Стипендия предназначена для студентов с любым уровнем предшествующего исследовательского опыта и предоставляет консультации и стипендии, чтобы помочь им провести лето в районе Кембриджа. Это также дает студентам возможность представить свою работу и пообщаться с коллегами и коллегами. Они работают с руководящими преподавателями и сотрудниками лабораторий для разработки и проведения исследовательских проектов в области квантовой науки, включая квантовую информацию, системы, материалы и инженерию.

Денис Кордова Карризалес в лаборатории Манди.

“Это помогло мне чувствовать себя более уверенно в проведении исследований”, - сказала о летней программе старшеклассница Денис Кордова Карризалес. Роуз Линкольн / Фотограф из Гарварда

Программа предлагает стипендиатам взглянуть на реальную жизнь ученых—исследователей - и это не всегда так захватывающе, как некоторые могут подумать. Кордова Карризалес говорит, что ее процесс повторяется, и часто эксперименты ничего не дают, но это заставляет ее постоянно переосмысливать и корректировать то, что она делает. Очарованная, испытывающая трудности и “граничащая с зависимостью” от работы, она описала летний опыт как дающий ей некоторый технический опыт и уверенность в себе как ученого.

“Это лето в целом заставило меня понять, что я действительно получаю удовольствие от исследований и хочу продолжать их”, - сказала Кордова Карризалес. “Это помогло мне чувствовать себя более уверенно при проведении исследований. Я получил возможность руководить своим собственным проектом. Все это заставило меня почувствовать себя очень способным”.

Источник https://newrobotsweb.blogspot.com/

Мы хотим, чтобы потенциальные авторы знали, что научная робототехника приветствует статьи, описывающие первые достижения в определенном приложении робототехники, в конкретном новом методе, в подходящем компоненте — даже в областях, которые еще не объединены, но имеют четкое значение для робототехники. Научная робототехника также приветствует междисциплинарные результаты.

Робототехника - это особая область, требующая вклада со стороны различных областей техники и науки, а прогресс в робототехнике все чаще основывается на новых подходах в разных дисциплинах. Выводы о материалах, компонентах, моделях, алгоритмах, социальных и этических проблемах и многом другом приветствуются, если существует четкая связь с робототехникой.

Один из частых вопросов заключается в том, как мы оцениваем статьи на уровне редакционной коллегии. Мы рассматриваем три основных критерия. Во-первых, мы смотрим на техническую и научную новизну. Насколько этот робот, метод или алгоритм отличается от других? Один из примеров из нашего журнала - робот RoBeetle, управляемый искусственными мышцами, работающими на сгорании химического топлива, который продемонстрировал новизну с технической точки зрения. Новизна также может быть достигнута за счет использования робота для понимания неизвестного фундаментального аспекта в социальных науках, например, в человеческом взаимодействии.

Подробнее на сайте https://roboticsof2023.blogspot.com/

В начале 19-го века в Англии луддиты восстали против внедрения машин в текстильную промышленность. Название луддитов происходит от мифической истории об ученике ткача по имени Нед Лудд, который в порыве гнева против все более опасных и плохих условий труда якобы уничтожил две вязальные машины. Вопреки распространенному мнению, луддиты были против технологий не потому, что они были невежественны или неумелы в их использовании (1). На самом деле луддиты были проницательными ремесленниками, которые заботились о своем ремесле, а некоторые даже управляли машинами. Более того, они понимали последствия внедрения машин в свое ремесло и условия труда. В частности, они были глубоко обеспокоены тем, как технология используется для изменения баланса сил между рабочими и владельцами капитала.

Проблема не в появлении технологий; проблема в том, как технология применяется. В этом суть интенсивно поляризующих дебатов о роботизированном труде. Слишком часто дебаты сводятся к двум противоположным фракциям: пессимистам, выступающим против технологий, и оптимистам, выступающим за технологии. С одной стороны, глубоко пессимистичные люди считают, что права трудящихся будут значительно ущемлены, массовая безработица и расширяющаяся пропасть между социально-экономическими классами. С другой стороны, чрезмерно оптимистичные люди верят, что технологии принесут лучшие рабочие места и необузданное экономическое богатство. Реальность такова, что, несмотря на крайности, у обеих сторон есть веские аргументы. В дебатах в их нынешнем виде не хватает середины, оставляя мало места для детального и вдумчивого обсуждения. Упрощенно предполагать, что те, кто пессимистично относится к технологическим изменениям, не понимают потенциала технологий, поскольку неверно делать вывод, что те, кто с оптимизмом смотрит на технологические изменения, не думают о последствиях. Пессимисты могут полностью понимать потенциал технологических изменений и все же чувствовать, что недостатки перевешивают преимущества. Оптимисты могут не хотеть перемен любой ценой, но они чувствуют, что затраты того стоят.
Источник
robotsofscience.blogspot.com

