TRI представила метод обучения роботов новым навыкам

Toyota Research Institute (TRI), Massachusetts Institute of Technology (MIT) и Columbia Engineering продемонстрировали результаты нового подхода к обучению ИИ, который значительно ускоряет скорость приобретения роботами новых навыков. Это похоже на ChatGPT для робототехники.

Ряд компаний решили, что пора вкладывать средства в человекоподобных роботов общего назначения, способных автономно перемещаться по существующим рабочим пространствам и заменять собой людей.

Однако большинство первых примеров сводятся к тому, что роботы будут поднимать и опускать предметы. Для того чтобы их действия расширились до уровня, когда они смогут зайти на любую рабочую площадку и начать выполнять самые разнообразные задачи, необходим способ быстрого изучения новых навыков на основе инструкций и/или демонстраций человека. Компания Toyota утверждает, что совершила прорыв, разработав новый подход к обучению на основе Diffusion Policy.

Diffusion Policy - это концепция, разработанная Toyota совместно с Columbia Engineering и MIT, которая позволяет легко и быстро обучать роботов новым навыкам на основе демонстрации. Более подробную информацию и примеры можно найти в исследовании "Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion".

По сути, если большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, способны писать на уровне, близком к человеческому, то Diffusion Policy позволяет ИИ робота наблюдать, как человек выполняет ту или иную физическую задачу в реальном мире, а затем программировать себя на ее выполнение.

В то время как некоторые стартапы обучают своих роботов с помощью VR, подход Toyota в большей степени ориентирован на тактильные ощущения. Операторы получают тактильную обратную связь от мягких и гибких захватов робота через ручные пульты управления, что позволяет им в некотором смысле ощущать то, что "чувствует" робот при контакте с объектами.

После того как оператор несколько раз показал, как выполнять ту или иную задачу в различных условиях, ИИ робота строит свою собственную внутреннюю модель, а затем запускает тысячи симуляций, чтобы определить набор методов для ее решения.

На данный момент команда использовала этот подход для быстрого обучения роботов выполнению более 60 небольших задач, в основном бытовых (раскатывать тесто, почистить картофель, переворачивать блины и т.д.). Каждая из них относительно проста для взрослого человека, но требует от роботов самостоятельно разобраться в том, как захватывать, удерживать и манипулировать различными предметами.

https://www.youtube.com/watch?v=w-CGSQAO5-Q

В Toyota заявляют, что к концу этого года смогут обучить роботов сотням задач, а к концу следующего более тысячи. Сейчас компания разрабатывает первую большую модель поведения (Large Behavior Model, или LBM) - это полностью сгенерированная ИИ модель взаимодействия робота с физическим миром для достижения определенных результатов.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/tri-predstavila-metod-obucheniya-robotov-novym-navykam

В WPI разработали гибкого робота для картирования и инспектирования небольших пространств

Исследователи из Worcester Polytechnic Institute (WPI) в сотрудничестве с администрацией города Вустер, Массачусетс, разработали робота, похожего на ящерицу, который может пробираться в стены, воздуховоды и трубы для проведения инспекций и трехмерного картирования, что может быть опасно или невозможно для человека.

Получив грант от National Science Foundation в размере $50 тыс., группа специалистов института совместно со студентами и представителями городских властей разработала деформируемого робота, который может проникать в узкие пространства гораздо менее инвазивно, чем это позволяют делать существующие методы.

Команда создала прототип робота и протестировала его в разных точках города, включая мэрию и центр для пожилых людей в Вустере. Робот имеет конструкцию оригами, сделанную из пластиковых деталей, напечатанных на 3D-принтере и лазерной машине, специальных печатных плат, миниатюрного компьютера, датчиков, нескольких металлических деталей и двигателей. Благодаря своим размерам и форме прототип робота мог маневрировать в условиях стареющей инфраструктуры, незаметно перемещаясь внутри стен, над подвесными потолками и в воздуховодах. Спроектированный для размещения камер и датчиков, измеряющих температуру и уровень загрязнения, робот может работать в автономном режиме с использованием ИИ и составлять карту местности, собирая важные данные. Оказавшись внутри помещения, робот может перемещаться по горизонтали и вертикали в узких пространствах.

В пресс-релизе института отмечается, что для Вустера и многих других городов энергетика является одним из основных факторов при определении влияния изменения климата на население. По его словам, робот может быть полезен при определении оптимальных способов теплоизоляции верхних частей зданий, которые подвержены большим потерям тепла и энергии в холодные зимние месяцы, а также концентрированному нагреву во время летней жары. Видеоданные и результаты трехмерного картирования могут устранить разрыв между тем, что муниципалитет знает о здании из чертежей и разрешений на строительство, и тем, что существует на самом деле. Многие старые здания не имеют подробных планов и, скорее всего, подвергались изменениям в течение многих лет без подробной документации.

Мэтью Урбан, менеджер по капитальным проектам города Вустера, сотрудничал с командой WPI в процессе разработки и тестирования робота, обеспечивающего доступ к узким местам в старых зданиях. По его словам, робот обещает выйти за рамки ограничений нынешних технологий обследования и может оказаться важнейшим инструментом, используемым для тщательного обновления исторических зданий.

"Мэрии почти 130 лет, - говорит Урбан. - В стенах есть штукатурка, проволочная сетка, сплошная кладка и стальные конструкции. Если мне нужно узнать, что находится в этой стене, я должен вырезать отверстие. Затем нужно посмотреть, смогу ли я просунуть туда камеру, и она должна смотреть в нужном направлении, а может быть, она недостаточно яркая. Тогда нужно прорезать еще одно отверстие".

На текущий момент команда исследователей продолжает работу по дальнейшему совершенствованию конструкции робота и проводит дополнительные испытания.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/v-wpi-razrabotali-gibkogo-robota-dlya-kartirovaniya-i-inspektirovaniya-nebolshih-prostranstv

Использование звуковых волн для перемещения микроробота

Группа инженеров-робототехников и акустиков из ETH Zurich и Westfalische Wilhelms-Universitat разработала микроробота, который может перемещаться по узким трубкам с помощью звуковых волн.

В своей статье "An acoustically controlled helical microrobot", опубликованной в журнале Science Advances, группа описывает, как они сконструировали своих роботов и насколько хорошо они работают при испытаниях.

В течение многих лет ученые-медики ищут способы более направленного введения лекарств в организм. Это позволило бы направлять лекарства только в те части тела, которые нуждаются в лечении, и тем самым предотвратить многие нежелательные побочные эффекты. В результате проведенных ранее исследований были разработаны различные технологии, среди которых наиболее перспективными являются крошечные роботы, управляемые внешним магнитом.

Несмотря на перспективность такого подхода, он все еще имеет проблемы, которые необходимо преодолеть, например, точность управления. В новой работе исследовательская группа использовала звуковые волны для приведения в движение крошечного робота, и этот подход может оказаться более подходящим для использования в организме.

Идея нового робота заключается в том, чтобы использовать энергию звуковых волн для приведения в движение безмоторного робота, напечатанного на 3D-принтере из нетоксичного полимера в форме штопора. Затем его поместили в стеклянную трубку, заполненную водой, и направили на него звуковые волны. Звуковые волны, как отмечают исследователи, заставляют молекулы жидкости вибрировать, что приводит к образованию вихря, который и толкает робота вперед.

