла проблема стоимости и времени, связанных с тестированием безопасности. Новая система, разработанная в University of Michigan (UM), показывает, что ИИ может значительно сократить количество необходимых для тестирования километров.

Это может позволить производителям быстрее проверять, может ли их технология автономных транспортных средств в будущем спасти жизни и снизить количество ДТП. В смоделированной среде автомобили, обученные искусственным интеллектом, выполняют опасные маневры, заставляя системы автономного вождения принимать решения, с которыми водители сталкиваются на дороге довольно редко.

"Критические для безопасности события, аварии или близкие к ним ситуации, очень редки в реальном мире, и часто автономные машины испытывают трудности с их устранением", - говорит Генри Лю, профессор гражданского строительства UM и директор Mcity.

Исследователи UM называют эту проблему "curse of rarity" (проклятие редкости), и они решают ее путем обучения на основе реальных данных о дорожном движении, которые содержат редкие события, имеющие критическое значение для безопасности. Тестирование, проведенное на испытательных треках, имитирующих городское и шоссейное движение, показало, что виртуальные автомобили, обученные ИИ, могут ускорить процесс тестирования в тысячи раз. Исследование опубликовано в журнале Nature.

"Используемые нами автомобили для тестирования являются реальными, но мы создали среду тестирования со смешанной реальностью. Фоновые автомобили виртуальны, что позволяет нам обучать их создавать сложные сценарии, которые лишь изредка случаются на дорогах", - сказал Лю.

Команда UM использовала подход к обучению фоновых автомобилей, который удаляет некритичную для безопасности информацию из данных о вождении, используемых в симуляции. По сути, это позволяет избавиться от длинных промежутков времени, когда другие водители и пешеходы ведут себя ответственно и ожидаемо, но сохраняет опасные моменты, которые требуют действий, например, когда другой водитель проезжает на красный свет.

Используя только важные для безопасности данные для обучения нейронных сетей, принимающих решения о маневрах, тестовые автомобили могут столкнуться с большим количеством таких редких событий за более короткий промежуток времени, что делает тестирование намного дешевле.

"Плотное обучение с подкреплением раскроет потенциал ИИ для проверки критически важных автономных систем, таких как транспортные средства, медицинская робототехника и аэрокосмические системы, - говорит Шуо Фенг, доцент кафедры автоматизации Университета Цинхуа и бывший помощник научного сотрудника Института транспортных исследований при Университете Южной Америки. - Это также открывает возможности для ускоренного обучения критически важных для безопасности автономных систем с помощью тестовых агентов на базе ИИ, что может создать симбиотические отношения между тестированием и обучением, ускоряя обе сферы".

Испытания проводились в городских условиях испытательного полигона Mcity в Энн-Арборе, а также на испытательном треке на шоссе в Американском центре мобильности в Ипсиланти. Наборы данных реального мира, которые поддерживают симуляцию в Mcity, собраны с "умных" перекрестков в Энн-Арборе и Детройте. Каждый перекресток оснащен датчиками, которые фиксируют и классифицируют каждого участника дорожного движения, определяя его скорость и направление движения.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/obuchenie-s-podkrepleniem-dlya-proverki-bezopasnosti-avtonomnyh-transportnyh-sredstv

В MIT разрабатывают алгоритм предотвращает столкновение беспилотников в воздухе

Когда несколько беспилотников работают вместе в одном воздушном пространстве, например распыляя пестицид над полем кукурузы, существует риск, что они могут столкнуться друг с другом.

Чтобы помочь избежать подобных аварий, исследователи Массачусетского технологического института (MIT) представили в 2020 году систему под названием MADER. Этот мультиагентный планировщик траекторий позволяет группе дронов выстраивать оптимальные траектории, исключающие столкновения. Каждый агент передает свою траекторию, чтобы другие дроны знали, куда он собирается лететь. Затем они учитывают траектории друг друга при оптимизации своих собственных траекторий полета, чтобы избежать столкновений.

Но когда команда испытала систему на реальных дронах, они обнаружили, что если дрон не имеет актуальной информации о траекториях других дронов, он может случайно выбрать путь, который приведет к столкновению. Исследователи переработали свою систему и разработали планировщик траекторий Robust MADER, который генерирует траектории без столкновений даже при задержке связи между агентами.

"MADER отлично работал в симуляторах, но он не был протестирован в аппаратных условиях. Поэтому мы построили кучу дронов и начали летать на них. Дроны должны общаться друг с другом для обмена траекториями, но как только вы начинаете летать, вы довольно быстро понимаете, что всегда есть задержки связи, которые вносят некоторые сбои", - говорит Кота Кондо, аспирант кафедры аэронавтики и астронавтики.

Алгоритм включает в себя этап проверки задержки, во время которого дрон тратит фиксированное количество времени на неоднократную проверку сообщений от других агентов, прежде чем следовать по новой, оптимизированной траектории. Если в период задержки он получает дополнительную информацию от других дронов, он может отказаться от своей новой траектории и начать процесс оптимизации заново. По словам Кондо, продолжительность периода задержки зависит от расстояния между агентами и факторов окружающей среды, которые могут помешать связи. Например, если агенты находятся на расстоянии многих миль друг от друга, то период проверки задержки должен быть больше.

Когда Кондо и его коллеги протестировали Robust MADER как в симуляциях, так и в летных экспериментах с реальными беспилотниками, он достиг 100-процентного успеха в создании траекторий без столкновений. Хотя время полета дронов было немного медленнее, чем при использовании других подходов, никакие другие базовые модели не могли гарантировать подобный уровень безопасность. В одном из испытаний исследователи создали шесть беспилотников и два воздушных препятствия и протестировали Robust MADER. Они обнаружили, что если использование оригинальной версии MADER в этой среде привело бы к семи столкновениям, то Robust MADER не вызвал ни одной аварии ни в одном из экспериментов с оборудованием. С помощью Robust MADER дроны могли летать со скоростью 3,4 м/с.

"Если вы хотите летать безопаснее, вы должны быть осторожны, поэтому вполне разумно, что если вы не хотите столкнуться с препятствием, вам потребуется больше времени, чтобы добраться до места назначения. Если вы столкнетесь с чем-то, неважно, насколько быстро вы летите, это не имеет значения, потому что вы не достигнете пункта назначения", - говорит Кондо.

В будущем Кондо и его коллеги хотят испытать Robust MADER на открытом воздухе, где множество препятствий и шумов могут повлиять на связь. Они также хотят оснастить беспилотники визуальными датчиками, чтобы они могли обнаруживать других агентов или препятствия, прогнозировать их движение и учитывать эту информацию при оптимизации траектории.

youtube.com/watch?v=i1d8di2Nrbs

Эта работа была опубликована по ссылке и будет представлена на ICRA 2023.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/v-mit-razrabatyvayut-algoritm-predotvraschaet-stolknovenie-bespilotnikov-v-vozduhe

Inworld AI делает возможным живой диалог с игровыми NPC

Новая демонстрация технологии от Inworld делает заскриптованные диалоги в видеоиграх устаревшими, теперь можно создавать собственных игровых персонажей, управляемых ИИ, с полностью сформированными личностями, и вербально общаться с ними.

