轮式机器人加上蝗虫的触角可以被用来识别气味

轮式机器人加上蝗虫的触角可以被用来识别气味在这项新的研究中,特拉维夫大学的一个小组采用了一个蝗虫触角,并将其纳入一个轮式机器人的电子系统中。当该天线随后接触到八种不同的气味(包括柠檬、天竺葵和杏仁糖)时,它产生的电信号被电子系统检测和记录。随后,一个机器学习算法将每个独特的信号模式与已知的相应气味相匹配,从而为这八种气味中的每一种建立了电信号--而有趣的事情还不止于此。"实验结束后,我们继续识别其他不同和不寻常的气味,如各种类型的苏格兰威士忌,"YossiYovel教授说,他与BenMaoz博士、AmirAyali教授和博士生NetaShvil一起领导这项研究。"与标准测量设备的比较表明,我们系统中昆虫鼻子的灵敏度比今天使用的设备高约1万倍。"机器人接受芳香液体,作为其训练的一部分图像来源/特拉维夫大学由于该机器人是移动的,科学家们现在正在研究如何让它跟随气味找到其来源。人们希望这项技术最终能够应用于机场的炸弹检测,或追踪罪犯。关于这项研究的一篇论文最近发表在《生物传感器和生物电子学》杂志上。而如果空中气味追踪是必要要的......那么,嗅觉无人机就可以被衍生出来,他、它由华盛顿大学的一个团队开发,是一个配备了飞蛾天线的四旋翼无人机,可以嗅出气味的来源。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1339699.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1339699.htm

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受蝗虫启发的微型机器人有望成为跳远冠军

受蝗虫启发的微型机器人有望成为跳远冠军跳高机器人采用了一种受叩头虫启发而设计的装置,其中一个微型线圈致动器拉动一个梁状机构。随着致动器被逐渐拧紧,它导致机械装置逐渐弯曲并储存弹性能量。一旦机构达到某个临界点,所有能量就会突然释放并放大,将机器人向上抛出。新型跳远机器人也采用了类似的系统,不过其灵感来自另一种昆虫-蝗虫的后腿。该装置的核心是一个三维打印的弹性四杆连杆,它通过一个盘绕的致动器(后者由热处理尼龙鱼线制成)的扭转获得预载。一旦释放出储存的弹性能量,机器人就会在垂直和水平方向上跳跃,其水平距离远远超过受"叩头虫"启发的前辈们。托菲克及其同事制造并测试了108个这样的机器人,其中最小的仅重0.216克,却能跳跃60倍于其身体长度的距离。希望有一天,这些机器人的后代能够使用电池供电,配备传感器,应用于农作物监测或机械内部检查等领域。"据我所知,这是第一次有人展示昆虫级机器人的长距离跳跃能力,"托菲克说。"这意义重大,因为它赋予了机器人有计划的机动性,现在它可以从A地跳到B地,穿越比它自身大小还要崎岖的地形。"您可以在下面的视频中看到其中一个机器人的行动。有关这项研究的论文最近发表在《智能材料与结构》(SmartMaterialsandStructures)杂志上。相关文章:微型机器人模仿叩头虫可轻易跳过障碍物...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1396953.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1396953.htm

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「韩国发布第一个轮式人形机器人」韩国机器人公司RainbowRobotics近日宣布推出了RB-Y1移动机器人,这是韩国的第一个轮式人形机器人。RB-Y1采用了独特的设计,将轮式机器人底座和顶部人形双臂机械手融合在一起。相比传统的双足人形机器人,RB-Y1通过底座的移动来代替双腿的功能,从而实现了更灵活的机动性和准确的双臂定位能力。该机器人的体积为600x690x1400毫米,重量为131公斤,每个机械臂能够吊起3公斤的载荷。RB-Y1配备了七个自由度和一个能够移动身体的独立躯干,使其能够在不同的高度范围内完成各种任务。文章链接:https://mp.weixin.qq.com/s/EpXABuBm52nBXkfQjk6hOA

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人工智能系统在识别气味方面比人类更胜一筹

人工智能系统在识别气味方面比人类更胜一筹当然,已经有电子鼻可以嗅出血细胞中的癌细胞,并对废水处理厂周围的空气进行评估,但真正由计算机驱动的嗅觉却一直难以实现。这也许是因为我们的鼻子有400个嗅觉受体,比视觉的4个受体和味觉的约40个受体多出许多。宾夕法尼亚大学莫奈尔化学感官中心的研究人员与Osmo公司(GoogleDeepMind的衍生公司)的同事们一起,领导了一项研究,创建了一个基于神经网络的系统,该系统可以分析气味分子,并用人类语言描述该分子应该是什么味道。该人工智能系统开发出了研究人员所称的"主要气味图"(POM)。"在嗅觉研究中[......],是什么物理特性让空气中的分子在大脑中产生这样的气味一直是个谜。"但是,如果计算机能够辨别出分子的形状与我们最终如何感知其气味之间的关系,科学家们就可以利用这些知识来加深对我们的大脑和鼻子如何协同工作的理解。这些知识可以帮助研究人员开发出更好的驱蚊剂或除臭产品,以及其他可能的应用。为了训练该系统,研究小组向它输入了5000种气味物质的分子结构,以及一系列描述气味的描述,如"薄荷味"或"霉味"。研究小组还请来了15位专家组成员,让他们嗅出400种气味,并给他们55个词来描述每种气味。在测试中,人工智能系统的表现略好于小组成员。但还有一个更令人印象深刻的结果。"然而,最令人惊讶的结果是,该模型成功地完成了它没有接受过训练的嗅觉任务,"Mainland说。"让人大开眼界的是,我们从未训练它学习气味强度,但它仍能做出准确的预测"。接下来,研究人员利用该系统绘制了50万种从未被实际合成过的气味分子--研究小组表示,这项任务需要人类嗅闻70年才能完成。研究人员写道:"神经科学的进步通常以神经回路支持的新世界地图的创建和发现来衡量。之所以能够做到这一点,是因为科学家们首先拥有了外部世界的地图,然后测量了大脑中的反应是如何随着刺激物在地图上的位置而变化的。这项研究提出并验证了以数据为驱动的人类嗅觉地图。我们希望这张地图能对化学、嗅觉神经科学和心理物理学研究人员有所帮助[......]成为研究嗅觉本质的新工具。"这项研究发表在《科学》杂志上。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1380867.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1380867.htm

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