Робототехника задает глубокие вопросы. Мы хотим создавать машины, которые выполняют поставленную задачу в неопределенном мире. Наш первый вопрос заключается в том, как наши машины представляют этот мир. Насколько сложным должно быть это представление? Является ли это математическим, числовым или семантическим? Нужно ли нам представлять это с помощью “простой” линейной алгебры, теории нелинейных систем или семантики, или мы признаем, что наши алгоритмы и математика не работают, и пробуем глубокое обучение? Следующий вопрос, который мы задаем, касается восприятия.

Как мы определяем параметры этих моделей и датчики, которые нам нужны для предоставления этой информации, и как должна меняться структура этих представлений по мере того, как наши машины воспринимают изменяющуюся среду? Однако самый большой вопрос, который мы задаем, заключается в том, что делает наших роботов разумными? Как мы связываем наши датчики с нашими представлениями и с действиями, которые наши машины должны предпринять для достижения своих целей? Ни одна другая область науки или техники не задает подобных вопросов сразу. Это сложные вопросы без четких решений и часто без четких путей к решениям.
Подробнее https://invasionrobots.blogspot.com/

Предвзятость, закодированная в алгоритмах, непропорционально влияет на маргинальные и миноритизированные группы населения. Например, программное обеспечение для распознавания лиц часто является точным для белых лиц, но плохо оснащено для более темной кожи, что привело к ошибочным арестам чернокожих мужчин. ИИ также использовался для оценки вероятности рецидива уголовных обвиняемых, которые, вероятно, ограбили достойных людей условно-досрочного освобождения, и для определения того, где полиция должна патрулировать, что привело к чрезмерному использованию черных и коричневых районов. Использование роботов-полицейских собак поднял вопросы об их потенциале вооружения против цветных людей.

Смягчение предвзятости в приложениях робототехники потребует более разнообразных команд разработчиков. Диверсификация области может начаться с того, что люди всех возрастов будут увлечены наукой, технологиями, инженерией и математикой (STEM). Робототехника - отличная точка входа; во многих школах проводятся соревнования по созданию роботов, которые служат эффективным инструментом рекрутинга для STEM. Совместная работа над проектом робототехники позволяет студентам и наставникам разрушать культурные барьеры, разбивать стеклянные потолки, спасаться от бедности и говорить на универсальном языке. Учителя на всех уровнях могут привлекать различные группы населения, освещая работу чернокожих исследователей. Такие организации, как Black in Robotics объединяет чернокожих исследователей, профессионалов отрасли и студентов для создания сообщества; выступать за разнообразие, равенство и интеграцию; и усиливать призывы к социальной справедливости.

Подробнее на сайте Умные роботы

Большая часть фантастики о роботах, похоже, попадает в одну из двух категорий: истории о том, как они собираются убить нас всех, или истории о том, как роботы становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Хотя мне нравится первое — первые два фильма о Терминаторе являются классикой по какой—то причине, и есть несколько потрясающих эпизодов Black Mirror, которые затрагивают эту тему - меня больше привлекают книги и фильмы, которые рисуют роботов в позитивном свете.

Роботы будут играть огромную роль в нашем будущем, и фантастика - отличный способ исследовать, что именно это может означать. Итак, когда я узнал, что Кадзуо Исигуро написал новый роман о роботах под названием "Клара и Солнце", я не мог дождаться, чтобы забрать его. Я читал Остатки дня много лет назад и думал, что это блестяще. Его последний так же вдумчив и красиво написан, как и следовало ожидать от него.

Подробнее - Блог Билла Гейтса

В первые дни кризиса инженеры отчаянно пытались узнать о поврежденных ядрах реакторов и уровнях радиации внутри зданий, данных, которые роботы должны были предоставить. Увы, ни Asimo, предназначенный для навигации по спокойным офисам, ни любой другой из хваленых японских роботов не справился с задачей навигации по сложным, усыпанным мусором интерьерам Фукусимы. Оператор станции, Tokyo Electric Power Company (TEPCO), должен был обратиться к американским военным роботам, таким как 510 PackBot от iRobot, чтобы получить первые проблески внутри объекта. Только в июне 2011 года, 2 месяца спустя, модифицированный японский спасательный робот под названием Quince вошел в одно из разрушенных сложных зданий.

