不是科幻小说：一种无需接触即可移动物体的新方法

不是科幻小说：一种无需接触即可移动物体的新方法虽然之前已经证明了光和声波可以操纵物体，但这些物体总是比声音或光的波长小，或者分别在毫米到纳米的范围内。明尼苏达大学的团队利用超材料物理学的原理开发了一种可以移动更大物体的方法。超材料是经过人工设计的材料，可以与光和声音等波互动。通过在一个物体的表面放置超材料图案，研究人员能够使用声音将其引向某个方向，而无需实际接触它。"我们已经知道有一段时间了，波、光和声音可以操纵物体。"该研究的高级作者、明尼苏达大学机械工程系本杰明-梅休助理教授OgnjenIlic说："我们的研究与众不同的是，如果我们把物体的表面变成超材料表面或'超表面'，我们可以操纵和捕获更大的物体。当我们在物体表面放置这些微小的图案时，我们基本上可以将声音反射到我们想要的任何方向。而这样做，我们可以控制施加在物体上的声学力量。"使用这种技术，研究人员不仅可以将一个物体向前移动，还可以将其拉向一个源头，这与《星际迷航》等科幻小说中的牵引光束技术并无太大区别。他们的方法可能被证明对制造或机器人等领域的物体移动非常有用。论文第一作者、明尼苏达大学机械工程系研究生马修-斯坦恩说："非接触式操纵是光学和电磁学的一个热门研究领域，但这项研究提出了另一种非接触式驱动方法，它具有其他方法可能不具备的优势。另外，在这项研究实现的应用之外，扩大我们的物理学知识只是一般来说非常令人兴奋的事情！"虽然这项研究更多的是对概念的演示，但研究人员的目标是在未来测试出更高频率的波和不同的材料和物体尺寸。Ilic说："在科学和工程的许多领域，特别是机器人，需要移动东西，将信号转变成某种可控的运动。这通常是通过物理系绳或必须携带一些能量来源来完成任务。我认为我们在这里描绘了一个新的方向，并表明在没有物理接触的情况下，我们可以移动物体，而且可以通过对该物体表面上的东西进行编程来控制该运动。这为我们提供了一种新的机制，可以无接触地驱动事物。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1338309.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1338309.htm

隐形QR码可将物体数据嵌入红外线标签中

隐形QR码可将物体数据嵌入红外线标签中QR码因大流行病而成为主流应用，只需扫描这个黑白小方块，就能从现实世界直接跳转到指定的线上URL，非常方便。现在，人们仍然可以在活动海报上看到二维码来购买门票，在餐厅的餐桌上看到二维码来查看电子菜单，或者在博物馆和艺术馆里看到二维码来链接到更多信息。不过，它们看似无害，却可能被链接到诈骗或病毒的代码所取代。还有人认为，这些代码既丑陋又占用空间。这就是麻省理工学院新推出的BrightMarker的用武之地。该系统的工作原理基本相同，只是将代码隐藏在被追踪物体内部，因此不会被篡改，甚至不会被人看到。但如果你用红外相机对着它拍，标签和它编码的信息就会突然出现。目前，BrightMarker需要在模型阶段就直接嵌入3D打印对象中。使用软件插件，将BrightMarker标签放入数字模型并导出为STL文件。然后，使用打印机中的荧光丝，就可以打印出带有隐藏标签的物体。该团队表示，这些标签不会改变物体的形状、功能或外观。这些标签由荧光材料制成，能发出近红外波长的光，因此当通过红外摄像机观察时，它们会以高对比度显示出来。研究小组开发了小型硬件配件，可以连接到智能手机或VR/AR头戴式设备上检测标签。该团队之前创建了红外标签（InfraredTags），其功能与此类似。但它们只能用于黑色物体，而且更难追踪，因为在背景波长的光线下它们并不那么显眼。新设计可以使用多种颜色，对比度更高，可以更清晰地看到代码。那么，这个系统可以用来做什么呢？研究小组表示，BrightMarkers可以用于追踪物体的历史、验证真伪、运输过程中的移动，或条形码或QR码目前可以实现的其他用途。但它们也可用于VR中的动作跟踪系统，例如，将标签嵌入可穿戴设备，这样头显就能监测用户双手的位置，并将其与虚拟人物匹配起来。从安全角度来说，它们还可以监视物体是否在不该移动的时候"移动"（即被盗）。为了保护隐私，额外的过滤器可以隐藏周围环境，只看到标签。不过，它们也有局限性。最主要的问题是，它们只能追踪专门用3D打印技术嵌入荧光标签的物体，这就限制了它们的使用范围。此外，还有一种令人头疼的感觉，即它们更像是在寻找解决问题的办法。这项研究将在UIST2023大会上展示（PDF）。该团队在下面的视频中演示了这项技术。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1378721.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1378721.htm