Исследовательская группа обнаружила, что изменяя характеристики звуковых волн, можно изменять скорость движения робота по трубе и его направление. Они также обнаружили, что, увеличивая частоту звуковых волн, можно толкать робота вверх по трубе, наклоненной под углом 45 градусов.

https://www.youtube.com/watch?v=yRCr4HyuuTw

Далее исследователи планируют испытать своего робота в трубках из более гибкого материала, чтобы более точно имитировать кровеносный сосуд человека. Они отмечают, что также работают над тем, что они называют акустическим шлемом, который, по их мнению, даст больший контроль над роботом.

https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/ispolzovanie-zvukovyh-voln-dlya-peremescheniya-mikrorobota

Ученые разрабатывают роботизированную систему, автономно проводящую иглу через ткани легких

Рак легких является основной причиной смертности от онкологических заболеваний в США. Некоторые опухоли очень малы и скрываются глубоко в легочной ткани, что затрудняет доступ к ним хирургов. Для решения этой проблемы ученые из University of North Carolina (UNC) в Чапел-Хилле и Vanderbilt University работали над созданием гибкого, но прочного робота, способного преодолевать легочную ткань.

В работе "Autonomous medical needle steering invivo", опубликованной в журнале Science Robotics, профессор Рон Альтеровиц и доцент Джейсон Акулян доказали, что их робот может автономно перемещаться из точки А в точку Б, избегая при этом важных структур, таких как крошечные дыхательные пути и кровеносные сосуды, на живой лабораторной модели.

"Эта технология позволяет нам достигать целей, до которых невозможно добраться с помощью стандартного или даже роботизированного бронхоскопа, - говорит Акулян. - Это дает дополнительные несколько миллиметров или даже сантиметров, что очень помогает при поиске небольших целей в легких".

Робот состоит из нескольких отдельных компонентов. Механическое управление обеспечивает контролируемую тягу иглы вперед и назад, а конструкция иглы позволяет двигаться по изогнутым траекториям. Игла изготовлена из никель-титанового сплава и подвергнута лазерному травлению для повышения ее гибкости, что позволяет ей легко проходить через ткани. При движении вперед травление на игле позволяет ей легко обходить препятствия. Другие насадки, например катетеры, могут использоваться вместе с иглой для проведения таких процедур, как биопсия легких.

Исследовательская группа использовала компьютерную томографию грудной полости и ИИ для создания трехмерной модели легкого, включая дыхательные пути, кровеносные сосуды и выбранную цель. Используя эту трехмерную модель и позиционируя иглу для запуска, ПО с ИИ автоматически направляет ее из точки А в точку Б.

"Разработанная нами автономная управляемая игла очень компактна, но при этом она оснащена целым набором технологий, позволяющих ей осуществлять автономную навигацию в режиме реального времени, - сказал Альтеровиц. - Это похоже на автономный автомобиль, только он перемещается по легочной ткани, избегая препятствий, таких как крупные кровеносные сосуды, по пути к месту назначения".

Игла может также учитывать дыхательные движения. В отличие от других органов, легкие постоянно расширяются и сжимаются в грудной полости. Это может затруднить нацеливание. По словам Акуляна, это все равно что стрелять по движущейся мишени.

Исследователи испытывали своего робота, когда лабораторная модель выполняла прерывистую задержку дыхания. При каждой задержке дыхания робот программируется на движение вперед.

"Мы планируем продолжить создание новых автономных медицинских роботов, которые объединят сильные стороны робототехники и ИИ, чтобы улучшить результаты лечения пациентов с различными проблемами здоровья, обеспечивая при этом гарантии безопасности пациентов", - говорит Альтеровиц.

https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/uchenye-razrabatyvayut-robotizirovannuyu-sistemu-avtonomno-provodyaschuyu-iglu-cherez-tkani-legkih

Новый метод помогает системам ИИ лучше ориентироваться в пространстве

Фотографии двухмерны, но автономные транспортные средства и другие технологии должны ориентироваться в трехмерном мире. Исследователи разработали новый метод, помогающий ИИ извлекать трехмерную информацию из двухмерных изображений, что делает камеры более полезными инструментами для этих развивающихся технологий.

"Существующие методы извлечения трехмерной информации из двухмерных изображений хороши, но недостаточно, - говорит Тяньфу Ву, соавтор статьи, посвященной этой работе, и доцент кафедры электротехники и вычислительной техники в North Carolina State University. - Наш новый метод, названный MonoXiver, может использоваться в сочетании с существующими методиками и делать их значительно более точными".

Работа особенно полезна для таких приложений, как автономные транспортные средства. Это связано с тем, что камеры дешевле других инструментов, используемых для навигации в трехмерном пространстве, таких как LIDAR. Поскольку камеры более доступны по цене, чем другие технологии, разработчики автономных транспортных средств могут устанавливать несколько камер, создавая избыточность системы. Но это полезно только в том случае, если ИИ автономного транспортного средства может извлекать трехмерную навигационную информацию из двухмерных изображений, полученных камерой. Для этого и был разработан MonoXiver.

Существующие методы извлечения 3D-данных из 2D-изображений - например, метод MonoCon, разработанный Ву и его соавторами, используют "ограничивающие рамки". В частности, эти методы обучают искусственный интеллект сканировать 2D-изображение и размещать рамки вокруг объектов на 2D-изображении, например, каждого автомобиля на улице. Эти рамки представляют собой кубоиды, которые помогают ИИ оценить размеры объектов на изображении и их местоположения относительно других объектов. Другими словами, с помощью этих рамок ИИ может определить, насколько велик автомобиль и где он находится по отношению к другим автомобилям на дороге.

Однако ограничительные рамки существующих программ зачастую несовершенны и часто не включают в себя части автомобиля или другого объекта, который появляется на двумерном изображении.

В новом методе MonoXiver каждая ограничительная рамка используется в качестве начальной точки или якоря, а ИИ выполняет анализ области, окружающей каждую рамку. В результате этого анализа программа создает множество дополнительных ограничительных рамок, окружающих якорь.

Чтобы определить, какие из этих дополнительных рамок наилучшим образом отражают "недостающие" части объекта, ИИ выполняет два сравнения. Первое сравнение касается "геометрии" каждого вторичного кубоида, чтобы определить, содержит ли он формы, которые соответствуют формам в якоре. Во втором сравнении рассматривается "внешний вид" каждого дополнительного блока, чтобы определить, содержит ли он цвета или другие визуальные характеристики, которые похожи на визуальные характеристики того, что находится в якорном блоке.

"Существенным достижением здесь является то, что MonoXiver позволяет нам очень эффективно выполнять эту методику выборки сверху вниз - создавать и анализировать вторичные ограничивающие рамки", - говорит Ву.

Для оценки точности метода MonoXiver исследователи дополнительно протестировали его на двух наборах данных: хорошо зарекомендовавшем себя наборе данных KITTI (Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute) и более сложном, крупномасштабном наборе данных компании Waymo.

"Мы использовали метод MonoXiver в сочетании с MonoCon и двумя другими существующими программами, предназначенными для извлечения 3D-данных из 2D-изображений, и MonoXiver значительно улучшил производительность всех трех программ, - говорит Ву. - Важно также отметить, что это улучшение достигается за счет относительно небольших вычислительных затрат".

Доклад "Monocular 3D Object Detection with Bounding Box Denoising in 3D by Perceiver" будет представлен 4 октября на International Conference on Computer Vision в Париже, Франция.

Этическое восприятие роботов для ухода за людьми

Потребность в уходе за людьми старше 65 лет стремительно растет во всем мире. Хотя роботы являются перспективным решением для замены сиделок, их внедрение происходит медленно и не всегда с положительным результатом.

Группа международных исследователей разработала универсальную модель, которая может быть использована в различных культурных контекстах для объяснения того, как этические представления влияют на готовность использовать роботов для ухода за людьми.

