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

Cruise Origin, GM и Honda Motor запустят автономное такси в Токио

Cruise, General Motors Company (GM) и Honda Motor планируют запустить в центре японской столицы службу роботакси в начале 2026 года в рамках нового совместного предприятия. В рамках проекта будут развернуты специально разработанные автономные машины Cruise Origin.

Cruise, GM и Honda в первой половине 2024 года намерены создать новую компанию. Сообщается, что вначале сервис будет состоять из десятков машин Cruise Origin.В перспективе парк будет расширен до 500 автомобилей, а в дальнейшем планируется расширить зону обслуживания за пределы центра Токио.

Руководители трех компаний, включая генерального директора GM Мэри Барра, генерального директора Cruise Кайла Фогта и генерального директора Honda Global Тосихиро Мибе, сделали заявление на пресс-конференции перед выставкой Japan Mobility Show 2023 в Токио.

"Мы видим огромные возможности в Японии, поскольку она может стать одним из крупнейших рынков автономных машин в мире, учитывая нынешний высокий спрос на такси, - сказала Барра. - В этом регионе также растет потребность в новых видах транспорта".

Совместное предприятие GM, Cruise и Honda является продолжением устоявшегося партнерства. Honda и GM сотрудничают с 2013 года, когда компании начали работу над системами на водородных топливных элементах. Cruise Origin, ставший результатом многолетнего сотрудничества материнской компании GM и инвестора Honda, был представлен в январе 2020 года. Два года спустя GM и Honda объявили о планах совместной разработки доступных электромобилей, которые появятся в Северной Америке в 2027 году.

Объявление о поставке Cruise Origin в Японию приходится на год стремительного роста и достижения значительных успехов, а также на ряд инцидентов в Сан-Франциско. За прошедший год компания Cruise прошла путь от ограниченных операций в Сан-Франциско до получения разрешения, необходимого для расширения сервиса до круглосуточной работы по всему городу, а также запуска роботакси в некоторых районах Остина, Хьюстона и Феникса. Компания также приступила к тестированию своих автомобилей в ряде других городов, включая Даллас, Нэшвилл и Лос-Анджелес.

Ранее на этой неделе Национальная администрация безопасности дорожного движения (NHTSA) США начала расследование в отношении системы автономных автомобилей Cruise после нескольких инцидентов с участием пешеходов в Сан-Франциско. В результате последнего инцидента, произошедшего 2 октября, женщина попала под колеса роботакси Cruise после того, как ее сбил автомобиль, управляемый человеком.

https://robogeek.ru/avtonomnyi-transport/cruise-origin-gm-i-honda-motor-zapustyat-avtonomnoe-taksi-v-tokio

Японская компания запустила продажу пилотируемых роботов Archax

Философия токийской компании Tsubame Industries, основанной в августе 2021 года, заключается в "привнесении мира научной фантастики в научную реальность". В сентябре компания сообщила о старте продаж разработанного ими 4,5-метрового пилотируемого робота Archax. Первоначальная партия будет ограничена пятью единицами.

Пилот располагается в центральной части корпуса робота Archax. После закрытия люка кабины он оказывается в окружении четырех видеоэкранов, на которые выводится изображение с внешних камер. На этих экранах также отображаются такие данные, как скорость, угол наклона робота и время работы аккумулятора. Управление роботом осуществляется с помощью сенсорного экрана, а также двух встроенных в подлокотник джойстиков и двух педалей в режиме автомобиля.

Каждая рука Archax может управляться отдельно, сгибаясь в плечевом и локтевом суставах. Руки дополнительно поворачиваются в запястье, причем каждый палец на каждой руке может управляться независимо. Голова, на которой расположена одна видеокамера, поворачивается влево и вправо.

Хотя Archax не ходит, у него есть четыре ноги, каждая из которых имеет колесо в нижней части. При переходе в режим транспортного средства передние ноги выдвигаются вперед, а задние - назад, придавая роботу более устойчивое положение. При этом кабина наклоняется примерно на 17 градусов, чтобы компенсировать изменение угла наклона корпуса. Максимальная скорость Archax составляет 10 км/ч. О времени работы аккумулятора пока ничего не говорится.

По словам разработчиков, вес Archax составляет 3,5 т, высота в режиме робота - 4,5 м, в режиме автомобиля 3,9 м. Каркас состоит из сварных пластин из алюминиевого сплава и железных труб, обшитых пластиковыми панелями из армированного стекловолокна, окрашенными автомобильной краской.

