新技术可将颗粒材料内部的作用力以3D细节的形式呈现出来

新技术可将颗粒材料内部的作用力以3D细节的形式呈现出来麻省理工学院的研究人员开发出一种方法，可以进行三维实验，揭示力如何通过颗粒材料传递，以及颗粒的形状如何极大地改变实验结果。在这张照片中，三维光弹性颗粒在外部负载作用下发光并改变颜色。图片来源：RubenJuanes然而，分析这些流动事件发生的方式以及决定其结果的因素一直是一个真正的挑战，而且大多数研究都局限于二维实验，无法揭示这些材料行为的全貌。现在，麻省理工学院的研究人员开发出一种方法，可以进行详细的三维实验，准确揭示力是如何通过颗粒材料传递的，以及颗粒的形状是如何极大地改变结果的。这项新工作可能有助于更好地了解山体滑坡是如何引发的，以及如何在工业流程中控制颗粒材料的流动。麻省理工学院土木与环境工程系教授鲁本-胡安内斯（RubenJuanes）和现任教于石溪大学的李伟（WeiLi，14级SM，19级博士）在《美国科学院院刊》（PNAS）上发表了一篇论文，对上述研究成果进行了描述。从土壤和沙子到面粉和糖，颗粒材料无处不在。"它是日常用品，是我们基础设施的一部分，"李说。"当我们进行太空探索时，我们的太空飞行器会降落在颗粒材料上。而颗粒介质的失效可能是灾难性的，比如山体滑坡。这项研究的一个主要发现是，我们从微观上解释了为什么一包角状粒子比一包球状粒子更强。"胡安内斯补充说："从根本上了解材料的整体反应始终是非常重要的。我可以看到，在未来，这将为预测材料何时失效提供一种新的方法。"对这些材料的科学认识真正开始于几十年前，当时人们发明了一种方法，用二维圆盘来模拟这些材料的行为，表示力是如何通过粒子集合传递的。虽然这提供了重要的新见解，但也面临着严重的局限性。在之前的工作中，李开发出了一种通过挤压成型技术制造三维颗粒的方法，这种方法制造出的塑料颗粒没有残余应力，几乎可以制成任何不规则形状。现在，在这项最新研究中，他和胡安内斯运用这种方法揭示了颗粒材料在施加负载时的内部应力，这种全三维系统能更准确地反映现实世界中的颗粒材料。成像技术和未来应用这些粒子具有光弹性，这意味着当受到应力时，它们会根据应力的大小改变穿过它们的任何光线。"因此，如果你用偏振光照射它，并对材料施加应力，你就能直观地看到应力在哪里发生了变化，表现为材料呈现出不同的颜色和亮度"。这种材料已经使用了很长时间，但"从未完成的一项关键工作是，当这些材料浸泡在流体中，流体可以流过材料本身时，能够对其应力进行成像"。胡安内斯强调说，能够做到这一点非常重要，因为"相关的多孔介质--生物多孔介质、工业多孔介质和地质多孔介质--它们的孔隙中通常含有流体，流体将通过这些孔隙进行水力传输。这两种现象是耦合的：应力如何传递以及孔隙流体压力是多少。"问题是，在使用二维圆盘进行实验时，圆盘会以完全阻塞流体的方式堆积起来。只有使用三维的大量晶粒，流体才能始终有通道流过，这样就可以在流体运动时监测应力。使用这种方法，他们能够证明"当你压缩颗粒材料时，力会以我们称之为链或丝的形式传递，而这种新技术能够将其可视化并在三维空间中描绘出来"，胡安内斯说。为了获得三维视图，他们结合使用了照亮力链的光弹性技术，以及一种被称为计算机断层扫描的方法（类似于医学CT扫描中使用的方法），从物体旋转360度时拍摄的一系列2400张平面图像中重建出完整的三维图像。由于珠粒浸泡在一种折射率与聚氨酯珠粒本身完全相同的液体中，因此如果珠粒没有受到应力，当光线透过容器照射时，珠粒是看不见的。然后，施加应力，当偏振光照射过去时，应力就会以光和颜色的形式显现出来，胡安内斯说。"真正了不起和令人兴奋的是，我们不是在给多孔介质成像。我们成像的是通过多孔介质传递的力。我认为，这为研究颗粒材料的应力变化开辟了一条新途径。这确实是我多年来的一个梦想。"利用这种方法，他们能够准确地证明不规则、有棱角的晶粒是如何比球形晶粒产生更坚固、更稳定的材料的。虽然这是根据经验得出的结论，但新技术可以根据力的分布方式，准确地证明为什么会出现这种情况，并可以在今后的工作中研究各种类型的晶粒，以确定哪些特征对产生稳定的结构（如铁路道床的道碴或防波堤上的护坡）最为重要。胡安内斯说："由于还没有办法观察到这些材料中的三维力链，所以现在很难准确预测滑坡发生的时间，因为我们不知道不同材料的力链结构。"要开发出能够进行这种预测的方法还需要时间，但这最终可能会成为这项新技术的重大贡献。这种方法还可能应用于许多其他领域，即使是看似无关的领域，如鱼卵在携带鱼在水中游动时的反应，或帮助设计新型机器人抓手，使其能轻松适应拾取任何形状的物体。编译来源：ScitechDaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1428342.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1428342.htm