На сегодняшний день не существует универсальной модели, которая могла бы прояснить взаимосвязь между этическими представлениями и готовностью использовать роботов для ухода за людьми в разных странах. Чтобы восполнить этот пробел в знаниях, группа международных исследователей под руководством профессора Саюри Сува из Chiba University провела поперечное исследование в Японии, Ирландии и Финляндии. Результаты исследования будут опубликованы в январе 2024 года в 116 выпуске журнала Archives of Gerontology and Geriatrics.

Рассказывая о мотивах исследования, профессор Сува поясняет: "Сегодня в Японии в обществе пожилых людей разрабатываются и продаются различные роботы для ухода, чтобы компенсировать нехватку обслуживающего персонала. Однако между пользователями и разработчиками не ведется дискуссий о готовности к использованию роботов, защите частной жизни и надлежащем использовании личной информации, связанной с применением роботов для ухода. Желание улучшить эту ситуацию и способствовать надлежащему использованию роботов за пределами Японии послужило толчком к проведению данного исследования".

Команда разработала анкету, в которой изучались этические вопросы, способные повлиять на готовность использовать роботов для ухода в трех странах. Опрос проводился с ноября 2018 года по февраль 2019 года среди пожилых людей, членов их семей, осуществляющих уход, и профессиональных сиделок. Данное исследование также было рассмотрено несколькими этическими комитетами этих странах.

Исследователи проанализировали в общей сложности 1132 анкеты: 664 из Японии, 208 из Ирландии и 260 из Финляндии. Было установлено, что готовность к использованию роботов для ухода наиболее высока в Японии (77,1%), затем в Ирландии (70,3%), а наиболее низка в Финляндии (52,8%).

Далее исследователи разработали концептуальную модель и оценили ее с помощью статистических методов. Из анкеты исследователи включили в модель ответы на десять пунктов, разделенных на четыре широкие области - получение личной информации, использование личной информации для медицинского и долгосрочного ухода, вторичное использование личной информации и участие в исследованиях и разработках.

Затем они улучшили модель, используя информационный критерий Акаике (AIC). Модель подвергалась поэтапным улучшениям для достижения лучших (меньших) значений AIC. Окончательная модель затем была применена к каждой стране.

Данное исследование продемонстрировало успешное использование единой универсальной модели, способной объяснить взаимосвязь между этическими представлениями и социальным внедрением роботов по уходу в трех странах с различными географическими, демографическими, культурными и системными особенностями.

Обсуждая важность и долгосрочное влияние своего исследования, профессор Сува сказал: "Из наших результатов мы можем сделать вывод, что социальное внедрение роботов можно стимулировать, если разработчики и исследователи будут поощрять потенциальных пользователей к участию в процессе разработки, предложенном в виде концепции совместного проектирования и совместного производства. Мы надеемся, что процесс разработки роботов для ухода будет усовершенствован, чтобы способствовать благополучию людей в глобальном стареющем обществе".

https://robogeek.ru/analitika/eticheskoe-vospriyatie-robotov-dlya-uhoda-za-lyudmi

Южнокорейские ученые представили экзоскелет, позволяющий быстрее бегать

Согласно результатам небольшого исследования, экзоскелетный костюм помогает людям быстрее бегать. Спортсмены могли бы в будущем использовать этот костюм на тренировках для улучшения своих показателей, хотя есть мнение, что это может повысить риск травмы.

Ранее ученые уже разрабатывали экзоскелетные устройства, помогающие людям более эффективно ходить или бегать. Теперь Гиук Ли из Chung-Ang University в Сеуле (Южная Корея) и его коллеги создали экзоскелет, позволяющий людям быстрее бегать.

По словам Ли, экзокостюм весом 4,4 кг оснащен электромоторами на спине, которые управляют длиной двух стальных тросов, закрепленных на ногах пользователя. Когда пользователь вытягивает ноги назад, длина троса уменьшается, что помогает ему выполнить это движение. С помощью датчиков экзокостюм может определять походку бегуна в режиме реального времени и синхронизироваться с его шагами.

Для проверки его эффективности команда попросила девять непрофессиональных бегунов пробежать 200 м в спринтерском темпе, дважды без и дважды в экзоскелете. Исследователи обнаружили, что в среднем участники бежали на 0,97 секунды быстрее, когда надевали устройство.

Статистический анализ показывает, что это улучшение не было случайным. Однако нельзя исключать, что они бегали быстрее, когда надевали экзоскелет, потому что ожидали, что он поможет, уточняет Ли.

Также сообщается, что исследователи разработали более легкую версию экзоскелета массой 2,5 кг и проверяют, можно ли использовать его в качестве тренировочного инструмента для профессиональных бегунов.

"Один из профессиональных спортсменов тренировался в этом экзокостюме, и он помог ему бежать быстрее даже без его ношения, - говорит Ли. - Это может быть связано с тем, что он помогает им чувствовать и помнить, как задействовать нужные мышцы, чтобы бежать быстрее".

Работа "Reducing sprint time with exosuit assistance in the real world" была опубликована в журнале Science Robotics.

https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/yuzhnokoreiskie-uchenye-predstavili-ekzoskelet-pozvolyayuschii-bystree-begat

В UW разработали миниатюрного автономного робота MilliMobile

Небольшие мобильные роботы, оснащенные датчиками, могли бы выполнять такие задачи, как обнаружение утечек газа или отслеживание складских запасов. Однако для перемещения роботов требуется много энергии, а батареи, являющиеся обычным источником питания, имеют ограниченный срок службы.

Исследователи из University of Washington (UW) создали небольшого автономного робота MilliMobile, питающийся только от окружающего света. Сообщается, что робот за час может преодолеть 10 метров. MilliMobile может передвигаться по таким поверхностям, как бетон или грунт, и нести на себе оборудование, такое как камера или датчики, почти в три раза превышающее его собственный вес. Он использует датчик освещенности, чтобы автоматически двигаться к источникам света, что позволяет ему бесконечно долго работать на собранной энергии.

Команда представит свое исследование 2 октября на конференции ACM MobiCom 2023 в Мадриде, Испания.

"Мы черпали вдохновение в "intermittent computing", разбивая сложные программы на небольшие шаги, так что устройство с очень ограниченной мощностью может работать постепенно, по мере поступления энергии, - говорит соавтор исследования Кайл Джонсон. - В проекте MilliMobile мы применили эту концепцию к движению. Мы уменьшили размеры и массу робота, поэтому для его движения требуется лишь небольшое количество энергии. И, подобно животному, делающему шаги, наш робот движется дискретными шагами, используя небольшие импульсы энергии для вращения колес".

Команда тестировала MilliMobile как в помещении, так и на открытом воздухе, в таких условиях, как парк, крытая гидропонная ферма и офис. Даже в условиях очень низкой освещенности робот все равно способен передвигаться, хотя и гораздо медленнее. Непрерывное движение, даже в таком темпе, открывает новые возможности для роя роботов, размещенных в местах, где другие датчики не могут получить точные данные.

"Датчики IoT обычно фиксируются в определенных местах, - говорит соавтор исследования Закари Энглхардт. - Наша работа пересекает области, позволяя создавать роботизированные датчики, которые могут cобирать данные в нескольких точках пространства для создания более детальной картины окружающей среды, будь то умная ферма, где роботы отслеживают влажность и влажность почвы, или завод, где они ищут электромагнитные шумы для поиска неисправностей оборудования".

https://www.youtube.com/watch?v=WADixOh6Xs8

Исследователи оснастили MilliMobile датчиками освещенности, температуры и влажности, а также Bluetooth,. В будущем они планируют добавить другие датчики и улучшить обмен данными между роями подобных роботов.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/v-uw-razrabotali-miniatyurnogo-avtonomnogo-robota-millimobile

Исследователи разработали робота, который может менять форму для решения различных задач

Группа специалистов из University of Bristol и Bristol Robotics Laboratory создала робота в форме тетраэдра с гибкими трубками, получившего название Tetraflex, который может перемещаться через небольшие щели и по труднопроходимой местности. Он также может заключать в свой мягкий корпус хрупкие объекты и безопасно транспортировать их.