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

Возможно, что Archax может найти и практическое применение, но разрабатывался он в основном как высокотехнологичная игрушка для богатых людей. В прошлом месяце компания Tsubame Industries начала принимать предварительные заказы от японских покупателей, которые в конечном итоге должны будут выложить 400 млн. иен (около $2,7 млн) за своего собственного Archax.

https://robogeek.ru/robo-igrushki/yaponskaya-kompaniya-zapustila-prodazhu-pilotiruemyh-robotov-archax

Гидрогель на растительной основе для создания крошечных управляемых роботов

Группа исследователей из University of Waterloo создала "умные" материалы, которые могут стать строительными блоками для будущего поколения мягких медицинских микророботов.

Эти миниатюрные роботы способны выполнять такие медицинские процедуры, как биопсия, перенос клеток и тканей, с минимальной инвазивностью. Они могут перемещаться в замкнутых пространствах, таких как человеческое тело, и доставлять деликатные и легкие грузы, такие как клетки или ткани, в заданное место.

Миниатюрные мягкие роботы длиной не более одного сантиметра биологически совместимы и нетоксичны. Роботы изготовлены из гидрогелевых композитов, в состав которых входят устойчивые наночастицы целлюлозы, получаемые из растений.

Исследование, проведенное под руководством Хамеда Шахсавана, профессора кафедры химического машиностроения, представляет собой целостный подход к разработке, синтезу, изготовлению и манипулированию микророботами. Гидрогель, используемый в данной работе, изменяет свою форму под воздействием внешней химической стимуляции. Возможность произвольно ориентировать наночастицы целлюлозы позволяет исследователям программировать такое изменение формы, что очень важно для создания функциональных мягких роботов.

"В моей исследовательской группе мы соединяем старое и новое, - говорит Шахсаван. - Мы создаем новые микророботы, используя традиционные мягкие материалы, такие как гидрогели, жидкие кристаллы и коллоиды".

Другим уникальным компонентом этого "умного" материала является его самовосстановление, что позволяет программировать широкий диапазон форм роботов. Исследователи могут разрезать материал и соединить его обратно без использования клея или других адгезивов, формируя различные формы для различных процедур.

Материал может быть дополнительно модифицирован магнитом, который облегчает перемещение мягких роботов по телу человека. В качестве доказательства того, как робот будет маневрировать в теле человека, крошечный робот был перемещен по лабиринту исследователями, контролирующими его движение с помощью магнитного поля.

https://www.youtube.com/watch?v=9G3K5SaTGDE

Следующим шагом в этом исследовании является масштабирование робота до субмиллиметровых масштабов. Работа "Programmable nanocomposites of cellulose nanocrystals and zwitterionic hydrogels for soft robotics" была опубликована в журнале Nature Communications.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/gidrogel-na-rastitelnoi-osnove-dlya-sozdaniya-kroshechnyh-upravlyaemyh-robotov

Манчестерские исследователи создали и запустили квадрокоптер из пенокартона

Инженеры из University of Manchester использовали пенокартон для создания и запуска "самого большого в мире квадрокоптера, обладающего возможностью автономного полета".

Беспилотник, получивший название Giant Foamboard Quadcopter (GFQ), имеет длину рамы 6,4 м и массу 24,5 кг. Квадрокоптер был изготовлен из листов пенокартона толщиной 5 мм и состоит из ряда полых коробчатых конструкций и могут быть легко демонтированы для транспортировки. GFQ приводится в движение четырьмя электродвигателями, работающими от 50-вольтового блока батарей. Он также оснащен бортовой системой управления полетом и может летать автономно.

Исследователи стремились использовать недорогой и экологичный материал, пригодный для создания легких аэрокосмических конструкций. В отличие от углеродного волокна, листовые материалы с низкой плотностью могут быть в значительной степени пригодны для вторичной переработки.

В своем заявлении Дэн Конинг, инженер-исследователь из University of Manchester, руководивший проектированием и созданием GFQ, сказал: "Пенокартон - это интересный материал для работы. При правильном использовании мы можем создавать сложные аэрокосмические конструкции, где каждый компонент спроектирован так, чтобы быть настолько прочным, насколько это необходимо - здесь нет места для чрезмерной инженерии".