中国科学家成功研制出世界首款具仿生三维架构电子皮肤 接近真实皮肤

中国科学家成功研制出世界首款具仿生三维架构电子皮肤接近真实皮肤具有三维架构的电子皮肤：仿生设计概念及真实器件图片。A图展示电子皮肤的仿生设计概念；B图为贴于机械手指尖的电子皮肤；图C-G为电子皮肤的照片、力传感单元与应变传感器局部放大图及应变栅线与过孔局部显微放大图片。图片来源：清华大学据介绍，这种三维电子皮肤与皮肤结构类似，也由“表皮”“真皮”和“皮下组织”组成，且各层的有效模量与人体皮肤中的对应层相近。传感器及电路主要位于“真皮”层中，其中，力传感单元设计为八臂笼状结构，传感器位于笼状结构上部，更靠近电子皮肤表面，因而对外部作用力高度敏感；应变传感器位于器件底部的拱形结构上，在垂直高度上与力传感单元上部的传感器保持一定距离，因此，只对面内的拉伸应变敏感，几乎不会受压力的干扰。基于这种具有三维架构的电子皮肤，研究人员结合深度机器学习算法，研制出只需通过触摸便可同时测量物体模量及局部主曲率的先进触觉系统，展示了其在判别食物新鲜程度等真实场景中的应用，体现其在物理量定量测量（如摩擦系数等）、人机交互等领域的应用潜力。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1433642.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1433642.htm

敏感的电子皮肤可在佩戴者之间来回发送触摸信号

敏感的电子皮肤可在佩戴者之间来回发送触摸信号在新的电子皮肤的原型中，有16个这样的执行装置排列成4乘4的阵列，还有一个蓝牙模块、模数转换器和其他安装在柔性电路板上的电子器件。矩形硅胶贴片本身尺寸为7×10厘米（2.8×3.9英寸），厚度为4.2毫米。每个致动器由一个柔性线圈、一个柔软的硅胶支架、一个磁铁和一个薄的聚二甲基硅氧烷（PDMS）薄膜组成。当致动器被手指或其他任何东西按压和释放时会产生一个电信号，并被转换成数字信号。然后数字信号通过蓝牙（以及可以想象的所有传输方式）无线传送到另一个人身上的电子皮肤贴片。该贴片的反应是使自己身上相应的致动器振动--发送贴片上的初始触摸时间越长、力度越大，接收贴片上的振动就相应越长、越强。虽然每个致动器不能同时检测和再现触摸，但电子皮肤作为一个整体可以，一些致动器在检测触摸的同时，其他致动器也在再现触摸。首席科学家YuXinge副教授说："我们的电子皮肤可以与蓝牙设备通信，并通过互联网与智能手机和电脑传输数据，进行超长距离的触摸传输，并形成一个触摸物联网（IoT）系统，其中可以实现一对一和一对多的触摸传递。这种形式的触摸克服了空间的限制，大大减少了人类交流中的距离感。"科学家们还在研究如何将该技术用于盲人，使他们能够感受到直接传送到他们皮肤上的盲文信息。有关这项研究的论文最近发表在《科学进展》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1346121.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1346121.htm