ChatGPT показал всему миру, что разговорные ИИ вышли на новый уровень и могут выступить в качестве игрового персонажа. Реализация этого было лишь вопросом времени.

Inworld создала платформу, с помощью которой игровые студии могут создавать полностью интерактивных персонажей, не требуя никаких знаний в области программирования. При этом сообщается, что процесс создания персонажа может быть как очень упрощенным, так и настолько глубоким и сложным, насколько захочет пользователь. Если нужны быстрые результаты, можно просто написать описание персонажа и попросить систему угадать его дальнейшие параметры, затем загрузить 2D и 3D аватары или сгенерировать их с помощью других сервисов. Если пользователь хочет поговорить с известным персонажем из прошлого, настоящего или вообще из вымышленной вселенной, нужно просто ввести URL его страницы в Википедии, и система подтянет эту информацию.

Если же пользователь хочет создать более глубокого персонажа, то можно рассказать ИИ о личности персонажа, его мотивах, страхах, жизненном опыте, эмоциональных наклонностях, интересах и т.д. Можно довести эти вещи до потрясающего уровня детализации персонажа. К тому же перед ним можно поставить конкретные цели или задачи, которые он должны выполнить, или назначить триггеры, которые заставят его делать определенные вещи. Доступен выбор из множества голосов и стилей диалога, а также заранее прописанные взаимодействия, которые помогут ИИ управлять своими реакциями.

Технология явно на стадии альфа-версии. На текущий момент созданные персонажи многое делают очень плохо, но это лишь декорации, и в руках игровых студий они будут сделаны намного лучше. В вербальном взаимодействии практически нет задержки. ИИ персонажи склонны отвечать быстро, так что если замешкаться во время разговора, они начнут отвечать раньше, чем закончится вопрос.

Стоит отметить, что эти технологии также несут в себе некоторые риски. Как бы ни казалось, но по сути пользователь разговариваете не с безобидным игровым персонажем, а с корпорацией. Может возникнуть желание поговорить с этими персонажами "по душам", например с психоаналитиком, созданным по образу Зигмунда Фрейда. Inworld предупреждает, что этого делать не следует. Пользователи должны убедиться, что понимают политику конфиденциальности, прежде чем открыться этим ИИ персонажам.

https://www.youtube.com/watch?v=QiGK0g7GrdY

Вы можете испытать технологию сами в Inworld Arcade.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/inworld-ai-delaet-vozmozhnym-zhivoi-dialog-s-igrovymi-npc

Инспекционные роботы от Gecko будут обслуживать корабли ВМС

На этой неделе компания Gecko Robotics объявила о расширении сотрудничества с ВМС США. Компания из Питтсбурга будет помогать с осмотром и обслуживанием десантного корабля и одного миноносца класса Arleigh Burke. Это расширение произошло после того, как ВМС одобрили процесс Rapid Ultrasonic Gridding (RUG) компании Gecko.

Компания Gecko заявила, что будет использовать своих роботов и программную платформу с ИИ для создания цифровых моделей кораблей, чтобы увеличить скорость циклов технического обслуживания и сократить время пребывания кораблей ВМС в сухом доке.

"Мы создали Gecko Robotics для решения сложнейших физических проблем, с которыми сталкиваются самые важные организации мира, - сказал Джейк Лусарариан, генеральный директор и соучредитель Gecko Robotics. - Мы гордимся тем, что у нас есть зрелая технология, которая была протестирована и одобрена как техническими руководителями ВМС, так и должностными лицами, отвечающими за сокращение отставания в техническом обслуживании".

Компания Gecko отмечает, что она помогает ВМС сократить время технического обслуживания и повысить доступность данных. Робототехника также помогает обнаруживать дефекты, не выявленные традиционными методами. Например, для одного из объектов ВМС традиционные методы позволяли получить 100 точек данных, в то время как платформа Gecko собрала более 4,2 миллиона точек. Продукты Gecko также сократили время проведения инспекции с 11 дней до 1.

В ноябре 2022 года компания Gecko получила контракт от ВВС США на помощь в реализации программы Sentinel стоимостью $100 млрд для обеспечения целостности пусковых установок. Технология компании использовалась для инспекции широкого спектра объектов, от резервуаров и плотин до нефтеперерабатывающих заводов и электростанций. Компания также получила 18-месячный контракт на сумму 1,5 млн долларов США в рамках программы инновационных исследований малого бизнеса (SBIR) Центра ядерного оружия ВВС США.

https://www.youtube.com/watch?v=cFSW38wiW44

Технологии Gecko Robotics предназначены для энергетики, нефтегазовой промышленности, тяжелого производства и оборонной промышленности. Роботы серии TOKA, в которую входят TOKA 3, TOKA 4, TOKA 4 GZ и TOKA Flex, предназначены для работы в определенных условиях. Например, TOKA 3 лучше подходит для инспекции трубопроводов среднего размера и высокотемпературных поверхностей, а TOKA 4 лучше справляется со стенками котлов и изогнутыми поверхностями.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/inspektstsionnye-roboty-ot-gecko-budut-obsluzhivat-korabli-vms

Мягкая роботизированная рука использует датчики и ИИ для предотвращения выскальзывания предметов

Многие роботизированные руки хорошо справляются с захватом предметов, но приспособиться к предметам, которые могут выскользнуть может быть непросто. Томас Турутел из Университетского колледжа Лондона и его коллеги создали простую мягкую роботизированную руку, которая может предотвратить выскальзывание объекта, используя только движения запястья.

Они начали с создания человекоподобной руки, используя 3D-печатный скелет из пластика и мягкий силиконовый материал. Чтобы имитировать то, как человеческая кожа ощущает давление, они добавили 32 датчика на ладонь и пальцы. После чего они соединили кисть с подвижной рукой с мотором в запястье. Все датчики были подключены к компьютеру для сбора показаний.

Чтобы обучить руку, исследователи опускали ее на различные предметы, а затем пробовали разные движения запястьем, которые заставляли пальцы двигаться вокруг предметов, захватывать их и поднимать. Первоначально робот обучался на маленьких пластиковых шариках, напечатанных на 3D-принтере, и хватал их, используя заранее определенные действия, полученные в результате демонстрации человеком. Турутел говорит, что даже с неподвижными пальцами, после более чем тысячи попыток рука смогла надежно схватить 11 из 14 случайно выбранных бытовых предметов, в том числе персик, компьютерную мышку и т.д.