Первый полет состоялся 5 июля 2023 года в Snowdonia Aerospace Centre во время CASCADE Collaboration Workshop Week, в рамках которой команды из различных университетов Великобритании собираются вместе для демонстрации своих исследовательских достижений.

https://www.youtube.com/watch?v=S_Qy8MyZZk0

По словам команды, они намерены оптимизировать конструкцию GFQ, с тем чтобы добавить несколько метров к своему следующему беспилотнику.

https://robogeek.ru/letayuschie-roboty/manchesterskie-issledovateli-sozdali-i-zapustili-kvadrokopter-iz-penokartona

Акустическая локализация находящихся рядом с роботом людей

Для безопасного совместного использования пространства с человеком роботы должны уметь обнаруживать его присутствие и определять его местоположение, чтобы избежать столкновения. Большинство роботов определяют местоположения человека с помощью методов компьютерного зрения.

Исследовательская группа из Georgia Institute of Technology разработала альтернативный метод определения местоположения человека, который основан на еле уловимых звуках, естественно издаваемых при движении. Этот метод, представленный в статье "The Un-Kidnappable Robot: Acoustic Localization of Sneaking People", опубликованной на сайте arXiv и может быть применен к широкому спектру робототехнических систем.

"В последнее время наша группа заинтересована в изучении высокоуровневой темы исследований, касающейся того, какие типы "скрытой" информации находятся в свободном доступе, на основе которых мы можем обучать модели, - говорит один из авторов работы Менгю Ян. - Часто в робототехнике для акустического обнаружения человека требуется, чтобы он издавал громкие звуки, например, говорил или хлопал. Исходя из этих соображений, мы хотели выяснить, могут ли звуки, которые человек непреднамеренно издает при движении, стать тем самым сигналом".

Метод акустической локализации, предложенный Яном и его коллегами, основан на алгоритмах машинного обучения. Команда создала набор данных, получивший название Robot Kidnapper dataset, который содержит 14 часов высококачественных четырехканальных аудиозаписей в паре с видеозаписями с RGB-камер. Эти записи были получены в ходе экспериментальных исследований, в которых людей просили двигаться вокруг робота различными способами.

Технология машинного обучения, разработанная Яном и его коллегами, была обучена определять местоположение человека исключительно по звуку. Исследователи обучили свою модель игнорировать внешние и нерелевантные шумы, например, шумы, исходящие от систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, а также звуки, издаваемые самим роботом. В ходе первых испытаний они проверили свою методику на роботе Stretch RE-1 от компании Hello Robot.

В ходе первых испытаний было установлено, что разработанная командой методика в два раза превосходит другие методы акустической локализации, позволяя эффективно обнаруживать находящихся рядом людей только по звукам, издаваемым во время ходьбы. Эти результаты свидетельствуют о целесообразности применения акустической локализации, которая отличается высокой масштабируемостью и меньшей интрузивностью, чем локализация с помощью камер.

В будущем методика локализации человека, разработанная Яном и его коллегами, может помочь повысить безопасность и производительность роботов, предназначенных для тесного взаимодействия с человеком, сохранив при этом конфиденциальность их пользователей. Эта работа также может вдохновить другие исследовательские группы на создание других методов локализации для робототехники или даже приложений, связанных с безопасностью, которые полагаются на звуки.

https://www.youtube.com/watch?v=kxQW5XxxmGk

Отмечается, что работа была направлена только на обнаружение и локализацию только движущихся людей, но исследователи надеются что в будущем они смогут обнаруживать и неподвижных людей.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/akusticheskaya-lokalizatsiya-nahodyaschihsya-ryadom-s-robotom-lyudei

Ученые EPFL и TU Delft разработали мягкого робота для тесного взаимодействия с человеком

Исследователи из Ecole polytechnique federale de Lausanne (EPFL) и Delft University of Technology (TU Delft) разработали биоинспирированного робота, напоминающего хобот слона, который обеспечивает широкий диапазон движений и безопасное взаимодействие с человеком.

Для того чтобы роботизированные системы могли безопасно работать рядом с человеком, они не должны быть жесткими и неподатливыми. Именно с этой целью был разработан новый экспериментальный манипулятор.

По сердечнику робота в ряд идут электроприводы, соединенные между собой гибкими разъемами. Вокруг сердечника расположена открытая сетчатая структура, полимерные элементы которой расположены в виде спирали (геликоида).