仿生海龟机器人用可四只人造脚蹼在沙地上轻松穿行

仿生海龟机器人用可四只人造脚蹼在沙地上轻松穿行遥控装置的底部是一个三维打印的刚性聚合物主体，其中包含一个电子控制单元、一个多传感器模块和一个电池。通过可旋转聚合物连接器连接到主体上的是四个柔性模制硅胶鳍片。每只鳍都可以独立启动，前面的两只大鳍可以在沙地或其他表面上提供推进力，后面的小鳍则用于转向--它们的工作原理有点像两个方向舵。纳姆迪-奇克雷（左）和约翰-西蒙-麦克罗伊观看机器人在岩石上行走圣母大学该机器人的步态可以根据不同地形的需要进行调整，以达到最佳性能，并吸收了不同种类海龟所采用的不同运动模式中最有效的部分。虽然开发该机器人的主要目的是为了更好地了解如何将海龟式运动方式应用于人类技术，但人们希望该设备的未来版本可以用来帮助刚孵化出来的小海龟快速找到通往海洋的道路。这些幼龟可能会被海滩上的垃圾或附近街道和建筑物的灯光引入歧途，从而暴露在海鸥等陆地捕食者面前。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1376057.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1376057.htm

麻省理工学院的创新体积映射法可能引导3D形状测绘的未来

麻省理工学院的创新体积映射法可能引导3D形状测绘的未来例如，一个动画人物的手在弯曲手指时可能会皱缩--这种运动类似于一个空的橡胶手套的变形方式，而不是充满骨骼、肌腱和肌肉的手的运动。在开发映射算法时，这些差异尤其成问题，因为映射算法可以自动找到不同形状之间的关系。为了解决这些缺陷，麻省理工学院的研究人员开发了一种方法，通过将体积映射到体积，而不是将表面映射到表面来对齐三维形状。他们的技术将形状表示为四面体网格，包括三维物体内部的质量。他们的算法决定如何移动和拉伸源形状中的四面体的角，使其与目标形状对齐。因为它包含了体积信息，研究人员的技术能够更好地对物体的细小部分进行建模，避免了基于表面的映射的典型扭曲和反转。"从表面到体积的转换将橡胶手套延伸到整个手部。我们的方法使几何映射更接近物理现实，"电气工程和计算机科学（EECS）研究生MazdakAbulnaga说，他是关于这种映射技术论文的主要作者。研究人员的算法特别适合于具有挑战性的形状对应问题，例如将光滑的兔子映射到由立方体组成的兔子，如图所示。Abulnaga和他的合作者开发的方法能够比基线方法更有效地对齐形状，带来高质量的形状图，并且比竞争者的替代方案更少失真。他们的算法特别适合于具有挑战性的映射问题，其中输入的形状在几何上是不同的，例如将光滑的兔子映射到由立方体组成的乐高式兔子。该技术在许多图形应用中都很有用。例如，它可以用来将以前的三维动画人物的动作转移到一个新的三维模型或扫描上。同样的算法可以将纹理、注释和物理属性从一个三维形状转移到另一个，不仅可以应用于视觉计算，还可以用于计算制造和工程。与Abulnaga一起撰写论文的还有OdedStein，他是麻省理工学院的前博士后，现在在南加州大学任教；PolinaGolland，EECS的Sunlin和PriscillaChou教授，麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）的主要研究员，以及医学视觉小组的负责人；JustinSolomon，EECS的副教授，CSAIL几何数据处理小组的负责人。该研究将在ACMSIGGRAPH会议上发表。塑造一种算法Abulnaga开始这个项目时，对基于表面的算法进行了扩展，使其能够对形状进行体积映射，但每次尝试都失败了，或者产生了令人难以置信的地图。该团队很快意识到，需要新的数学和算法来解决体积映射的问题。大多数映射算法的工作原理是试图最小化"能量"，它量化了一个形状在被位移、拉伸、挤压和剪切到另一个形状时的变形程度。这些能量通常是从物理学中借用的，物理学使用类似的方程来模拟明胶等弹性材料的运动。即使Abulnaga改进了他的映射算法中的能量以更好地模拟体积物理学，该方法也没有产生有用的匹配。他的团队意识到这种失败的一个原因是许多物理能量--以及大多数映射算法--缺乏对称性。在新的工作中，对称方法并不关心形状以何种顺序输入；映射的"源"和"目标"之间没有区别。例如，将一匹马映射到一只长颈鹿上应该产生与将长颈鹿映射到一匹马上相同的匹配结果。但是对于许多映射算法来说，选择错误的形状作为源或目标会导致更糟糕的结果。这种影响在体积测量的情况下甚至更加明显。研究人员记录了大多数映射算法如何不使用对称的能量。"如果你为你的算法选择了正确的能量，它可以给你提供更可实现的地图，"Abulnaga解释说。形状排列中使用的典型能量只被设计为在一个方向上映射。如果研究人员试图双向应用这些能量以创建一个对称的地图，那么这些能量的行为就不再是预期的。这些能量在应用于表面和体积时也有不同的表现。基于这些发现，Abulnaga和他的合作者创建了一个数学框架，研究人员可以用它来观察不同的能量将如何表现，并确定他们应该选择哪一种来创建两个物体之间的对称图。利用这个框架，他们建立了一个映射算法，将两个物体的能量函数结合起来，以保证整个对称性。用户向该算法提供了两个表示为四面体网格的形状。然后，该算法计算出两个双向的地图，从一个形状到另一个形状，再返回。这些地图显示了每个四面体的每个角应该在哪里移动以匹配形状。"能量是这个映射过程的基石。他说："模型试图对准两个形状，而能量防止它做出意想不到的对准。实现准确的对准当研究人员测试他们的方法时，它创建的地图能更好地对齐形状对，与其他基于体积的方法相比，质量更高，失真更少。他们还表明，即使只关注外表面的地图，使用体积信息也能产生更准确的地图。然而，在一些情况下，他们的方法也有不足之处。例如，当形状排列需要大量的体积变化时，例如将一个内部有填充物的形状映射到一个内部有空腔的形状，该算法就会陷入困境。除了解决这一局限性外，研究人员还希望继续优化该算法，以减少其花费的时间。研究人员还在努力将这种方法扩展到医疗应用中，除了形状之外，还引入了核磁共振信号。这可以帮助弥合医学计算机视觉和计算机图形中使用的映射方法。加州大学戴维斯分校数学系杰出教授乔尔-哈斯（JoelHaas）说："对对称性的理论分析推动了这一算法的发展，并表明对称形状比较方法在比较和对齐物体方面往往有更好的性能，"他并没有参与这项工作。"完全基于表面数据的排列可能会导致体积的坍塌，就像'跑路者'动画片中的WileE.Coyote偶尔发生的那样。一系列的实验表明，新算法在对齐一对三维物体时，在保持内部一致性方面有显著的成功。它在整个内部以及边界上都给出了良好的对应关系"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1361413.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1361413.htm