美CDC发现猴痘可附家居物品表面 消毒或助降低传播

美CDC发现猴痘可附家居物品表面消毒或助降低传播（早报讯）根据美国政府的一项研究，猴痘病毒可以依附在许多常见的家居物品表面，但目前尚不清楚这是否会导致猴痘传播。彭博社报道，猴痘主要是通过与患者持续密切接触，并直接接触患者的病变部位或呼吸道分泌物而传播的。美国疾病控制与预防中心（CDC）说，同住一个屋檐下的两名猴痘患者称，他们为家中的物品表面消毒，每天洗手多次，而且经常洗澡。尽管如此，研究人员依然在两人家中70%的高接触区域发现了猴痘病毒，包括沙发、毯子、咖啡机、电脑鼠标和电灯开关。不过，研究人员并没有在任何物品或表面检测到活病毒，这意味着借这些物品传播猴痘疫情的风险是低的。根据美国CDC的研究，这两名患者都在5月感染了猴痘；其中一人的生殖器、手、胸部、嘴唇和头皮出现病变，而另一人的脚、腿和手指出现病变。据报道，两人的病情持续了约一个月。美国CDC的另一项研究显示，美国90%以上的猴痘病例都与近期进行男男性行为有关。这项研究表明，猴痘病毒也可以通过液体或患者使用的物件传播，但尚不清楚被污染物体表面对于猴痘病毒的间接传播扮演了多大的角色。美国CDC说，清洁和消毒可能有助于降低居家环境被猴痘病毒污染。到猴痘患者家中做客的人为保护自己，应该继续“戴好口罩，避免接触可能被污染的表面，保持手部卫生，避免与猴痘患者共用餐具、衣服、床上用品或毛巾，并遵循居家环境消毒建议”。发布：2022年8月20日7:46AM

哥伦比亚大学工程师开发出光控分子设备

哥伦比亚大学工程师开发出光控分子设备利用光来控制电子特性，哥伦比亚工程公司的新型单分子器件具有直接的金属-金属接触，标志着分子电子学的重大进展，有望提高电子元件的微型化和效率。资料来源：文卡特拉曼实验室挑战随着设备不断缩小，其电子元件也必须微型化。使用有机分子作为导电通道的单分子器件有可能解决传统半导体所面临的微型化和功能化难题。这种器件提供了利用光进行外部控制的令人兴奋的可能性，但到目前为止，研究人员还无法证明这一点。分子电子学先驱、劳伦斯-古斯曼应用物理学教授兼哥伦比亚大学工程学院化学教授拉塔-文卡塔拉曼（LathaVenkataraman）说："通过这项工作，我们开启了分子电子学的一个新维度，即可以用光来控制分子如何在两个金属电极之间的间隙中结合。"这就像是在纳米尺度上打开了一个开关，为设计更智能、更高效的电子元件开辟了各种可能性。"方法近二十年来，Venkataraman的研究小组一直在研究单分子器件的基本特性，探索纳米尺度上物理、化学和工程学的相互作用。她的研究重点是构建具有各种功能的单分子电路，即一个分子连接两个电极，电路结构以原子精度定义。她的研究小组以及利用碳基二维材料石墨烯制造功能器件的研究小组都知道，在金属电极和碳系统之间建立良好的电接触是一项重大挑战。解决方案之一是使用有机金属分子，并设计出将电导线与分子内的金属原子连接起来的方法。为了实现这一目标，他们决定探索使用有机金属含铁二茂铁分子，这种分子也被认为是纳米技术世界中的微小积木。就像乐高积木可以堆砌出复杂的结构一样，二茂铁分子也可以用作构建超小型电子设备的积木。研究小组使用了一种以二茂铁基团为端基的分子，该分子由两个碳基环戊二烯环组成，环戊二烯环夹着一个铁原子。然后，他们利用二茂铁分子的电化学特性，在分子处于氧化状态（即铁原子失去一个电子）时，在二茂铁铁中心和金（Au）电极之间形成直接键合。在这种状态下，他们发现二茂铁可以与用于连接分子和外部电路的金电极结合。从技术上讲，氧化二茂铁可以使Au0与Fe3+中心结合。该研究的第一作者WoojungLee是Venkararaman实验室的一名博士生，他说："通过利用光诱导氧化，我们找到了一种在室温下操纵这些微小构件的方法，为未来在分子水平上利用光控制电子设备的行为打开了大门。"潜在影响Venkataraman的新方法将使她的团队能够扩展用于创建单分子器件的分子终端（接触）化学类型。这项研究还表明，利用光来改变二茂铁的氧化态，就能打开或关闭这种接触，从而展示了一种基于二茂铁的光开关单分子器件。这种光控器件可为开发响应特定光波长的传感器和开关铺平道路，从而为各种技术提供用途更广、效率更高的元件。团队这项工作是一项涉及合成、测量和计算的合作成果。合成工作主要由MichaelInkpen在哥伦比亚大学完成，他曾是Venkataraman小组的博士后，现在是南加州大学的助理教授。所有的测量工作都是由Venkataraman小组的研究生WoojungLee完成的。计算由文卡塔拉曼小组的研究生和德国雷根斯堡大学的合作者共同完成。下一步行动研究人员目前正在探索光控单分子器件的实际应用。这可能包括优化器件性能、研究它们在不同环境条件下的行为，以及完善金属-金属界面所带来的其他功能。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1423925.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1423925.htm