Результаты исследования, опубликованные в журнале IEEE Robotics and Automation Letters, показывают, что робот Tetraflex способен передвигаться различными способами. Это делает робота потенциально полезным для передвижения в сложных или ограниченных условиях, например, для преодоления завалов, чтобы добраться до выживших под завалами, для проведения инспекции нефтяных вышек или для исследования других планет.

Еще одним аспектом потенциального применения является возможность транспортировки объектов. Она может быть использована для захвата и транспортировки полезных грузов из труднодоступных мест, при проведении экологических исследований или выводе из эксплуатации ядерных объектов.

Ведущий автор работы Питер Уортон поясняет: "Робот состоит из мягких стоек, соединенных жесткими узлами. Каждая стойка состоит из герметичного резинового сильфона, и длина стойки может регулироваться путем изменения давления воздуха. При более высоком давлении сильфон растягивается, а при более низком - сжимается. Регулируя давление в каждом из сильфонов одновременно, мы можем управлять формой робота и изменением его размеров. После этого оставалось только экспериментировать с различными моделями изменения формы, которые позволяли бы создавать полезные движения, например, катиться или ползти".

В конструкции робота используются мягкие стойки, которые могут свободно и независимо менять свою длину. Изменяя длину стоек на нужную величину и в нужной последовательности, они могут генерировать множество различных движений, изменять размеры робота и даже огибать и транспортировать полезную нагрузку.

Уортон говорит: "Я бы сказал, что эти возможности являются естественным следствием работы с такой универсальной структурой, и мы надеемся, что в будущем будут разработаны другие интересные возможности. Наиболее интересным аспектом этого исследования для меня является универсальность Tetraflex и то, как мы сможем использовать этих роботов для исследования сложных участков местности и выполнения задач в местах, недоступных для человека. Многочисленные виды перемещения, доступные Tetraflex, и возможность транспортировки объектов хорошо демонстрируют эту универсальность".

Команда уже добилась определенного успеха. Ранняя версия Tetraflex участвовала в конкурсе RoboSoft 2022 Locomotion Competition в Эдинбурге и заняла третье место, продемонстрировав движение по песку, через небольшие щели и между препятствиями.

https://vimeo.com/869485086

Исследовав некоторые возможности Tetraflex в области локомоции и транспортировки объектов, они планируют применить алгоритмы машинного обучения, которые позволят им действительно тщательно изучить модели движения, а также оптимизировать существующие.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/issledovateli-razrabotali-robota-kotoryi-mozhet-menyat-formu-dlya-resheniya-razlichnyh-zadach

ИИ проектирует роботов, работающих в реальном мире

Группа исследователей из Northwestern University, как заявляется в пресс-релизе, разработала "первый на сегодняшний день ИИ, способный интеллектуально проектировать роботов с нуля".

Команда начала с простого запроса к ИИ смоделировать физическую машину, способную ходить по горизонтальной поверхности. ИИ начал с блока размером с кусок мыла, который мог только покачиваться, но не ходить.

Понимая, что он еще не достиг своей цели, ИИ быстро итерировал конструкцию. С каждой итерацией алгоритм оценивал конструкцию, выявлял недостатки и дорабатывал смоделированный блок, чтобы обновить его структуру. В итоге робот смог подпрыгивать на месте, прыгать вперед и перемещаться. Наконец, после девяти попыток был создан робот, способный пройти половину длины своего тела в секунду, что примерно вдвое меньше, чем скорость шага обычного человека. Сообщается, что весь процесс проектирования робота от первоначального блока до шагающей машины занял 26 секунд на рабочем ноутбуке.

"Мы обнаружили очень быстрый алгоритм проектирования, управляемый искусственным интеллектом, который обходит пробки эволюции, не опираясь на предвзятость людей, - сказал Сэм Кригман, руководитель работы. - Мы сказали ИИ, что нам нужен робот, способный ходить по земле. Затем мы просто нажали кнопку - и готово! ИИ в мгновение ока создал чертеж робота, который не похож ни на одно животное, когда-либо ходившее по земле. Я называю этот процесс "мгновенной эволюцией".

Чтобы проверить, сможет ли смоделированный робот работать в реальной жизни, команда напечатала на 3D принтере форму в которую залили жидкий силиконовый каучук и оставили на пару часов. Получившийся после затвердевания трехногий робот, идентичный модели созданный ИИ, оказался мягким и гибким.

Теперь нужно было проверить, сохранится ли смоделированное поведение робота в реальном мире. Исследователи наполнили резиновый корпус робота воздухом, в результате ноги расширились. Когда воздух из тела робота выходил, ноги сжимались. Постоянно накачивая воздух в робота, он то расширялся, то сжимался, обеспечивая медленную, но устойчивую локомоцию.

При этом ИИ смоделировал отверстия по всему телу робота в, казалось бы, случайных местах. Кригман предполагает, что пористость уменьшает вес и увеличивает гибкость, позволяя роботу сгибать ноги для ходьбы.

"Мы не знаем, что делают эти отверстия, но мы знаем, что они важны, - сказал он. - Потому что, если их убрать, робот либо не сможет больше ходить, либо сможет ходить не так хорошо".

https://www.youtube.com/watch?v=wph_Im03cn0

Исследование "Efficient automatic design of robots" было опубликовано в arXiv.

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-proektiruet-robotov-rabotayuschih-v-realnom-mire

В MIT разработали датчик в форме пальца, который позволит создавать более ловких роботов

В роботизированной руке тактильные датчики имеют небольшие размеры и плоскую форму, поэтому они часто располагаются в кончиках пальцев. Такие роботы используют для захвата объектов только кончики пальцев, как правило, с помощью щипковых движений. Это ограничивает круг манипуляционных задач, которые они могут выполнять.

Исследователи из Massachusetts Institute of Technology (MIT) разработали длинный и изогнутый сенсорный датчик на основе камеры, по форме напоминающий человеческий палец. Устройство обеспечивает тактильное восприятие с высоким разрешением на большой площади. Датчик, получивший название GelSight Svelte, использует два зеркала для отражения и преломления света, благодаря чему одна камера, расположенная в основании датчика, может видеть всю длину пальца.

Кроме того, исследователи создали датчик в форме пальца с гибкой основой. Измеряя, как изгибается основа при прикосновении пальца к объекту, они могут оценить силу, действующую на датчик.

На основе датчиков GelSight Svelte была создана роботизированная рука, способная захватывать тяжелый предмет, как это делает человек, используя всю сенсорную область всех трех пальцев. При этом рука могла выполнять такие же щипковые захваты, которые характерны для традиционных захватов.

"Поскольку наш новый датчик имеет форму человеческого пальца, мы можем использовать его для выполнения различных типов захватов для разных задач, вместо того чтобы использовать щипковый захват для всего. Наш датчик открывает новые возможности для решения различных манипуляционных задач с помощью роботов", - говорит Алан Чжао, аспирант машиностроительного факультета и ведущий автор статьи о GelSight Svelte.