Чтобы справиться с выскальзыванием предметов, они обучили ИИ на основе показаний датчиков как успешных, так и неудачных попыток захвата. Программа научилась распознавать момент выскальзывания предмета и выполнять движения запястьем, чтобы предотвратить это. Под управлением ИИ рука успешно выполняла эту корректировку примерно в 79% случаев.

Роберт Кацшманн из Швейцарского федерального технологического института в Цюрихе говорит, что новая рука слишком проста и ограничена в движениях, чтобы имитировать различные способы захвата предметов человеческими руками, но эксперимент показывает, что небольшого количества информации может быть достаточно для того, чтобы система ИИ научилась различать различные способы удержания предмета. Он говорит, что этот подход к ИИ будет использоваться при работе над добавлением "чувств" к более сложным и ловким роботизированным рукам, которые создает его команда.

https://www.youtube.com/watch?v=haWziO6aOqc

Работа под названием "Predictive Learning of Error Recovery with a Sensorised Passivity-based Soft Anthropomorphic Hand" была опубликована в журнале Advanced Intelligent Systems.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/myagkaya-robotizirovannaya-ruka-ispolzuet-datchiki-i-ii-dlya-predotvrascheniya-vyskalzyvaniya-predmeta

Исследователи из ETH Zurich представили самораскладывающийся малоинвазивный хирургический инструмент

Для минимально инвазивной хирургии используемые инструменты должны быть небольшими. Исследователи ETH Zurich разработали метод транспортировки больших устройств через узкий катетер. Это расширяет возможности для создания минимально инвазивных хирургических инструментов.

Экспериментальная система MaSoChain (magnetic soft-robotic chain) была разработана в ETH Zurich командой под руководством докторанта Хонгри Гу. В настоящее время он является постдоком в Констанцском университете.

MaSoChain включает в себя 3D-печатные хирургические инструменты, состоящие из небольших жестких полимерных сегментов, соединенных гибкими эластичными элементами. Внутри каждого сегмента находится крошечный магнит. При введении в катетер все компоненты располагаются в ряд, цитируя пресс-релиз института подобно "нитке жемчуга". Этот метод проектирования также позволяет головке эндоскопа совершать движения с очень малым радиусом и углом, что невозможно при использовании современных эндоскопов.

Когда инструмент выходит из конца катетера, его магниты притягиваются друг к другу, заставляя его принимать нужную форму, которая шире чем катетер. Помимо прочего, эта технология до сих пор использовалась для создания захвата, который может захватывать и перемещать предметы внутри тела, и для управления эндоскопической камерой.

Во всех случаях после завершения хирургической операции компоненты инструмента возвращаются к своей узкой конфигураци, когда они извлекались обратно через катетер. Затем весь инструмент можно стерилизовать и использовать повторно.

https://www.youtube.com/watch?v=wuiAQJF8z88&t=52s

Исследование подробно описано в статье "Self-folding soft-robotic chains with reconfigurable shapes and functionalities", которая недавно была опубликована в журнале Nature Communications.

https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/issledovateli-iz-eth-zurich-predstavili-samoraskladyvayuschiisya-maloinvazivnyi-hirurgicheskii-instrument

В Университете Дьюка исследовали отношение детей к домашним роботам

Большинство детей знают, что кричать или бить кого-то нехорошо, даже если они не всегда держат руки при себе. Но как быть, если это не другой ребенок, а умная колонка или робот-пылесос?

В новом исследовании, проведенном психологами из Университета Дьюка, детей спрашивали именно об этом, а также о том, насколько, по их мнению, умна и чувствительна колонка Alexa по сравнению с роботом-пылесосом Roomba.

По мнению детей от 4 до 11 лет, Alexa обладает более человекоподобными мыслями и эмоциями, чем Roomba. Но, несмотря на ощутимую разницу в интеллекте, дети считали, что ни Roomba, ни Alexa не заслуживают того, чтобы на них кричали или причиняли им вред. Однако это чувство ослабевало по мере продвижения детей к подростковому возрасту. Результаты исследования опубликованы в журнале Developmental Psychology.

На проведение исследования ведущего автора Терезу Фланаган отчасти вдохновило то, как Голливуд изображает взаимодействие человека и робота в таких сериалах, как "Westworld" канала HBO.

"В сериале "Westworld" и фильме "Ex Machina" мы видим, как взрослые могут взаимодействовать с роботами очень жестокими и ужасными способами, - говорит Фланаган, приглашенный ученый на кафедре психологии и нейронаук в Дьюке. - Но как бы дети взаимодействовали с ними?"

Чтобы выяснить это, Фланаган набрала 127 детей в возрасте от 4 до 11 лет, которые вместе со своими родителями посещали научный музей. Дети посмотрели 20-секундные ролики о каждой технологии, а затем им задали несколько вопросов.

Работая под руководством доктора философии Тамар Кушнир, Фланаган проанализировала данные опроса и обнаружила в основном обнадеживающие результаты. В целом, дети решили, что и Alexa, и Roomba, вероятно, не боятся щекотки и не почувствуют боли, если их ущипнуть, что говорит о том, что они не могут испытывать физические ощущения, как это делают люди. Однако они поставили Alexa, а не Roomba, высокие оценки за умственные и эмоциональные способности, такие как способность думать или расстраиваться после того, как кто-то грубо с ним обошелся.

"Даже не имея тела, маленькие дети считают, что у Alexa есть эмоции и разум, - сказал Фланаган. - И это не потому, что они думают, что у каждой технологии есть эмоции и разум, они не думают что у Roomba они есть, так что это что-то особенное в способности Alexa общаться вербально".

Независимо от различий в восприятии способностей двух технологий, дети всех возрастов согласились с тем, что бить или кричать на машины неправильно.

"Дети не считают, что Roomba обладает большими умственными способностями, такими как мышление или чувства, - сказал Фланаган. - Но дети все равно считают, что мы должны обращаться с ним хорошо. Мы не должны кричать или бить, даже если он не слышит наших криков".

Однако чем старше становились дети, тем чаще они говорили о том, что нападать на технику более приемлемо.

"Четырех- и пятилетние дети думают, что у вас нет свободы совершить моральное нарушение, например, напасть на кого-то, - сказал Фланаган. - Но когда они становятся старше, они думают, что это не очень хорошо, но у вас есть свобода сделать это".

В их исследовании один 10-летний ребенок сказал, что кричать на технику нехорошо, потому что "датчики микрофона могут сломаться, если кричать слишком громко", в то время как другой его сверстник сказал, что это нехорошо, потому что "робот на самом деле будет чувствовать себя очень грустным".