Обрезая элементы робота в разных частях конструкции, можно регулировать степень его изгиба и деформации в различных направлениях. Таким образом, удалось сделать руку внешне достаточно мягкой и податливой, чтобы не травмировать людей, на которых она может натолкнуться, и в то же время достаточно прочной, чтобы защитить ее исполнительные механизмы и другую внутреннюю электронику от ударов.

Кроме того, устройство гораздо более гибкое, чем традиционные роботизированные руки. Поэтому, наряду с удобством для человека, рука идеально подходит для выполнения таких работ, как сбор фруктов и других сельскохозяйственных работ, уход за пожилыми людьми или работа на конвейере.

"Благодаря изобретению новой архитектурной структуры мы разработали роботизированную руку, которая превосходит нас по управляемости, диапазону движений и безопасности, - говорит руководитель проекта, профессор Джози Хьюз из EPFL. - Когда новая архитектура сочетается с распределенным управлением - когда несколько приводов размещаются по всей конструкции или устройству - этот манипулятор обладает широким диапазоном движений, высокой точностью и безопасен для взаимодействия с человеком".

В настоящее время технология манипулятора коммерциализируется через компанию Helix Robotics. Профессор Джози Хьюз покажет робота и несколько других своих разработок на мероприятии Swiss Robotics Day в ETHZ 3 ноября.

Результаты исследования, подробно описывающие структуру и методологию, были опубликованы в журнале npj Robotics.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/uchenye-epfl-i-tu-delft-razrabotali-myagkogo-robota-dlya-tesnogo-vzaimodeistviya-s-chelovekom

Использование больших языковых моделей для обеспечения персонализированной навигации роботов

Роботы должны гибко взаимодействовать с пользователями и объектами в окружающей среде. Одним из подходов, направленных на достижение этой цели, который в последнее время привлекает значительное внимание исследователей, является ZSON (Zero-shot object navigation).

ZSON предполагает разработку вычислительных технологий, позволяющих робототехническим агентам ориентироваться в незнакомой среде, взаимодействуя с ранее неизвестными объектами и реагируя на широкий спектр подсказок. Хотя некоторые из этих методик показали многообещающие результаты, зачастую они позволяют роботам находить только общие классы объектов.

Группа исследователей из University of Michigan поставила перед собой задачу разработать новый подход, который позволил бы расширить возможности роботов по исследованию открытых сред и индивидуальной навигации по ним. Предложенная ими схема, представленная в работе, опубликованной в arXiv, использует большие языковые модели (LLM), позволяющие роботам лучше реагировать на запросы пользователей, например, определять местоположение конкретных объектов.

В своей работе авторы представили новую задачу, которую они назвали ZIPON. Эта задача представляет собой обобщенную форму ZSON, которая предполагает точное реагирование на персонализированные подсказки и определение местоположения конкретных целевых объектов.

"Существующие работы по ZSON в основном сосредоточены на выполнении индивидуальных инструкций для поиска общих классов объектов, игнорируя использование взаимодействия на естественном языке и сложности идентификации специфических для пользователя объектов, - пишут в своей статье Иньпэй Дай, Рун Пенг и их коллеги. - Для устранения этих недостатков мы представляем ZIPON (Zero-shot Interactive Personalized Object Navigation), в которой роботы должны перемещаться к персонализированным целевым объектам, одновременно вступая в диалог с пользователями".

Если традиционный ZSON предполагает определение местоположения кровати или кресла, то ZIPON делает еще один шаг вперед, требуя от робота определить кровать конкретного человека, кресло, купленное на Amazon, и т.д. В дальнейшем исследователи попытались разработать вычислительную схему, которая позволила бы эффективно решить эту задачу.

"Для решения задачи ZIPON мы предлагаем новую структуру, названную Open-woRld Interactive persOnalized Navigation (ORION), которая использует большие языковые модели (LLM) для принятия последовательных решений по манипулированию различными модулями восприятия, навигации и коммуникации", - говорится в статье.

ORION состоит из шести ключевых модулей: модуль управления, семантическая карта, модуль OVD (open-vocabulary detection), модуль исследования, модуль памяти и модуль взаимодействия. Модуль управления позволяет роботу перемещаться в окружающей среде, модуль семантической карты индексирует естественный язык, а модуль OVD позволяет обнаруживать объекты на основе языковых описаний.