Исследователи протестировали свою разработку, прижимая предметы, например шуруп, к различным местам датчика, чтобы проверить четкость изображения и определить, насколько хорошо он определяет форму предмета. В дальнейшем планируется усовершенствовать GelSight Svelte таким образом, чтобы датчик стал шарнирным и мог бы сгибаться в суставах, подобно человеческому пальцу.

https://www.youtube.com/watch?v=yI6WDzfYD8Q

Исследование частично поддержано Toyota Research Institute. Работа "GelSight Svelte: A Human Finger-shaped Single-camera Tactile Robot Finger with Large Sensing Coverage and Proprioceptive Sensing" будет представлена на конференции IEEE Conference on Intelligent Robots and Systems.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/v-mit-razrabotali-datchik-v-forme-paltsa-kotoryi-pozvolit-sozdavat-bolee-lovkih-robotov

Новый робот может помочь в ранней диагностике рака молочной железы

Манипулятор, разработанный группой специалистов робототехнической лаборатории в University of Bristol, способен прикладывать специфические усилия в диапазоне, аналогичном усилиям, используемым людьми при пальпации, и обнаруживать уплотнения с помощью сенсорной технологии на большей глубине, чем раньше.

В пресс-релизе университета заявляется, что технология может произвести революцию в том, как женщины следят за здоровьем своей груди, предоставив им доступ к безопасным электронным аппаратам для клинического обследованием молочных желез (ОМЖ). Эти аппараты, дающие точные результаты, могут быть расположенным в легкодоступных местах, таких как аптеки и медицинские центры.

Прецизионность, повторяемость и точность в этих тактильных медицинских исследованиях имеют первостепенное значение для обеспечения благоприятного исхода для пациентки. В состав исследовательской группы входили аспиранты и студенты под руководством д-ра Антонии Цеманаки из Бристольской лаборатории робототехники. Ведущий автор работы Джордж Дженкинсон пояснил: "Существуют противоречивые представления о том, насколько полезно проведение клинических обследований молочной железы для здоровья населения. Принято считать, что при правильном выполнении это очень полезный и низкорисковый диагностический метод".

"Первый вопрос, на который мы хотим ответить в рамках этой работы, - можно ли продемонстрировать, что специализированный манипулятор обладает ловкостью, необходимой для пальпации груди реалистичного размера и формы", - продолжает Дженкинсон.

Команда создала манипулятор с помощью 3D-печати и других методов числового программного управления и использовала комбинацию лабораторных и симуляционных экспериментов на искусственной (силиконовой) груди и ее цифровом двойнике, смоделированном с привлечением добровольца в исследовательской группе Simulation and Modelling in Medicine and Surgery в Imperial College London.

Симуляция позволила команде провести тысячи пальпаций и проверить множество гипотетических сценариев, например, рассчитать разницу в эффективности при одновременном использовании двух, трех или четырех датчиков. В лаборатории они смогли провести эксперименты на силиконовой груди, чтобы продемонстрировать точность моделирования и экспериментально определить силы для реального оборудования.

Дженкинсон добавил: "Мы надеемся, что данное исследование сможет внести свой вклад и дополнить арсенал методов, используемых для диагностики рака молочной железы, а также сгенерировать большой объем связанных с ним данных, которые могут быть полезны в попытках выявить масштабные тенденции, способные помочь диагностировать рак молочной железы на ранней стадии".

В качестве следующего шага команда объединит методы ОМЖ, полученные от профессионалов, с ИИ и полностью оснастит манипулятор датчиками, чтобы определить эффективность всей системы в выявлении потенциальных рисков развития рака.

Конечная цель заключается в том, что устройство и датчики будут способны обнаруживать образования более точно и глубоко, чем это возможно только при пальпации. Кроме того, его можно будет комбинировать с другими существующими методиками, например с УЗИ.

Работа "A robotIc Radial palpatIon mechaniSm for breast examination (IRIS)" была представлена на 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN).

https://robogeek.ru/roboty-v-meditsine/novyi-robot-mozhet-pomoch-v-rannei-diagnostike-raka-molochnoi-zhelezy

Управление протезами рук с помощью ультразвуковых датчиков

Для каждого, кто потерял руку, функциональный протез руки приносит огромную пользу в повседневной жизни. Исследователи из Фраунгофера в рамках исследовательского проекта работают над улучшением управления протезами рук вплоть до отдельных пальцев.

В рамках проекта SOMA (в настоящее время находится на стадии лабораторных работ) ученые из Института биомедицинской инженерии Фраунгофера IBMT применили новый подход. Они используют ультразвуковые датчики, которые непрерывно посылают импульсы в мышечную ткань предплечья. В отличие от электрических импульсов, звуковые волны отражаются от тканей. Время распространения отраженных сигналов дает информацию о физической глубине мышечной нити, отражающей соответствующую звуковую волну. Это позволяет детально изучать сокращения мышечной ткани, вызванные нервными стимулами в головном мозге. Это, в свою очередь, позволяет выявлять типичные паттерны активации мышц, которые отражают определенные движения руки или пальцев. Цель проекта состоит в том, чтобы ПО, управляемое искусственным интеллектом, в компактном электронном блоке, надеваемом на тело пациента, взяло на себя задачу идентификации. Электроника может передавать декодированные сигналы в качестве команды на исполнительные механизмы протеза руки, вызывая тем самым движение пальцев протеза. Управляющие команды распознаются, анализируются и передаются в режиме реального времени.

"Управление на основе ультразвука действует с большей чувствительностью и точностью, чем это было бы возможно при использовании электродов. Датчики способны распознавать различные степени свободы, такие как сгибание, разгибание или вращение, - говорит д-р Марк Фурнель, руководитель группы "Sensors & Actuators" в Fraunhofer IBMT, который отвечает за разработку ультразвуковых датчиков SOMA в рамках проекта.

Для достижения высокой точности и надежности пьезоэлектрические звуковые преобразователи посылают импульсы в мышечную ткань десятки раз в секунду с частотой от 1 до 4 МГц. Кроме того, не менее 20 датчиков соединены между собой. Помимо информации о глубине, каждый датчик передает данные о положении мышечной нити, которая только что послала ответный сигнал. Собранные данные о местоположении и глубине сигналов предварительно сортируются, прежде чем ИИ приступит к работе. "Затем ИИ должен проанализировать ультразвуковые сигналы, определить паттерн активации, преобразовать его в управляющую команду и отправить ее на соответствующий палец протеза. С технической точки зрения ИИ анализирует амплитуду и временной профиль электрических напряжений, которые подает каждый модуль датчика", - поясняет Фурнель.

Датчики интегрированы в браслет, который впоследствии может быть интегрирован в протез руки. Чтобы правильно связать мышечные сигналы с нужным пальцем и желаемым движением, испытуемые должны пройти короткую тренировку, в ходе которой они пытаются двигать различными частями кисти и пальцами. Сформированные таким образом паттерны активности сохраняются в системе в качестве базового эталона. Таким образом, можно установить связь между соответствующим пальцем или частью руки и желаемым движением. Сообщается, что обучение занимает несколько минут.

Андреас Шнайдер-Иккерт, руководитель проекта в подразделении "Active Implants" и менеджер по инновациям в Fraunhofer IBMT, говорит: "Испытания показали, что технология работает. Она очень проста в использовании и неинвазивна. Сейчас мы работаем над тем, чтобы сделать систему еще более незаметной".

Компания Disney Research представила нового робота

На прошедшей конференции 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), команда исследователей компании Disney в ходе своего вечернего выступления представила нового роботизированного персонажа.

Этот робот был разработан группой под руководством Морица Бэчера из Disney Research в Цюрихе. Он изготовлен в основном методом 3D-печати, использует модульное оборудование и исполнительные механизмы, что позволило быстро спроектировать и доработать его, пройдя путь от концепции до того, что показано на видео, менее чем за год. У робота есть голова с четырьмя степенями свободы (он может смотреть вверх, вниз, вокруг себя и наклоняться), а также ноги с пятью степенями свободы и тазобедренными суставами, которые позволяют ему ходить, динамично балансируя.

"Большинство робототехников сосредоточены на том, чтобы заставить своих двуногих роботов надежно ходить, - говорит научный сотрудник Disney Морган Поуп, который представил робота на сцене конференции. - В Disney этого может быть недостаточно - для передачи нужных нам эмоций роботы должны уметь расхаживать, гарцевать, красться или извиваться".