Результаты исследования дают представление об эволюции отношений между детьми и технологиями и поднимают важные вопросы об этическом отношении к ИИ и машинам в целом, а также к родителям. Должны ли взрослые, например, моделировать хорошее поведение своих детей, благодаря Сири или ее более сложный аналог ChatGPT за помощь?

https://robogeek.ru/interesnoe-o-robotah/v-universitete-dyuka-issledovali-otnoshenie-detei-k-domashnim-robotam

Инженеры Университета Карнеги-Меллона представили четвероногого робота способного ходить по балке

Хотя четвероногие роботы могут превосходить роботов на колесном ходу в преодолении пересеченной местности, они все еще не способны сохранять равновесие при движении по узким поверхностям. Однако ситуация может измениться, поскольку ученые разработали метод, позволяющий им сохранять баланс.

Под руководством доцента Закари Манчестера группа инженеров из Института робототехники Университета Карнеги-Меллона начала с коммерчески доступного робота Unitree A1. Они установили на спине робота два маховика, которые обычно используются для ориентации и стабилизации космических аппаратов.

"По сути, у вас есть большой маховик с прикрепленным к нему мотором, - говорит Манчестер. - Если вы вращаете тяжелый маховик в одну сторону, это заставляет спутник вращаться в другую сторону. Теперь возьмите это и поместите на тело четвероногого робота".

Один из маховиков управляет осью тангажа, а другой - осью крена. Оба они размещены в одном модуле весом 4,3 кг. Не имеет значения, какая из ног робота находится в контакте с балкой в каждый момент времени, поскольку маховики автоматически компенсируют любые изменения центра равновесия.

В ходе лабораторных испытаний робот не только смог пройти около трех метров по деревянной балке шириной 6 см, но и смог приземлится на конечности после того, как его сбросили вверх ногами с высоты около полуметра.

Манчестер считает, что такие дополнительные функции помогут вывести четвероногих роботов из лаборатории в реальный мир. "Четвероногие - это следующая большая вещь в робототехнике, - сказал он. - Я думаю, что в ближайшие несколько лет вы увидите гораздо больше таких роботов".

https://www.youtube.com/watch?v=tH3oP2s3NOQ

Команда представит доклад "Enhanced Balance for Legged Robots Using Reaction Wheels" в июне этого года на Международной конференции по робототехнике и автоматизации 2023 года в Лондоне.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/inzhenery-universiteta-karnegi-mellona-predstavili-chetveronogogo-robota-sposobnogo-hodit-po-balke

Мечение китов с помощью дронов может изменить ситуацию в морской науке

Киты одни из самых крупных млекопитающих в мире и они довольно трудны для изучения в плане сбора достоверной информации. Популяцию этих животных можно подсчитать и наблюдать в поверхностных водах, но 95% своего времени они проводят в отдаленных и негостеприимных водах.

Мечение китов с помощью устройств для сбора данных является лучшим способом узнать больше о них, но традиционные методы могут быть опасными для исследователей, стрессовыми для животных и невероятно трудоемкими. Традиционно метки прикрепляются к китам с помощью длинного шеста длиной 6-9 м, управляемого группой исследователей на лодке, которая смогла подойти достаточно близко к животным. Это не только сложное, но и опасное для ученых и зачастую стрессовое для китов занятие.

Теперь ученые провели наиболее полное исследование эффективности беспилотных технологий для сбора жизненно важных данных у финвалов и синих китов, что избавляет от необходимости приближаться к ним на исследовательском судне.

В ходе восьмидневных полевых испытаний в водах национального парка Лорето Бэй, Мексика, международная команда исследователей развернула беспилотные летательные аппараты (БПЛА) в составе пилотируемой беспилотной воздушной системы (UAS), чтобы установить метки на животных. Из 29 случаев, когда животное считалось оптимальным для мечения, беспилотник успешно справился с 21 попыткой.

Сообщается, что запуск БПЛА и установка метки занимало в среднем 2 минуты 45 секунд, а исследовательское судно смогло держаться на расстоянии около 500 метров от цели. Исследование показало, что при 72% успехе это может быть самый эффективный метод сбора данных такого рода, разработанный на сегодняшний день.

В исследовании были отмечены и другие преимущества, включая способность беспилотников соответствовать скорости плавания животного, что означает, что прикрепление меток может быть успешным там, где традиционная ручная установка меток с помощью шеста невозможна.

"Наши результаты подтверждают возможность использования беспилотных летательных аппаратов в качестве платформы для мечения свободно плавающих крупных китов, - отметили исследователи. - UAS смог успешно прикрепить метки к определенным особям и сделать это с большого начального расстояния за короткий промежуток времени. Это потенциально повышает эффективность мечения, одновременно снижая возможные помехи, связанные с близким подходом и необходимой близостью, которые обычно требуются для прикрепления меток с помощью небольших судов. Эта техника также снижает вероятность поражения и травмирования китов или людей".

Процесс включает в себя прикрепление к спине китов присосок с внутренними метками данных, по сути, небольших мини-компьютеров, примерно на 24 часа, которые информируют ученых о поведении подводных животных. Метки могут регистрировать глубину, скорость, ускорение, замедление, влияние температуры воды на поведение и другие аспекты жизни китов, что очень важно для понимания этих млекопитающих.

"Метки на основе UAS имеют потенциал для значительного улучшения изучения китообразных в дикой природе, - отметили исследователи. - Наши многообещающие первоначальные результаты демонстрируют, насколько нам известно, первое серьезное исследование использования UAS для прикрепления широко используемых биологических меток (DTAGs и CATS) к свободно плавающим китам".

https://www.youtube.com/watch?v=9v5AwzXZwSI

Исследование было опубликовано в журнале Royal Society Open Science.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/mechenie-kitov-s-pomoschyu-dronov-mozhet-izmenit-situatsiyu-v-morskoi-nauke

Ученые из IIT представили 4D-печатного робота для мониторинга окружающей среды

Итальянские исследователи из Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) в Генуе создали 4D-печатного биоразлагаемого мягкого робота, который меняет форму в зависимости от изменения влажности и может перемещаться по почве. Устройство имеет большой потенциал в качестве нового инструмента для мониторинга окружающей среды.

4D-печать - это процесс использования 3D-печати для создания объектов, которые могут менять свою форму или свойства в зависимости от факторов окружающей среды, таких как свет и температура. Теперь технология была использована для создания мягкого робота, способного анализировать почву. Исследователи черпали вдохновение в структуре семян южноафриканской герани (Pelargonium appendiculatum), которые меняют форму в зависимости от влажности окружающей среды.

"Наши исследования начались с наблюдения за природой, с целью имитировать стратегии живых существ или их структуры и воспроизвести их в роботизированных технологиях с низким воздействием на окружающую среду с точки зрения энергии и загрязнения", - сказала Барбара Маццолай, автор-корреспондент исследования.