"Когда произошла Фукусима, я был поражен тем, что в Японии не было роботов, которые могли бы помочь каким-либо существенным образом", - говорит Фредерик Шодт около Сан-Франциско, штат Калифорния, автор книги "Внутри королевства роботов: Япония, мехатроника и грядущая роботопия". "Это практически довело меня до слез".

Однако через пять лет после аварии роботы наконец-то готовы массово войти в разрушенные реакторы. Теперь ожидается, что они сыграют важную роль в решении сложной задачи дезактивации и демонтажа реакторов. Робототехники делают остановку прогресса в разработке машин для конкретных задач, таких как дезактивация и удаление расплавленных масс ядерного топлива, но они знают, что их творения должны быть адаптируемыми. "Мы должны подготовиться к непредвиденным ситуациям, выходящим за рамки ожиданий и воображения", - говорит Сатоши Тадокоро, робототехник из Университета Тохоку в Сендае, Япония, который руководил разработкой айвы.
По материалам Люди и роботы

Предыдущая работа показала дискомфорт с человекоподобными роботами, когда люди приписывали им больше эмоций. В исследовании, опубликованном психологами Куртом Греем из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилле и Дэниелом Вегнером (ныне покойным) в 2012 году, участники смотрели короткое видео головы робота либо спереди, где они могли видеть его "человеческое" лицо, либо сзади, где они видели его "человеческое" лицо.электрические компоненты. Те, кто наблюдал за его лицом, оценили его как более способного чувствовать боль и страх, и в результате они чувствовали себя более "испуганными".

Но что происходит, когда внешний вид искусственного интеллекта остается прежним, но его эмоции становятся более похожими на человека? Чтобы выяснить это, Ян-Филипп Штайн и Питер Олер, психологи из Технологического университета Хемница в Германии, дали гарнитуры виртуальной реальности 92 участникам и попросили их понаблюдать за коротким разговором между виртуальным мужчиной и женщиной на общественной площади. Персонажи обсуждают свое истощение от жаркой погоды, женщина выражает разочарование по поводу отсутствия свободного времени, а мужчина выражает сочувствие к раздражению женщины в ожидании друга.

Все наблюдали одну и ту же сцену, но участники получили одно из четырех описаний. Половине сказали, что аватары контролируются людьми, а половине сказали, что они контролируются компьютерами. В каждой группе половине сказали, что разговор был написан по сценарию, а половине сказали, что он был спонтанным.

По материалам сайта robotsfutureweb.blogspot.com

Коллекция сайтов про роботов
pearltrees.com

Здесь список блогов с информацией про роботов
bloglovin.com/

Этот огромный образец, охватывающий большую часть видимой вселенной, позволит спектроскопическому инструменту темной энергии (DESI) искать флуктуации в скоплениях, которые могут выдать природу темной энергии. До сих пор темная энергия, по-видимому, имеет одинаковый ускоряющий эффект везде, на протяжении большей части истории Вселенной. Это говорит о том, что это постоянное давление, связанное с самой тканью пространства - так называемой космологической постоянной. Но если темная энергия окажется изменчивой с течением времени, это может потребовать более экзотического объяснения, такого как дополнительное силовое поле, иногда называемое квинтэссенцией, которое может измениться в течение космической истории. Или это может указывать на необходимость более фундаментального переписывания общей теории относительности, теории гравитации Альберта Эйнштейна.

"Что это за история?" - спрашивает Офер Лахав, астроном из Университетского колледжа Лондона и глава британского консорциума, участвующего в проекте стоимостью 75 миллионов долларов. "Я хотел бы знать, прежде чем умереть".

Астрономы первоначально обнаружили космическое ускорение, измеряя расстояние до сверхновых в удаленных галактиках. Они обнаружили, что эти далекие маяки были сметены дальше, чем если бы расширение было постоянным. Но некоторые сомневаются, достаточно ли надежно сверхновые отмечают расстояние, чтобы исследовать поведение темной энергии, и астрономы приняли новую тактику с возрастающей точностью. Например, астрономы с обзором темной энергии, недавно завершенным с помощью телескопа в Чили, искал крошечные искажения в формах галактик, вызванные вмешивающейся материей, распределение которой содержит ключи к растяжению пространства.