Для создания эффективного роботизированного персонажа аниматорам и робототехникам необходимо объединить свои таланты, что может занять много времени и потребовать большого количества проб и ошибок, чтобы убедиться, что робот сможет передать художественный замысел аниматоров и при этом не упадет.

"Как правило, инструменты анимации не имеют встроенной физики, - объясняет Бэчер. - Поэтому художникам трудно разрабатывать анимацию, которая будет работать в реальном мире".

Чтобы устранить этот пробел, Disney Research разработала конвейер на основе обучения с подкреплением. Для аниматора конвейер, по сути, берет на себя реализацию ограничений физического мира, позволяя ему разрабатывать очень выразительные движения, а системе - воплощать их в реальность или приближать к ней настолько, насколько это физически возможно для робота. Система Disney может обучить робота новому поведению на одном ПК, что позволяет провести обучение, равное нескольким годам, всего за несколько часов. По словам Бэчера, это позволило сократить время разработки нового роботизированного персонажа для Disney с нескольких лет до нескольких месяцев.

Большим преимуществом обучения с подкреплением в данном контексте является то, что получаемые движения могут быть очень устойчивыми. Система Disney способна тренировать движения снова и снова, внося при этом незначительные изменения в такие параметры, как работа двигателя, распределение массы и трение между роботом и землей. Система гарантирует, что с чем бы ни столкнулся робот в реальном мире, он будет знать не только, как себя вести, но и как себя вести, сохраняя при этом эмоции, что очень важно для сохранения характера робота.

Хотя легко сосредоточиться на этом конкретном роботе, исследователи подчеркивают, что здесь важен не робот, а сам процесс. "Идея заключается в том, что это платформа, не зависящая от аппаратного обеспечения, - говорит Бэчер. - Если мы захотим добавить больше ног, рук или сделать совершенно нового персонажа с совершенно другой морфологией, мы сможем быстро обучить его новому поведению. Готовые актуаторы, 3D-печатные компоненты, адаптируемая система обучения с подкреплением - все это может быть применено к роботам, сильно отличающимся друг от друга по внешнему виду и движениям. Этот робот - многообещающий первый шаг на этом пути".

https://robogeek.ru/interesnoe-o-robotah/kompaniya-disney-research-predstavila-novogo-robota

ИИ для автономного принятие решений с целью повышения безопасности полетов беспилотников

В ближайшие несколько лет ожидается значительное увеличение интенсивности движения автономных беспилотных летательных аппаратов в неконтролируемом воздушном пространстве на высоте менее 120 метров. По некоторым прогнозам, к 2027 г. в США будет насчитываться около 1 млн коммерческих БПЛА.

Группа исследователей под руководством Ланира Уоткинса и Луиса Уиткомба из Johns Hopkins University с помощью ИИ смоделировала систему, которая может более безопасно управлять движением беспилотников, заменив некоторые процессы, выполняемые человеком, на автономное принятие решений. Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE's Computer.

"Мы хотели проверить, смогут ли различные подходы с использованием ИИ безопасно справиться с ожидаемым масштабом этих операций, и это удалось, - сказал Уоткинс. - Наша имитационная система использует алгоритмы обеспечения автономности для повышения безопасности и масштабируемости операций БПЛА на высоте менее 120 метров".

Для решения проблемы роста интенсивности движения БПЛА команда оценила влияние автономных алгоритмов в моделируемом трехмерном воздушном пространстве. Из предыдущих исследований было известно, что использование алгоритмов предотвращения столкновений значительно снижает аварийность. Добавление алгоритмов стратегического деконфликтинга, которые управляют временем движения во избежание столкновений, сделало ситуацию еще более безопасной и практически исключило аварии в воздушном пространстве.

Исследователи также оснастили свой симулятор двумя аспектами реализма. "Зашумлённый датчик" имитируют непредсказуемость реальных условий и делают систему более адаптируемой, а "система нечетких помех" рассчитывает степень риска для каждого беспилотника на основе различных факторов - от близости к препятствиям до соблюдения запланированного маршрута. По словам и, эти подходы позволяют системе принимать автономные решения для предотвращения столкновений.

"В нашем исследовании рассматривалось множество переменных, включая сценарии с участием неавторизованных дронов, отклонившихся от запланированного маршрута. Результаты очень многообещающие", - сказал Уиткомб.

Команда планирует и дальше совершенствовать систему, включив в нее динамические данные, такие как погода, и другие реальные факторы для более полного представления ситуации.

"Эта работа была исследована путем моделирования работы в средах и системах, которые рассматриваются для развертывания третьими сторонами в будущих воздушных пространствах, а также в академических и фундаментальных исследованиях сообществ IEEE и ACM, - поясняет Уоткинс. - Эта работа помогает исследователям понять, как могут вести себя алгоритмы автономного управления, защищающие воздушное пространство, сталкиваясь с шумом и неопределенностью в 3D-моделируемом воздушном пространстве, и подчеркивает необходимость постоянного мониторинга результатов работы этих автономных алгоритмов, чтобы убедиться, что они не достигли потенциальных состояний отказа".

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/ii-dlya-avtonomnogo-prinyatie-reshenii-s-tselyu-povysheniya-bezopasnosti-poletov-bespilotnikov

Языковые модели ИИ могут помочь в диагностике шизофрении

Шизофрения - психическое расстройство, характеризующееся распадом процессов мышления и эмоциональных реакций, которым страдают около 24 млн. человек во всем мире. Ученые из Institute for Neurology в University College London разработали новые инструменты, основанные на языковых моделях ИИ, которые могут характеризовать тонкие признаки в речи пациентов с диагнозом шизофрения.

Работа "Trajectories through semantic spaces in schizophrenia and the relationship to ripple bursts" опубликована в PNAS. Цель исследования понять, как автоматизированный анализ языка может помочь врачам и ученым в диагностике и оценке психиатрических заболеваний.

В настоящее время диагностика психических заболеваний практически полностью основана на беседах с пациентами и их близкими, и лишь минимальную роль играют такие тесты, как анализ крови и сканирование головного мозга. Но такая недостаточная точность мешает более глубокому пониманию причин психических заболеваний и контролю за их лечением.

Исследователи попросили 26 человек, страдающих шизофренией, и 26 человек из контрольной группы выполнить два задания на беглость речи, в которых им предлагалось за пять минут назвать как можно больше слов, относящихся к категории "животные" или начинающихся на букву "р".

Для анализа ответов участников исследования использовалась языковая модель ИИ, обученная на огромном количестве текстов и представляющая значение слов аналогично человеческому. Исследователи проверили, может ли модель ИИ предсказывать слова, которые люди спонтанно вспоминают, и снижается ли эта предсказуемость у пациентов с шизофренией. Было обнаружено, что ответы, которые давали контрольные участники, действительно были более предсказуемы моделью искусственного интеллекта, чем те, которые давали больные шизофренией, причем эта разница была наибольшей у пациентов с более тяжелыми симптомами.

Исследователи полагают, что это различие может быть связано с тем, как мозг усваивает взаимосвязи между воспоминаниями и мыслями и хранит эту информацию в когнитивных картах. Они нашли подтверждение этой теории во второй части того же исследования, где авторы использовали сканирование мозга для измерения мозговой активности в тех частях мозга, которые участвуют в обучении и хранении этих когнитивных карт.

Ведущий автор работы, д-р Мэтью Нур, говорит: "Еще совсем недавно автоматический анализ языка был недоступен для врачей и ученых. Однако с появлением языковых моделей ИИ, таких как ChatGPT, эта ситуация меняется. Эта работа показывает потенциал применения языковых моделей ИИ в психиатрии".