Семена южноафриканской герани используют свои гигроскопические свойства (способность поглощать водяные пары из воздуха), отделяясь при соответствующих условиях окружающей среды. После отсоединения они меняют форму и самостоятельно проникают в почву, увеличивая шансы на прорастание.

Тщательно изучив структуру и биомеханику семени растения, исследователи воспроизвели его с помощью комбинации методов 3D-печати и электроспиннинга (способа получения полимерных волокон в результате действия электростатических сил на электрически заряженную струю полимерного раствора или расплава).

Исследователи напечатали подложку из поликапролактона (PCL) методом FDM/FFF 3D-печати. Далее подложка из биоразлагаемого эфира была активирована с помощью кислородной плазмы, чтобы придать ей гидрофильные свойства. Затем на нее добавили гигроскопичные волокна, полученные методом электроформования и состоящие из полиэтиленоксидной оболочки и сердечника из нанокристаллов целлюлозы.

В ходе испытаний мягкий робот исследовал образец почвы, адаптируя свою форму для взаимодействия с ее шероховатостями и трещинами. Он был очень энергоэффективным и мог поднимать груз, примерно в 100 раз превышающий собственный вес.

"Этим последним исследованием мы еще раз доказали, что можно создавать инновационные решения, которые не только ставят перед собой задачу мониторинга благополучия нашей планеты, но и делают это, не изменяя ее", - сказала Маццолай.

https://www.youtube.com/watch?v=PKu62txMi_0

Исследователи надеются, что низкая стоимость, простота конструкции и возможности сбора данных устройства будут особенно полезны в отдаленных районах. Исследование "4D Printing of Humidity-Driven Seed Inspired Soft Robots" было опубликовано в журнале Advanced Science.

https://robogeek.ru/3d-tehnologii/uchenye-iit-predstavili-4d-pechatnogo-robota-dlya-monitoringa-okruzhayuschei-sredy

Исследователи из Шотландии разработали технологию ИИ для измерения осадки судна

Компания Tymor Marine и Эдинбургский университет при поддержке и финансировании шотландского инновационного центра CENSIS создали инструмент машинного зрения, основанный на глубоком обучении, который позволяет автоматизировать и сделать более точным считывание отметок осадки на морских судах.

Консорциум заявил, что отметки осадки в настоящее время измеряются и записываются на глаз с причала или с лодки, как это было более двух тысячелетий назад. Такие измерения могут оказаться неточными из-за таких факторов как волны, выцветшие метки, освещение и биообрастание.

Точные показания осадки имеют решающее значение для обеспечения устойчивости судна, указывая на то, сколько груза оно перевозит и на какой глубине может безопасно плавать. Показания также проверяются портовыми властями, чтобы убедиться, что суда соответствуют местным ограничениям и правилам. По словам исследователей, их технология использует алгоритмы анализирует видеозаписи, чтобы точно определить, где проходит ватерлиния.

Tymor Marine и Эдинбургский университет продолжат разработку технологии с целью создания приложения для смартфонов, которое позволит морякам записывать отметки осадки и загружать их в облако для получения показаний в режиме реального времени.

Рози Клегг, морской архитектор компании Tymor Marine, сказала: "Мы уже давно хотели получить такую технологию, но обнаружили, что готового ПО нет. Благодаря CENSIS мы нашли в Эдинбургском университете специалистов, которые были нам необходимы для разработки нашей собственной технологии и привнесения инноваций в традиционную, в общем-то, отрасль".

Клегг добавила, что за последние 12 недель команда доказала осуществимость концепции и теперь сосредоточится на ее различных элементах, обучит ее работе с данными, получаемыми при каждом посещении судна, и начнет выводить ее на коммерческий уровень.

"Мы также изучаем возможность применения этой концепции к беспилотникам, что сделает процесс еще более безопасным", - сказала она.

Доктор Хакан Билен из Школы информатики Эдинбургского университета, сказал, что первые исследователи ИИ считали, что ИИ будет легко решать визуальные задачи, которые мы делаем без усилий, например, распознавание цифр и оценка ватерлинии, но будет испытывать трудности в более сложных ситуациях, таких как игра в шахматы.

"Однако оказалось, что все обстоит с точностью до наоборот, и именно простые на первый взгляд задачи нам еще предстоит решить", - сказал Билен. - Алгоритм, который мы создали для Tymor Marine, был построен на основе последних достижений в области глубоких нейронных сетей. Модель берет видео, на котором показан корпус судна, и определяет, где цифры на борту судна пересекают ватерлинию в различных сценариях. Мы продолжаем наращивать базу данных, вводя больше ручных аннотаций для обучения, а также совершенствуем различные компоненты метода, что в будущем должно сделать его более точным".

Коринн Критчлоу-Уоттон, руководитель проекта в CENSIS, сказала: "Этот проект - прекрасный пример того, как небольшой шотландский бизнес использует инновации для решения глобальной проблемы. Невероятно подумать, что мировая судоходная индустрия все еще полагается на принципы, разработанные в Древней Греции, для такой важной части своей работы. Машинное зрение может обеспечить более точный, последовательный и безопасный подход к проверке устойчивости и веса судов, что может быть только положительным фактором для отрасли".

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/issledovateli-iz-shotlandii-razrabotali-tehnologiyu-ii-dlya-izmereniya-osadki-sudna

Исследователи из ASU разрабатывают беспилотник, способный выдерживать столкновения

Поисково-спасательные работы после таких катастроф, как сильные землетрясения в Турции и Сирии, - это гонка со временем. Команды экстренного реагирования должны быстро обнаружить пустоты и пространства в обломках зданий, где могут находиться выжившие, до того, как утечка природного газа, затопление водопровода или сдвиг бетонных перекрытий приведут к их гибели.

Передовые технологии играют жизненно важную роль в этих восстановительных операциях. Для поиска признаков жизни используются тепловизионное оборудование и чувствительные прослушивающие устройства. Небольшие беспилотные летательные аппараты также могут обследовать труднодоступные места, но присущая нынешним конструкциям хрупкость ограничивает их применение.

"Мы видим, как дроны используются для оценки ущерба с высоты, но они не могут перемещаться по разрушенным зданиям", - говорит Венлонг Чжан, доцент и эксперт по робототехнике из Университете штата Аризона (ASU). Он говорит, что воздушные дроны должны выдерживать удары и толчки, чтобы раскрыть свой потенциал для поисково-спасательных операций. Для этого он и его команда разработали и испытали квадрокоптер SoBAR (от soft-bodied aerial robot) с надувной рамой. Уникально то, что его жесткость можно регулировать. Надувная рама их дрона весит 10 граммов, по сравнению со 120-граммовой жесткой рамой дрона DJI F450, на основе которого он создан. Результаты работы были опубликованы в журнале Soft Robotics.