我们对物体的记忆可能比想象的要好

我们对物体的记忆可能比想象的要好空间和时间记忆是两种形式的记忆，对导航和日常生活至关重要。空间记忆指的是记住物体和事件在空间中的位置的能力，而时间记忆涉及回忆事件的时间和顺序的能力。从前的研究表明，如果向个人展示大量的物体，他们随后就能很好地记住他们看到的哪些物体。最近的一项研究表明，人们在记住他们在哪里和什么时候看到这些物体方面也有令人震惊的技巧。在麻省总医院布里格姆医疗系统成员布里格姆妇女医院的调查人员进行的一系列实验中，当在一个7乘7的网格上显示100多个物品时，参与者能够回忆起这些物品的位置，准确地选择正确的位置或邻近的单元。发表在《当代生物学》上的研究结果表明，人们对物体的位置拥有"空间大量记忆"（SMM），对物体最后出现的时间拥有"时间大量记忆"（TMM）。为了进行他们的研究，沃尔夫及其同事要求参与者记住放置在7乘7网格上的一些物体。每件物品通过在其周围放置一个红色的方块而被强调两秒钟。在参与者看到这些物品后，所有的图像都被移走，然后测试参与者回忆他们以前是否见过某个物品的能力，如果是的话，它在网格上的位置。资料来源：布里格姆和妇女医院"人们经常认为他们的记忆力很差，但我们的结果显示，对于大量的物体，我们可以很好地、甚至完美地回忆起物体出现的位置和时间，"通讯作者、布里格姆外科的杰里米-沃尔夫博士说。"虽然我们对物体的空间和时间记忆可能不像一些鸟类或松鼠那样令人印象深刻，它们必须记住它们把食物藏在哪里过冬，但我们的数据表明，我们确实对物体有大量的记忆。"为了进行他们的研究，沃尔夫及其同事要求参与者记住放置在7乘7网格上的一些物体。每件物品通过在其周围放置一个红色方块而被突出显示两秒。在参与者看到这些物品后，所有的图像都被移走，然后测试参与者回忆他们以前是否见过某个物品的能力，如果是的话，它在网格上的位置。沃尔夫说："在某些方面，这有点像我们许多人小时候玩的记忆游戏，我们翻开一张卡片，然后试图回忆我们以前看到的匹配卡片的位置。但与儿童游戏不同的是，我们并不只是计算准确的'正确'答案。我们测量的是参与者离之前看到的图像有多近。"观察者总共看到了300个不同的物体。许多观察者可以将100多个项目定位在+/-1个单元格内。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1344957.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1344957.htm