Далее роботы осуществляют поиск объектов в окружающей среде с помощью модуля разведки, сохраняя важную информацию и отзывы пользователей в модуле памяти. Наконец, модуль взаимодействия позволяет роботам разговаривать с пользователями, устно отвечая на их запросы.

Исследователи оценили свою систему как в имитационных, так и в реальных экспериментах используя мобильного колесного робота TIAGo. Результаты оказались многообещающими, поскольку предложенная ими система успешно улучшила способность робота использовать обратную связь с пользователем при попытке определить местоположение конкретных объектов.

Исследователи из Binghamton University программируют роботизированную собаку для сопровождения слабовидящих людей

Инженеры кафедры компьютерных наук Binghamton University в штате Нью-Йорк запрограммировали робота для помощи слабовидящим людям, который реагирует на движение поводка.

Доцент Шики Чжан вместе с аспирантом Дэвидом ДеФазио и студентом Эйсуке Хирота работали над созданием робота-поводыря, призванного расширить возможности людей с ослабленным зрением. Они представили демонстрацию, в которой робот вел человека по коридору лаборатории, уверенно реагируя на команды. Судя по фото пресс-службы университета в проекте используется четырехногий робот Unitree A1, стоимость которого менее $15 тыс. на сайте производителя.

Чжан объяснил некоторые причины, побудившие его начать этот проект.

"Мы были удивлены тем, что среди людей с нарушениями зрения и слепых так мало тех, кто может всю жизнь пользоваться настоящей собакой-поводырем. Мы проверили статистику, и оказалось, что только 2% из них могут это сделать", - сказал он.

Причины такого дефицита в том, что настоящие собаки-поводыри стоят около $50 тыс. и их подготовка занимает два-три года. Лишь около 50% собак успешно заканчивают обучение и продолжают служить людям с нарушениями зрения. Роботы представляют собой потенциально значительное улучшение в плане стоимости и доступности.

Это одна из первых попыток создания робота-поводыря, последовавшая за развитием и снижением стоимости технологии четвероногих роботов. Проработав около года, команде удалось разработать уникальный интерфейс использования поводка, реализуемый с помощью обучения с подкреплением.

"Примерно за 10 часов обучения эти роботы способны передвигаться, ориентироваться в помещении, направлять людей, избегать препятствий и в то же время распознавать дерганье [поводка]", - сказал Чжан.

Интерфейс позволяет пользователю потянуть робота в определенном направлении, что побуждает его повернуть. Несмотря на перспективность робота, ДеФазио отметил, что необходимы дальнейшие исследования и разработки, прежде чем технология будет готова к использованию в определенных условиях. "Следующим шагом будет добавление интерфейса на естественном языке. В идеале я смогу разговаривать с роботом в зависимости от ситуации, чтобы получить какую-то помощь, - сказал он.

Команда поддерживает контакт с сиракузским отделением Национальной федерации слепых, чтобы получить прямую и ценную обратную связь от представителей сообщества людей с нарушениями зрения. ДеФазио считает, что конкретные отзывы помогут направить их дальнейшие исследования.

"На днях мы разговаривали со слепым человеком, и она сказала, что очень важно не допускать резких перепадов. Например, если перед вами неровный водосток, было бы здорово, если бы вас об этом предупредили, верно?" - сказал ДеФазио.

Хотя команда не ограничивает себя в возможностях технологии, отзывы подсказывают им, что роботы могут быть более полезны в определенных условиях. Поскольку в роботы можно добавить картографические данные мест, в которых особенно трудно ориентироваться, они могут быть более эффективны, чем собаки-поводыри, для того чтобы привести слабовидящих людей к желаемым местам назначения.

"Если все пойдет хорошо, то, возможно, через несколько лет мы сможем устанавливать таких собак-проводников в торговых центрах и аэропортах. Это похоже на то, как люди пользуются общими велосипедами в университетском городке", - сказал Чжан.

Несмотря на то, что исследование находится на ранней стадии, команда считает его перспективным шагом для повышения доступности общественных мест для людей с нарушениями зрения. Исследователи представят доклад о своих исследованиях на Conference on Robot Learning (CoRL), которая состоится в Атланте с 6 по 9 ноября 2023 года.

https://robogeek.ru/servisnye-roboty/issledovateli-iz-binghamton-university-programmiruyut-robotizirovannuyu-sobaku-dlya-soprovozhdeniya-slabovidyaschih-lyudei

Роботизированная система для закладки взрывчатых веществ в шахте

ABB совместно с шведскими компаниями Boliden и LKAB завершила успешные испытания первой в отрасли роботизированной системы Robot Charger, которая может автоматически заряжать взрывчаткой выбоины в шахтах.