"Мы должны изменить нашу ориентацию на избежание контакта с окружающей средой. Дроны должны физически взаимодействовать с окружающей средой для выполнения целого ряда задач, - говорит Чжан. - Мягкое тело не только поглощает ударные силы, обеспечивая устойчивость к столкновениям, но и обеспечивает податливость материала, необходимую для динамических маневров, таких как приземление на ветку".

Приземление на ветку - это пример контролируемого столкновения. Птицы технически сталкиваются с ветками деревьев или другими конструкциями, когда приземляются и садятся на них. Их податливые суставы и мягкие ткани поглощают силу удара, а пассивный механизм фиксации в лапах позволяет им цепляться за неровные поверхности без использования мышечной энергии для удержания их на месте.

Чжан и его команда черпали вдохновение в этой птичьей модели при разработке тканевого гибридного бистабильного захвата для своего квадракоптера. Бистабильность означает, что у него есть два устойчивых равновесных состояния: открытое и закрытое. Он просто реагирует на удар при приземлении, закрываясь и надежно цепляясь за предметы различных форм и размеров.

"Он может приземляться практически на все. Кроме того ему не нужен актуатор для обеспечения энергии для удержания на поверхности. Он просто закрывается и остается в таком положении, не потребляя энергии", - говорит Чжан.

Такая механика важна для продолжительных операций в полевых условиях. Дроны можно разместить там, где это необходимо, и затем выключить роторы для экономии заряда батареи.

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

Чжан говорит, что такое динамическое взаимодействие с окружающей средой может расширить возможности использования дронов в поисково-спасательных операциях, а также для других целей, таких как мониторинг лесных пожаров и помощь военной разведке.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/issledovateli-iz-asu-razrabatyvayut-bespilotnik-sposobnyi-vyderzhivat-stolknoveniya

Автоматизированное управление колонной автобусов для повышение гибкости общественного транспорта

Ряд экспертов считают, что автоматизированное вождение имеет особенное значение для общественного транспорта, как с экологической, так и с экономической точки зрения. Нехватка водителей, на которую часто сетуют, еще больше усиливает эту тенденцию.

Исследователи Технологического института Карлсруэ (KIT) в сотрудничестве с SWM, мюнхенской коммунальной компанией, и производителем транспортных средств EBUSCO разрабатывают электрические автобусы для регулярных перевозок в Мюнхене, которые автоматически следуют за ведущим транспортным средством. Первые прототипы этой концепции формирования автоколонн уже находятся в эксплуатации.

"Обычные сочлененные автобусы требуют слишком много энергии и не могут использоваться достаточно гибко, когда необходимо реагировать на сильные колебания количества пассажиров", - говорит профессор Эрик Сакс, руководитель Института технологий обработки информации (ITIV) при KIT.

По задумке исследователей несколько автобусов, управляемых электроникой, следуют друг за другом на коротких расстояниях. Водитель требуется только для ведущего автомобиля. Эти автоколонны могут быть адаптированы по мере необходимости для удовлетворения конкретных потребностей дорожного движения.

"Такое движение - это оптимальный способ адаптировать работу автобусов к спросу - в зависимости от времени суток или маршрута - особенно в городской глубинке", - говорит Николь Кехлер из ITIV.

Помимо гибкости, есть и другие преимущества для операторов городских автобусов: "Единые для всех автобусы и стандарты транспортных средств делают разработку, производство и эксплуатацию автобусов более эффективной. Таким образом, весь процесс электрификации городских автобусов становится гораздо менее затратным. Более того, автоматизация рулевого управления, замедления и ускорения гораздо легче внедрять их в электромобили, чем в их дизельные аналоги", - добавляет Эрик Сакс.

Конечной целью является замена всех автобусов в Мюнхене на транспортные средства с электрическим приводом. До этого момента еще предстоит решить некоторые технические проблемы: "Например, расстояние между автобусами не должно быть слишком большим, чтобы другие транспортные средства не могли проскочить между ними. Система должна обнаруживать пешеходов, которые ступают между автобусами, - говорит Эрик Сакс. - Мы также должны учитывать воздействие льда, пыли и снега.

Безопасность обеспечивается датчиками: системы лидаров, радара и камер контролируют расстояние и клиренс. Данные о ведущем транспортном средстве, такие как его положение, угол поворота и скорость, передаются по радио на каждое следующее транспортное средство. При этом исследователи указывают, что если головной автобус тормозит, то ведомый распознает это действие как по радиосигналу, так и по миганию стоп-сигналов.

https://www.youtube.com/watch?v=VWkSfzPCK-U

"Мы начали с создания концепции автоколонны городских автобусов, а затем разработали соответствующие алгоритмы для их автоматизации, - говорит Николь Кехлер.- Эти алгоритмы будут затем использованы в прототипе автобуса, созданного исследователями KIT в сотрудничестве с SWM и голландским производителем электробусов EBUSCO. В следующем году он будет испытан на тестовом поле для электрифицированных и автономных транспортных средств местного общественного транспорта, расположенном на севере баварской столицы.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/avtomatizirovannoe-vozhdenie-kolonnoi-avtobusov-dlya-povyshenie-gibkosti-obschestvennogo-transporta

Ученые MPI-IS представили медузоподобного робота для очистки водоемов

Благодаря своему уникальному способу передвижения в воде, медузы часто используются в качестве вдохновения для создания мягких роботов. Немецкие исследователи обнаружили, что локомоция роботизированной медузы может притягивать мелкие кусочки мусора со дна океана без какого-либо контакта. Такой робот может быть полезен для уборки мусора из деликатных океанических сред, таких как коралловые рифы.

Роботы, разработанные учеными из Института интеллектуальных систем имени Макса Планка (MPI-IS), размером с ладонь состоят из шести приводов, заполненных искусственными мышцами, известными как HASEL. По сути, эти мышцы представляют собой заполненные маслом мешочки, покрытые электродами. Когда на электроды подается ток, они наполняются положительным зарядом. Затем они отводят ток в океанскую воду. Этот цикл заставляет масло в мешочках двигаться вперед и назад, заставляя приводы совершать машущие движения. Что важно, эти движения создают в воде течение, которое может увлекать частицы вверх.

"Когда медуза плывет вверх, она может захватывать объекты на своем пути, поскольку создает течения вокруг своего тела, - говорит первый автор статьи Тяньлу Ванг, постдок в отделе физического интеллекта MPI-IS и первый автор публикации. - Таким образом, она может собирать питательные вещества. Наш робот также циркулирует воду вокруг себя. Эта функция полезна для сбора таких объектов, как частицы мусора. Затем он может транспортировать мусор на поверхность, где впоследствии он может быть переработан".

Роботы практически бесшумны, что в сочетании с их бесконтактным подходом делает их экологически чувствительным инструментом, который можно применять в различных ситуациях.