Теперь ученые планируют использовать эту технологию на более крупной выборке пациентов, в более разнообразных речевых условиях, чтобы проверить, может ли она оказаться полезной в клинике.

Нур сказал: "Мы вступаем в очень интересное время в области нейронаук и исследований психического здоровья. Объединяя современные языковые модели ИИ и технологии сканирования мозга, мы начинаем раскрывать, как в мозге формируется смысл и как это может нарушаться при психических расстройствах. Огромный интерес вызывает использование языковых моделей ИИ в медицине. Если эти инструменты окажутся безопасными и надежными, я ожидаю, что они начнут применяться в клинике в течение следующего десятилетия".

https://robogeek.ru/iskusstvennyi-intellekt/yazykovye-modeli-ii-mogut-pomoch-v-diagnostike-shizofrenii

Бионический протез руки с нейромышечно-скелетным интерфейсом

Для бионических протезов предпочтительным источником управления являются остаточные мышцы культи. Это связано с тем, что пациенты могут произвольно сокращать мышцы, а электрическая активность, возникающая при их сокращении, может быть использована для того, чтобы сообщить протезу руки, что нужно делать, например, закрыть или открыть ладонь.

Основная проблема при более высоких уровнях ампутации, заключается в том, что остается не так много мышц, чтобы управлять множеством роботизированных суставов, необходимых для реального восстановления функции руки и кисти.

Под руководством профессора Макса Ортис-Каталана, руководителя отдела нейропротезирования в австралийском Bionics Institute в Мельбурне, команда инженеров и хирургов со всего мира разработала новый вид интеграции протеза, благодаря чему шведская пациентка с ампутацией Карен получила бионический протез, почти такой же функциональный, как рука, которую она потеряла в результате несчастного случая на ферме. Более того, он выдерживает постоянное ежедневное использование в течение более чем 3 лет.

"Карен стала первым человеком с ампутацией верхней конечности ниже локтя, получившим эту новую концепцию высокоинтегрированной бионической руки, которая может использоваться самостоятельно и надежно в повседневной жизни, - сказал Ортис-Каталан. - Тот факт, что она смогла комфортно и эффективно использовать свой протез в повседневной деятельности на протяжении многих лет, является многообещающим свидетельством потенциальных возможностей этой новой технологии по изменению жизни людей, столкнувшихся с потерей конечности".

Крепление и управление протезами остаются двумя серьезными препятствиями в этой области медицины. Чтобы решить эти проблемы, ученые разработали человеко-машинный интерфейс, позволяющий удобно прикрепить искусственную конструкцию к скелету пациента с помощью процесса остеоинтеграции. Затем можно будет подключить электроды, имплантированные в нервы и мышцы, чтобы подключиться к нервной системе организма.

Остеоинтеграция - это непосредственная структурная и функциональная связь между живой костью пациента и искусственным имплантатом. Это была сложная процедура, требующая выравнивания и одинаковой нагрузки на лучевую и локтевую кости, что ограничивало пространство вокруг них для других необходимых компонентов.

"Биологическая интеграция титановых имплантатов в костную ткань открывает возможности для дальнейшего совершенствования ухода за ампутированными пациентами, - говорит Рикард Бронемарк, доцент Gothenburg University и основатель компании Integrum, занимающейся разработкой биотехнологических имплантатов. - Сочетая остеоинтеграцию с реконструктивной хирургией, имплантированными электродами и ИИ, мы сможем восстановить функции человека беспрецедентным образом. Уровень ампутации ниже локтя сопряжен с особыми трудностями, и достигнутый уровень функциональности является важной вехой в области современных реконструкций конечностей в целом".

Исследовательской группе удалось разработать нейромышечно-скелетный имплантат, который мог подключаться к нервной системе в ограниченном пространстве. Хирурги из Sahlgrenska University Hospital изменили положение нервов и мышц Карен, чтобы они могли передавать протезу оптимальную информацию о двигательном контроле.

Протез позволяет выполнять повседневные задачи, связанные с нагрузкой и контролируемыми движениями, например, держать наполненные чашки или застегивать молнии.

В исследовании использовались протезы Mia Hand итальянской компании Prensilia и MyoHand Variplus Speed немецкой компании Ottobock, Карен могла свободно использовать любой из протезов в повседневной жизни.

https://www.youtube.com/watch?v=YRxtM0Y6ZAQ

Работа "A highly integrated bionic hand with neural control and feedback for use in daily life" была опубликована в журнале Science Robotics.

https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/bionicheskii-protez-ruki-s-neiromyshechno-skeletnym-interfeisom

Магнитные гусеничные роботы для очистки корпуса судна от продуктов биообрастания

Судоходная компания Lomar сотрудничает с техасским стартапом Alicia Bots в области использования небольших магнитных роботов для обработки корпусов судов от продуктов биообрастания.

ROVERCLEAN 3.0 от компании Alicia Bots - это многоцелевой магнитный гусеничный робот, который может работать автономно или дистанционно через кабель. Он предназначен для проведения подводного осмотра и технического обслуживания судов и других стальных конструкций и, как утверждается, обеспечивают уменьшение биообрастания на корпусе, что способствует снижению расхода топлива, затрат, выбросов углекислого газа, а также перенос инвазивных видов. Компания Lomar планирует установить робототехнику Alicia Bots на пятнадцати своих судах.

Компания Lomar также предоставляет свои корабли в распоряжение Alicia Bots для тестирования новых вариантов использования в рамках проекта, получившего грант от Сингапурского агентства по охране окружающей среды.

"Наше сотрудничество с компанией Lomar является подтверждением ее приверженности инновациям и устойчивому развитию морской отрасли, - сказал генеральный директор Alicia Bots Индер Мухопадья. - Вместе мы открываем новую эру ухода за корпусом судна, когда передовые технологии, такие как ROVERCLEAN, не только обеспечивают постоянную чистоту корпуса, но и прокладывают путь к более экологичному и эффективному морскому будущему".

Магнитные роботы, сочетающие в себе высокоточную робототехнику и аналитику на основе ИИ, обеспечивают более безопасную и эффективную работу в различных сферах морской деятельности. Помимо ухода за корпусом судна, роботы могут использоваться для очистки грузовых отсеков, пожаротушения, обнаружения коррозии, помощи в ремонте, сбора данных, подводных инспекций и измерения толщины.

"Рассвет ИИ существенно изменил наше отношение к технологиям как к инструменту, облегчающему рутинные операции в морской отрасли, - заявил генеральный директор Lomar Николас Георгиу. - Lomar стремится поддерживать разработку, развитие и внедрение перспективных технологических решений, которые изменят нашу операционную и экологическую эффективность. В гонке за создание автономных систем для поддержки очистки корпуса судна и других важных работ по техническому обслуживанию судов компания Alicia Bots разработала выдающиеся системы, которые обеспечивают огромный потенциал для преобразования существующих трудоемких процессов технического обслуживания с помощью более эффективных и действенных технологий ИИ".

Корпоративное венчурное подразделение компании Lomar - lomarlabs - также будет участвовать в сотрудничестве, предоставляя информацию о развитии робототехники для поддержки морских операций, в частности о потенциале автономных морских беспилотников. Утверждается, что эта новая технология может уменьшить необходимость посылать людей в опасные среды для проведения необходимых работ по техническому обслуживанию.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/magnitnye-gusenichnye-roboty-dlya-ochistki-korpusa-sudna-ot-produktov-bioobrastaniya

Робот Hadrian X строит стену размером с теннисный корт за 4 часа

Австралийская компания Fastbrick Robotics (FBR) в 2005 году продемонстрировала первый прототип робота Hadrian для кладки строительных блоков. К 2015 году робот, по заявлению компании, был способен уложить кирпичный каркас полноразмерного дома примерно за два дня, что примерно в 20 раз быстрее, чем это делал профессиональный каменщик.