В ABB заявляют, что цель разработки Robot Charger - сделать шахты более безопасными, автоматизировав один из немногих оставшихся ручных процессов в горной промышленности. Это решение может быть установлено на любой грузовик.

График взрывных работ в подземных рудниках может быть разным, но на крупных шахтах этот процесс происходит до 15 раз в день. Robot Charger автоматически обнаруживает шпуры и заполняет их зарядами без присутствия человека, избавляя его от необходимости находиться рядом с незакрепленным забоем во время проведения взрывных работ.

Завершившийся этап испытаний подтверждает эффективность интеграции робота с транспортным средством, связи системы подачи эмульсионного взрывчатого вещества с техническим зрением, а также использования второй руки робота для сборки запала и детонатора. При этом обеспечивается полный охват всех уровней скважины и участков горной породы, а также дистанционное управление.

Программа была реализована на подземном цинковом руднике Boliden Garpenberg, расположенном в 180 км к северо-западу от Стокгольма.

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

В настоящее время компания ABB приступает к завершающему этапу разработки, целью которого является выполнение полной последовательности взрывных работ в подземном руднике с передачей полного контроля над роботом заказчику. ABB также начинает переговоры с другими операторами шахт о возможности участия в проекте совместной разработки, чтобы протестировать технологию в различных условиях шахт и в регионах за пределами Северной Европы с различным климатом и составом горных пород.

https://robogeek.ru/promyshlennaya-avtomatizatsiya/robotizirovannaya-sistema-dlya-zakladki-vzryvchatyh-veschestv-v-shahte

Умеренная скорость речи ИИ стимулирует использование цифрового помощника

Скорость речи и стиль взаимодействия могут определять, видит ли пользователь в цифровом помощнике типа Alexa или Siri полезного партнера или нечто, чем можно управлять, утверждает группа исследователей под руководством специалистов из Pennsylvania State University (Penn State). По мнению исследователей, полученные результаты позволяют понять, какие парасоциальные отношения могут возникать у людей с цифровыми помощниками.

Работа "Speaking fast and slow: How speech rate of digital assistants affects likelihood to use" была опубликована в журнале Journal of Business Research.

"Мы наделяем этих цифровых помощников личностными и человеческими качествами, и это влияет на то, как мы взаимодействуем с этими устройствами", - говорит Бретт Кристенсон, первый автор исследования.

Исследователи обнаружили, что умеренная скорость разговора цифрового помощника по сравнению с более быстрой и медленной скоростью увеличивает вероятность того, что человек воспользуется этим помощником.

Кристенсон и его коллеги провели три эксперимента с целью определить, как изменение скорости речи и стиля взаимодействия с цифровым помощником влияет на вероятность того, что пользователь будет использовать устройство и доверять ему. В первом эксперименте приняли участие 753 человека, которых попросили использовать цифрового помощника для составления личного бюджета. В результате цифрового помощник предлагал варианты в виде монолога в медленном, умеренном или быстром темпе.

Затем исследователи спросили участников, насколько вероятно, что они воспользуются цифровым помощником для составления личного бюджета, оценивая ответы от 1 (совсем не вероятно) до 7 (очень вероятно). Было обнаружено, что участники, услышавшие умеренный темп голоса, с большей вероятностью воспользуются цифровым помощником, чем те, кто услышал медленный или быстрый темп.

Во втором исследовании ученые попросили 266 участников использовать цифровой помощник для создания личного плана здоровья. Помимо медленного, умеренного или быстрого темпа голоса, участники слышали либо монолог, либо им предлагалось вступить с цифровым помощником в диалог. Затем исследователи спросили участников, насколько вероятно, что они будут использовать цифровой помощник для создания плана здоровья и решения других задач, а также насколько вероятно, что они поделятся с ним своей контактной информацией.

Было обнаружено, что участники, которые слушали монолог на умеренной скорости, примерно в 5,5 раза чаще делились своей контактной информацией, чем те, кто слышал быстрый голос, и примерно в 2 раза чаще, чем те, кто слышал медленный голос. С другой стороны, диалоговый стиль взаимодействия, как оказалось, смягчает негативное влияние быстрой и медленной скорости речи, что позволяет предположить, что взаимодействие в форме разговора может повысить доверие пользователей к цифровым помощникам, говорящим быстрее или медленнее.