"Он также способен собирать хрупкие биологические образцы, такие как икринки рыб, - говорит Ванг. - При этом нет никакого негативного воздействия на окружающую среду. Взаимодействие с водными видами происходит мягко".

Хотя робот может заниматься уборкой океана, без физического контакта с ним, исследователи смогли продемонстрировать, что робот может выполнять хватательные движения, когда два привода из шести выступают в роли захватов. Они также показали, что два робота могут работать вместе, чтобы поднять со дна более сложный предмет, например, медицинскую маску для лица.

Несмотря на результаты работы, на данный момент у робота есть одно серьезное ограничение: он должен быть подключен к источнику питания через провод. Исследовательская группа работает над устранением этой необходимости и уже тестирует образец робота с аккумулятором и беспроводным устройством связи и выпустила его в пруд на территории кампуса MPI-IS в Штутгарте. Но пока эта версия робота может двигаться только по прямой.

https://www.youtube.com/watch?v=Javg9Q38Qz0

Исследование было опубликовано в журнале Science Advances.

https://robogeek.ru/podvodnye-i-nadvodnye-roboty/uchenye-mpi-is-predstavili-meduzopodobnogo-robota-dlya-ochistki-vodoemov

Использование ИИ для создания системы раннего предупреждения о цунами

С помощью технологий контроля вооружений и ИИ группа ученых из Кардиффского университета разработала метод, использующий подводные микрофоны для раннего предупреждения о потенциально смертоносных цунами.

Являясь результатом землетрясений, извержений вулканов, подводных оползней и других причин, цунами - одно из самых смертоносных стихийных бедствий, способное вызвать широкомасштабные разрушения на огромных территориях. В 2004 году цунами в Индийском океане привело к гибели около 230 000 человек в Индонезии, Шри-Ланке, Индии, Таиланде, Сомали, Мьянме, Мальдивах, Малайзии, Танзании, Сейшельских островах, Бангладеш, Южной Африке, Йемене и Кении.

Существуют системы обнаружения и предупреждения цунами оставляют желать лучшего. Основанные на сейсмографах и датчиках давления, прикрепленных к буям, они могут обнаружить землетрясения, хотя не все землетрясения приводят к цунами, а буи могут обнаружить цунами только тогда, когда оно проходит мимо них, что оставляет мало времени для должного реагирования.

Эти системы предупреждения полезны, хотя и очень ограничены. Цунами формируются и перемещаются благодаря очень сложному взаимодействию факторов. Именно поэтому некоторые из них могут опустошать целые регионы, в то время как другие при выходе на берег поднимают уровень воды всего на несколько сантиметров.

Чтобы улучшить эту ситуацию, команда из Кардиффа разработала математическую модель на основе данных, собранных с помощью сети гидрофонов, созданной для обеспечения соблюдения Договора о всеобъемлющем запрещении ядерных испытаний 1996 года.

Используя эти данные и ИИ, команда смогла обнаружить и проанализировать в режиме реального времени звуки, исходящие от 200 землетрясений в Тихом и Индийском океанах. Они смогли определить местоположение очага землетрясения, описать создаваемое поле давления, продолжительность волны и скорость ее распространения. Таким образом, система могла классифицировать тип и силу землетрясения, а также размер цунами.

Такая информация может не только спасти жизни людей, но и помочь избежать ложных тревог и адаптировать предупреждения в соответствии с прогнозируемой опасностью. Разработанное для использования наряду с существующими системами предупреждения, следующим шагом будет разработка удобного для пользователя программного обеспечения, которое можно будет установить в национальных центрах предупреждения.

"Наше исследование демонстрирует возможность получения быстрой и надежной информации о размере и масштабах цунами путем мониторинга акустико-гравитационных волн, которые распространяются по воде гораздо быстрее, чем волны цунами, что позволяет получить больше времени для эвакуации населения", - сказал д-р Усама Кадри, старший преподаватель прикладной математики.

Исследование "Numerical validation of an effective slender fault source solution for past tsunami scenarios" было опубликовано в журнале Physics of Fluids.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ispolzovanie-ii-dlya-sozdaniya-sistemy-rannego-preduprezhdeniya-o-tsunami

В Университете Де Поля представили робота имитирующего локомоцию ластоногих

Четырехногий робот был разработан для имитации прыжков и рывков тюленя на суше, но при движении вперед он с трудом поворачивается.

Обладая тяжелым телом и маленькими ластами, тюлени не самые грациозные животные на суше. Но, несмотря на внешний вид, робот, который имитирует то, как они перемещаются, может быть эффективен в поисково-спасательных операциях, где колесному роботу пришлось бы нелегко, считает команда, которая его создала.

Димутху Кодиппили Араччиге из Университета Де Поля в Чикаго и его коллеги создали робота, который имитирует манеру ластоногих подпрыгивать на суше, покачивая головой и телом для получения импульса и отталкиваясь от земли ластами.

Робот состоит из четырех одинаковых конечностей, каждая длиной 24 сантиметра и диаметром 4 сантиметра. Каждая конечность состоит из трех силиконовых трубок, которые можно наполнить жидкостью, чтобы они стали жесткими, или слить жидкость, чтобы они стали мягкими, и все это обтянуто жесткой пластиковой кожей. Избирательно заполняя одну или несколько трубок, робот может направлять каждую конечность в любом направлении.

В ходе экспериментов робот мог двигаться вперед со скоростью почти 12 сантиметров в секунду, а назад быстрее, достигая почти 17 сантиметров в секунду. То, как настоящий тюлень поворачивается, покачиваясь и кренясь набок, не очень подходит для робота, и он также более эффективно поворачивается при движении назад. Не смотря на это Араччиге не планирует сделать заднюю часть робота передней, что позволило бы ему двигаться быстрее и поворачивать при движении вперед. "Если мы сделаем заднюю часть передней, робот перестанет быть похожим на ластоногого", - говорит он.

Араччиге говорит, что идентичность всех конечностей делает робота более адаптируемым, но он с трудом повторяет движения тюленя, поскольку имеет меньшую массу и устроен по-другому.

"Большая часть веса тюленя сосредоточена в задней части его тела, но из-за равномерного распределения веса в роботе становится сложно сохранять вертикальное положение при движении вперед, - говорит он. - Напротив, при движении назад тело робота помогает сохранить равновесие, противодействуя крутящему моменту, возникающему при его движении".

https://www.youtube.com/watch?v=qZdz764Sz6g

Работа "Study on Soft Robotic Pinniped Locomotion" была опубликована в arXiv.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/v-universitete-de-polya-predstavili-robota-imitiruyuschego-lokomotsiyu-lastonogih

Роботизированная рука манипулирует различными объектами используя только сенсорное восприятие

Инженеры Колумбийского университета разработали роботизированную руку, объединяющую развитое чувство осязания с алгоритмами машинного обучения, которая не полагается на зрение для манипулирования объектами. В пресс-релизе университета указывается, что это схоже с тем, как человек использует пульт телевизора в темной комнате, опираясь только на осязания.