研究人员设计了一种3D打印的机器人手 可以轻松抓起各类物体

研究人员设计了一种3D打印的机器人手可以轻松抓起各类物体为了解决这个问题，剑桥大学的研究人员创造了一个灵活的、3D打印的机器人手，尽管它的手指不能独立移动，但仍然可以进行一系列复杂的运动。这只机器人手被训练成能够抓住不同的物体，并且能够通过使用放置在其"皮肤"上的传感器所提供的信息来预测它是否会掉落这些物体。这种类型的被动运动使机器人更容易控制，并且比具有完全机动化手指的机器人更节能。研究人员说，他们的适应性设计可用于开发低成本的机器人，这些机器人能够进行更自然的运动，并能学会抓取广泛的物体。这些结果在《高级智能系统》杂志上报告。在自然界中，运动是由大脑和身体之间的相互作用产生的：这使人和动物能够以复杂的方式运动而不消耗不必要的能量。在过去的几年里，由于3D打印技术的进步，软性部件已经开始被整合到机器人设计中，这使得研究人员能够为简单、节能的系统增加复杂性。机器人手只用手腕的动作就能拿起一个桃子大小的物体资料来源：剑桥大学人类的手是高度复杂的，在机器人中重现其所有的灵巧性和适应性是一个巨大的研究挑战。今天的大多数先进机器人都无法完成小孩子可以轻松完成的操纵任务。例如，人类本能地知道在拿起一个鸡蛋时应使用多大的力量，但对机器人来说，这是一个挑战：力量太大，鸡蛋可能会碎掉；力量太小，机器人可能会掉落。此外，一个完全驱动的机器人手，每个手指的每个关节都有电机，需要大量的能量。在剑桥大学工程系的FumiyaIida教授的生物启发机器人实验室，研究人员一直在开发这两个问题的潜在解决方案：一个能够以正确的压力量抓取各种物体的机器人手，同时使用最少的能量。"在早期的实验中，我们的实验室已经表明，仅仅通过移动手腕就有可能在机器人手上获得很大的运动范围，"共同作者托马斯-乔治-图鲁特尔博士说，他现在在伦敦大学学院（UCL）东区工作。"我们想看看基于被动运动的机器人手是否不仅能够抓取物体，而且能够预测它是否会掉落物体，并作出相应的调整。"3D打印的机器手拿筷子研究人员使用了一个植入触觉传感器的3D打印拟人手，以便该手能够感知它所接触的东西。这只手只能够进行被动的、基于手腕的运动。研究小组对这只机器人手进行了1200多次测试，观察其抓取小物体而不掉落的能力。该机器人最初使用3D打印的小塑料球进行训练，并使用通过人类示范获得的预设动作抓取它们。第一作者KieranGilday博士说："这种手有一点弹簧感：它可以自己拿起东西，而不需要手指的任何驱动。触觉传感器让机器人感觉到抓握的情况如何，因此它知道什么时候开始打滑。这有助于它预测事情何时会失败"。机器人利用试验和错误来学习什么样的抓握方式会成功。在完成对球的训练后，它又尝试抓取不同的物体，包括一个桃子、一个电脑鼠标和一卷气泡膜。在这些测试中，这只手能够成功抓取14个物体中的11个。"传感器，有点像机器人的皮肤，测量施加在物体上的压力，"乔治-图鲁特尔说。"我们不能说机器人到底得到了什么信息，但理论上它可以估计出物体被抓在哪里，用了多少力。""机器人学会了一个特定的运动和一组特定的传感器数据的组合将导致失败，这使得它成为一个可定制的解决方案，"Gilday说。"这只手非常简单，但它可以用同样的策略拿起很多物体。""这种设计的最大优势是我们可以在不使用任何执行器的情况下获得的运动范围，我们希望尽可能地简化手部的工作。我们可以在没有任何执行器的情况下获得大量良好的信息和高度的控制，这样，当我们加入执行器时，我们将在一个更有效的包装中获得更复杂的行为。"一个完全驱动的机器人手除了需要大量的能量外，也是一个复杂的控制问题。剑桥大学设计的手的被动设计，使用少量的传感器，更容易控制，提供广泛的运动范围，并简化了学习过程。在未来，该系统可以通过多种方式进行扩展，如增加计算机视觉功能或教机器人利用其环境，这将使其能够抓取更广泛的物体。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1354847.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1354847.htm