В третьем исследовании 252 участника использовали Amazon Echo для поиска рецепта десерта. Цифровой помощник говорил в медленном, умеренном или быстром темпе, в режиме монолога или диалога. Помимо вопроса о том, насколько вероятно, что участники будут использовать устройство для заказа ингредиентов для рецепта, исследователи спрашивали участников, видят ли они в Alexa скорее слугу или партнера, робота или человека.

Исследователи обнаружили, что вероятность того, что участники будут использовать устройство для заказа ингредиентов, соответствует результатам двух предыдущих исследований. Также было установлено, что независимо от темпа речи и стиля взаимодействия участники в основном воспринимали Alexa как робота. При умеренном и быстром темпе речи в режиме диалога участники чаще воспринимали Alexa как партнера, чем при медленном темпе речи и монологе.

https://robogeek.ru/analitika/umerennaya-skorost-rechi-ii-stimuliruet-ispolzovanie-tsifrovogo-pomoschnika

Система F3RM позволяет роботам интерпретировать текстовые подсказки на естественном языке

Вдохновившись способностью человека обращаться с незнакомыми предметами, группа специалистов из MIT CSAIL разработала систему Feature Fields for Robotic Manipulation (F3RM), которая объединяет 2D-изображения в 3D-сцены, помогая роботам распознавать и захватывать близлежащие предметы.

F3RM позволяет роботам интерпретировать текстовые подсказки на естественном языке, помогая им манипулировать предметами. В результате роботы могут понимать менее конкретные запросы человека и при этом выполнять поставленную задачу. Например, если пользователь попросит робота "поднять высокую кружку", то робот сможет найти и взять предмет, наиболее подходящий под это описание.

"Создать роботов, способных к обобщенным действиям в реальном мире, невероятно сложно, - говорит Гэ Янг, постдок в MIT CSAIL. - Мы очень хотим понять, как это сделать, поэтому в этом проекте мы пытаемся добиться агрессивного уровня обобщения - от трех или четырех объектов до всего, что мы найдем в MIT Stata Center. Мы хотели научиться делать роботов такими же гибкими, как мы сами, поскольку мы можем схватывать и размещать объекты, даже если никогда их раньше не видели".

Этот метод может помочь роботам при отборе товаров в крупных центрах обработки заказов, где неизбежно возникает беспорядок и непредсказуемость. На таких складах роботам часто дают описание товара, который они должны идентифицировать. Роботы должны сопоставить предоставленный текст с объектом, независимо от разницы в упаковке. Например, в центрах обработки заказов крупных интернет-магазинов могут храниться миллионы товаров, со многими из которых робот никогда раньше не сталкивался. Для работы в таких масштабах роботам необходимо понимать геометрию и семантику различных предметов, причем некоторые из них могут находиться в ограниченном пространстве. Благодаря расширенным возможностям пространственного и семантического восприятия F3RM робот сможет более эффективно находить предметы, помещать их в контейнер и отправлять на упаковку.

Система F3RM с помощью селфи-палки делает 50 снимков с различных ракурсов, что позволяет использовать Neural Radiance Fields (NeRF) - метод глубокого обучения, который использует 2D-изображения для построения 3D-сцены. Этот коллаж из RGB-фотографий создает "цифрового двойника" окружающей среды. Помимо этого F3RM строит поле признаков, дополняя геометрию семантической информацией. Система использует Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) - это базовая модель, обученная на огромном наборе данных пар изображений и текста.

Чтобы продемонстрировать способность системы интерпретировать открытые запросы человека, исследователи попросили робота поднять Бэймакса, персонажа диснеевского фильма «Город героев». Хотя F3RM никогда не обучали подбирать игрушку, робот использовал свои пространственные знания и зрительно-языковые функции из базовых моделей, чтобы определить объект и способ его захвата.

https://www.youtube.com/watch?v=PA9rWWVWsc4

Работа "Distilled Feature Fields Enable Few-Shot Language-Guided Manipulation" была выложена на сайте arXiv и будет представлена на Conference on Robot Learning 2023 на следующей неделе.

https://robogeek.ru/nauchnye-razrabotki-programmnoe-obespechenie/sistema-f3rm-pozvolyaet-robotam-interpretirovat-tekstovye-podskazki-na-estestvennom-yazyke