В качестве демонстрации команда выбрала сложную манипуляционную задачу: выполнение поворота захваченного в руку предмета неровной формы при постоянном удержании предмета в надежном положении. Это сложная задача, поскольку она требует постоянного изменения положения пальцев при одновременном удержания объекта. Рука не только смогла выполнить эту задачу, но и сделала это без какой-либо визуальной обратной связи, основываясь исключительно на сенсорном восприятии.

Помимо высокого уровня ловкости, рука работала без каких-либо внешних камер, поэтому она не подвержена влиянию освещения, окклюзии и другим подобным проблемам. А тот факт, что рука не полагается на компьютерное зрение при манипулировании объектами, означает, что она может делать это в очень сложных условиях освещения и даже может работать даже в темноте.

"Хотя наша демонстрация была проведена в рамках экспериментальной задачи, призванной проиллюстрировать возможности руки, мы считаем, что такой уровень ловкости откроет совершенно новые возможности для манипулирования роботами в реальном мире, - сказал Матей Чокарли, доцент факультетов машиностроения и компьютерных наук. - Некоторые из самых непосредственных применений могут быть связаны с логистикой и транспортировкой материалов, помогая облегчить проблемы цепочки поставок, подобные тем, что мучают нашу экономику в последние годы, а также с передовым производством и сборкой на заводах".

Исследователи спроектировали и построили руку робота с пятью пальцами и 15 независимо приводимыми в действие суставами. Каждый палец был оснащен технологией сенсорного восприятия, разработанной командой. Следующим шагом стало тестирование способности тактильной руки выполнять сложные манипуляционные задачи. Для этого они использовали новые методы моторного обучения, или способности робота осваивать новые физические задачи с помощью практики. В частности, они использовали метод глубокого обучения с подкреплением, дополненный новыми алгоритмами, которые они разработали для эффективного исследования возможных стратегий.

Входные данные для алгоритмов обучения моторики состояли исключительно из тактильных и проприоцептивных данных команды. Благодаря современным симуляторам и процессорам, используя симуляцию в качестве тренировочной площадки, робот прошел около года практики за несколько часов реального времени. Затем исследователи перенесли этот навык манипулирования, отработанный в симуляции, на реальную руку робота, которая смогла достичь того уровня ловкости, на который рассчитывала команда. Чокарли отметил, что "основной целью в этой области остается домашняя ассистивная робототехника, что является окончательным испытательным полигоном для реальной ловкости рук. В данном исследовании мы показали, что руки робота могут быть очень ловкими только на основе сенсорного восприятия. Когда мы добавим к осязанию визуальную обратную связь, мы надеемся, что сможем достичь еще большей ловкости и в один прекрасный день приблизиться к воспроизведению возможностей человеческой руки".

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

Статья "Sampling-based Exploration for Reinforcement Learning of Dexterous Manipulation" принята к публикации на конференции Robotics: Science and Systems Conference (Тэгу, Южная Корея, 10-14 июля 2023).

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/robotizirovannaya-ruka-manipuliruet-razlichnymi-obektami-ispolzuya-tolko-sensornoe-vospriyatie

Платформа с открытым исходным кодом моделирует дикую природу для разработчиков мягких роботов

С тех пор как в 2008 году был принят термин "мягкая робототехника", инженеры в этой области создали большое количество разнообразных гибких машин. Один из источников вдохновения для создания подобных роботов то, как двигаются животные в дикой природе.

Группа исследователей MIT разработали SoftZoo - платформу, вдохновленную биологическими факторами, которая позволяет инженерам совместно проектировать мягких роботов. Эта платформа оптимизирует алгоритмы и дизайн, она определяет, как будет выглядеть робот, и систему управления, которая обеспечивает движение роботов.

В платформе представлены трехмерные модели животных (панда, тюлень, акула, касатка, рыба, гусеница), которые могут имитировать задачи мягкой робототехники, такие как локомоция, маневренный поворот и следование по пути в различных средах. Будь то снег, пустыня, глина или вода, платформа демонстрирует компромиссы в производительности различных конструкций на разных участках местности.

"Наша структура может помочь пользователям найти наилучшую конфигурацию для формы робота, позволяя им разрабатывать алгоритмы мягкой робототехники, которые могут делать много разных вещей, - говорит аспирант MIT Цун-Хсуан Ванг, сотрудник Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL), который является ведущим исследователем проекта. - По сути, это помогает нам понять лучшие стратегии взаимодействия роботов с окружающей средой".

SoftZoo является более комплексной, чем аналогичные платформы, которые уже моделируют дизайн и управление, потому что она моделирует движение, реагирующее на физические особенности различных биомов. Универсальность платформы обеспечивается мультифизическим движком, который позволяет моделировать несколько аспектов физической системы одновременно, например, тюленя, поворачивающего на льду, или гусеницу, передвигающуюся по болотистой местности. Этот движок оптимизирует совместное проектирование, сокращая количество зачастую дорогостоящих симуляций, необходимых для решения задач вычислительного управления и проектирования.

Способность системы моделировать взаимодействие с различной местностью иллюстрирует важность морфологии - отрасли биологии, изучающей формы, размеры и формы различных организмов. В зависимости от окружающей среды, некоторые биологические структуры являются более оптимальными, чем другие, подобно сравнению чертежей машин, выполняющих схожие задачи.

Ранее роботы с трудом ориентировались в захламленной среде, поскольку их тела не соответствовали окружающей обстановке. В пресс-релизе MIT утверждается, что с помощью SoftZoo конструкторы могут разрабатывать мозг и тело робота одновременно, совместно оптимизируя наземные и водные машины, делая их более осознанными и специализированными. С более высоким поведенческим и морфологическим интеллектом роботы могли бы стать более полезными для выполнения спасательных миссий и проведения исследований. Например, если человек пропал во время наводнения, робот сможет более эффективно преодолевать водные просторы, поскольку он был оптимизирован с использованием методов, продемонстрированных на платформе SotftZoo.

"SoftZoo обеспечивает моделирование с открытым исходным кодом для разработчиков мягких роботов, помогая им создавать реальных роботов намного проще и гибче, ускоряя возможности машин по передвижению в различных средах", - добавляет соавтор исследования Чуань Ган, научный сотрудник лаборатории искусственного интеллекта MIT-IBM Watson.

Результаты исследования команды будут представлены на днях на конференции ICLR 2023.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/platforma-s-otkrytym-ishodnym-kodom-modeliruet-dikuyu-prirodu-dlya-razrabotchikov-myagkih-robotov