Теперь, в 2023 году, начинается коммерческое развертывание разработки. Компания FBR построила свою первую систему "нового поколения" Hadrian X и в прошлом месяце установила новый рекорд скорости на первом испытательном полигоне, продемонстрировав в ходе тестирования скорость более 300 бетонных блоков в час.

Если экстраполировать эту скорость на 45-килограммовые бетонные блоки, размером 600x400x300 мм, то получится что робот способен укладывать около 70 кв. м вертикальной стены каждый час. Кроме того, компания FBR рассчитывает, что в будущем машина будет работать гораздо быстрее, заявленная максимальная скорость составляет 500 блоков в час.

По сути Hadrian X выглядит как обычный грузовик оборудованный 32-метровой стрелой. Робот управляется с помощью планшета и укладывает блоки в соответствии с CAD планом объекта. Работникам необходимо только погрузить поддон с блоками в кузов грузовика, после чего система автоматически подбирает блок и при необходимости обрезает его дисковой пилой. После чего на блок наносится специальный строительный клей вместо раствора и небольшой челнок перевозит его на конец стрелы для укладки.

https://www.youtube.com/watch?v=8euZAo9O9qQ

На данный момент компания FBR занимается созданием еще двух роботов Hadrian X, которые будут отправлены в американское подразделение компании. Компания планирует работать по модели "Wall as a Service" (стена как услуга).

https://robogeek.ru/promyshlennye-roboty/robot-hadrian-x-stroit-stenu-razmerom-s-tennisnyi-kort-za-4-chasa

Механический протез Lunet, полностью изготовляется с помощью 3D-печати

Простой в использовании 3D-печатный протез, созданный недавним выпускником University of Houston (UH), может предложить недорогое решение для восстановления функциональности пальцев рук.

Дэвид Эдкиланг впервые разработал протез Lunet, для сборки которого не нужны металлические крепления, клей или специальные инструменты, будучи студентом бакалавриата Gerald D. Hines College of Architecture and Design. В то время как стандартные протезы могут стоить тысячи долларов, Эдкиланг не намерен коммерциализировать свою разработку, а планирует выложить ее в открытый доступ.

"Не каждая хорошая идея должна превращаться в бизнес. Иногда лучшие идеи нужно просто воплотить в жизнь, - говорит Эдкиланг. - Медицинская страховка часто не покрывает стоимость протеза пальца, поскольку он не считается достаточно жизненно важным по сравнению с рукой или ногой. Если сделать Lunet доступным в интернете бесплатно, это позволит помочь наибольшему числу людей".

Наставником Эдкиланга в UH был доцент Джефф Фенг, содиректор программы промышленного дизайна UH. Благодаря сотрудничеству с Harris Health System Фенг узнал о пациентке, которой ампутировали пальцы из-за обморожения. Эдкиланг в тесном сотрудничестве с Фенгом создал протез пальцев, который вернул пациентке подвижность и позволил ей снова брать в руки предметы.

Спустя несколько месяцев Эдкиланг был нацелен на создание еще более совершенного продукта. В течение двух недель под руководством Фенга он разработал и испытал 60 прототипов, после чего пришел к окончательному варианту, который отличался большей прочностью, простотой настройки и сборки, а также улучшенной функциональностью.

Его "прорыв" произошел буквально благодаря поломке в конструкции. Он намеренно сломал один из своих прототипов, чтобы определить, где находится слабое место конструкции. Этим местом оказался жесткий дистальный межфаланговый сустав, поэтому он добавил сочленение и на свет появилась отмеченная наградами версия Lunet.

Дизайн протеза принес Эдкилангу награду Red Dot 2023 года: Luminary - высшая степень признания, присуждаемая на конкурсе Red Dot Award: Design Concept. Он и Фенг получили награду на церемонии вручения Red Dot, состоявшейся в прошлом месяце в Сингапуре.

Lunet состоит из двух распространенных типов 3D-печатных пластмасс: полимолочной кислоты (PLA) и термопластичного полиуретана (TPU). Каждый палец состоит из четырех частей, скрепленных между собой пластиковыми штифтами. В основу движения механизма пальцев Эдкиланг положил дуги и круговые орбиты. Геометрическая основа конструкции вызвала идею о том, что протез вращается вокруг суставов пользователя подобно луне, отсюда и название Lunet.

https://vimeo.com/867792398

"Проблема с повышенной механической сложностью заключается в том, что такие конструкции менее долговечны, - говорит Эдкиланг. - Чем больше деталей, тем больше точек отказа. Необходимо сделать протез пальца надежным и как можно более прочным, чтобы он не ломался при обычном использовании, но при этом нужно, чтобы конструкция была простой. Это была одна из самых сложных задач при создании Lunet".

https://robogeek.ru/ekzoskelety-protezy/mehanicheskii-protez-lunet-polnostyu-izgotovlyaetsya-s-pomoschyu-3d-pechati

Amazon запустил сервис доставки лекарств с помощью дрона

У клиентов Amazon Pharmacy появился новый способ быстрого и доступного получения необходимых лекарств. Теперь покупатели из города Колледж-Стейшен в Техасе могут получить свои лекарства, отпускаемые по рецепту, с помощью беспилотного летательного аппарата Amazon в течение 60 минут после оформления заказа.

При оформлении заказа клиенты Amazon Pharmacy могут выбрать опцию бесплатной доставки с помощью беспилотника. Фармацевт обеспечит погрузку и доставку лекарств на дом в течение ближайшего часа. Жители Колледж-Стейшн, выбравшие беспилотную доставку, имеют доступ к более чем 500 лекарственным препаратам для лечения распространенных заболеваний, включая грипп, астму и пневмонию.

"С первых дней обучения в медицинской школе нас учат, что в клинической медицине есть понятие "золотое окно, - говорит доктор Вин Гупта, CMO Amazon Pharmacy. - Это время между тем, как пациент почувствовал недомогание, и тем, как он может получить лечение. Мы в Amazon прилагаем все усилия, чтобы значительно сократить "золотое окно" от момента постановки диагноза до начала лечения, и доставка беспилотниками - это значительный шаг вперед. Будь то инфекционное или респираторное заболевание, раннее вмешательство может иметь решающее значение для улучшения результатов лечения пациентов".

Беспилотники Amazon летают на высоте от 40 до 120 метров - в воздушном пространстве с минимальным количеством препятствий. Встроенные датчики и камеры позволяют ему ориентироваться вблизи людей, домашних животных и линий электропередач.

Прибыв к дому заказчика, беспилотник медленно опускается над маркером доставки. Компьютерное зрение распознает сооружения и объекты, включая людей и животных, и проверяет, не мешают ли они траектории спуска. Если зона доставки свободна, беспилотник сбрасывает посылку, снова набирает высоту и возвращается в центр доставки. Клиенты забирают посылки без какого-либо взаимодействия с дроном.

Клиенты Amazon Pharmacy, которым требуется срочная медицинская помощь, также могут обратиться в Amazon Clinic, которая предлагает виртуальное круглосуточное лечение 35 заболеваний. Быстрый доступ к медицинской помощи в сочетании с быстрой доставкой лекарств позволяет улучшить результаты лечения.

https://www.youtube.com/watch?v=Oy4GALqZlHA

Amazon одна из немногих компаний, занимающихся беспилотной доставкой, получившая сертификат авиаперевозчика Федерального управления гражданской авиации США, необходимый для управления беспилотниками с расширенными возможностями.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/amazon-zapustil-servis-dostavki-lekarstv-s-pomoschyu-drona