新型人工智能算法可在5秒钟内从2D图像中创建3D模型

新型人工智能算法可在5秒钟内从2D图像中创建3D模型研究人员创建了首个大型重建模型（LRM），他们认为该模型能够通过单张二维图像预测三维模型的形状，而且只需5秒钟即可完成。研究人员在论文中解释说，以前的三维生成模型是在专注于单一图像类别的小规模数据集上进行训练的。相反，他们的LRM模型具有高度可扩展性、基于变换器的架构，拥有5亿个可学习参数，并已在Objaverse和MVImgNet数据集中的约100万个3D物体上进行了训练。研究人员解释说，大容量模型和大规模训练数据的结合为LRM算法提供了"高度通用"的内容创建能力。论文称，该模型能够从包括真实世界照片在内的各种测试图像中生成"高质量"的三维重建。此外，LRM还能将"正常"图像和由DALL-E和StableDiffusion等人工智能服务生成的视觉拼凑图像作为其输入二维模型。该研究的第一作者洪一聪认为，LRM是单图像三维重建领域的重大突破。这种人工智能算法可以从视频或形状图像中生成详细的几何图形，并保留木纹等复杂纹理。研究人员指出，LRM具有潜在的"变革"能力，可以应用于设计、娱乐和游戏等众多行业。设计师或三维艺术家可以简化三维建模过程，大大缩短生成视频游戏或动画资产所需的时间。在快速发展的行业中创建三维内容已成为一项挑战，人工智能公司正急于提供潜在的解决方案，如StabilityAI最近推出的Stable3D服务。LRM还能使3D建模的工作普及化，因为"普通"用户有可能通过智能手机拍摄的照片制作出高度精细的模型。尽管LRM仍面临挑战，例如图像隐藏部分的纹理模糊，但它为创意和商业机会开辟了广阔天地。研究人员提供了一个页面，上面有视频演示和交互式3D网格，展示LRM目前能做什么：https://yiconghong.me/LRM/...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1396051.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1396051.htm