Астрономы DESI будут использовать то, что оказалось самым мощным зондом темной энергии до сих пор. Они будут искать рябь, называемую барионными акустическими колебаниями, в скоплении галактик. Эти рябь началась как звуковые волны, которые промыли Вселенную через 400 000 лет после большого взрыва, когда она была закрученной массой частиц и энергии. Как только этот первичный суп остыл и стал прозрачным, рябь, которая привлекла к ним материю и сформировала основы для скоплений галактик, заперлась, разделенная характерным расстоянием. Измеряя, как этот космический критерий вырос с течением времени, астрономы могут оценивать конкурирующие эффекты темной энергии и гравитации и искать отклонения. "Это чудо, что природа построила такую полезную линейку", - говорит Лахав.

Проект под названием Baryon Oscillation Spectroscopic Survey (BOSS) впервые применил эту технику в рамках Sloan Digital Sky Survey (SDSS), который опирался на 2,5-метровый телескоп в Нью-Мексико. Он нанес на карту около 2 миллионов галактик, но это было медленно и трудоемко. Чтобы получить расстояние до галактики, астрономы разделяют ее свет на спектр и измеряют ее красное смещение или растяжение ее света расширением Вселенной. Астрономы BOSS сделали это, установив фокальную плоскость телескопа с маской: алюминиевой пластиной, в которую они просверлили сотни отверстий, каждое из которых находилось в месте, где падал свет от известной галактики. Оптические волокна, вручную прикрепленные к каждой дыре, поймали свет каждой галактики и подали его на спектрограф. Но исследователям приходилось делать новую пластину и прикреплять волокна каждый раз, когда телескоп поворачивался к новой части неба. "Это было ужасно, но эффективно", - говорит член команды DESI Джон Пикок из Эдинбургского университета.

Используя 4-метровый телескоп Николаса У. Майалла на Китт-Пик в Аризоне, DESI будет захватывать галактики из более глубокого пространства и времени, чем SDSS, а автоматизация повысит его производительность за ночь. Прибор имеет 5000 волокон, прикрепленных к его фокальной плоскости шириной 0,8 метра. Каждый наконечник волокна может быть перемещен в считанные секунды крошечным роботизированным приводом. 5000 волокон змеятся по задней части телескопа в комнату с контролируемой температурой, содержащую 10 спектрографов, каждый из которых анализирует свет 500 галактик одновременно. Весь инструмент может быть перенастроен на новый участок неба за несколько минут. "DESI в 10 раз эффективнее, чем последний опрос от SDSS", - говорит ученый проекта Дэвид Шлегель из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли в Калифорнии. "Это следующее поколение".
По материалам сайта Люди и роботы

Тут полный список блогов про роботов draft.blogger.com

Большинство современных роботизированных протезов работают путем записи — с поверхности кожи — электрических сигналов от мышц, оставшихся нетронутыми после ампутации. Некоторые люди с ампутированными конечностями могут управлять своей искусственной рукой, сокращая мышцы, оставшиеся в предплечье, которые контролировали бы их пальцы. Если эти мышцы отсутствуют, люди могут научиться использовать менее интуитивные движения, такие как сгибание мышц предплечья.

Однако эти настройки могут быть привередливыми. Электрический сигнал изменяется, когда рука человека потеет, опухает или скользит в гнезде протеза. В результате устройства приходится перекалибровать снова и снова, и многие люди решают, что носить тяжелую роботизированную руку весь день просто не стоит, говорит Шрия Шринивасан, биомедицинский инженер Массачусетского технологического института.

Но есть и другой способ подключиться к предполагаемым движениям человека: слушая нервы, которые передают команды мозга вниз по руке. Провода, посаженные непосредственно в эти нервы, могут улавливать электрические сигналы для управления протезом. Но сигналы слабые, и небольшие движения тонкого нервного волокна относительно регистрирующего электрода могут изменить или затенить тонкое сообщение нерва.

Поэтому исследователи попытались усилить нервные сигналы, подключив их к мышце. Некоторые перенаправили нервы из руки в грудную мышцу и подняли сильный электрический сигнал, когда человек сокращает эту мышцу, думая о движении руки.

Но хирурги должны удалить некоторые существующие нервы в грудной клетке, чтобы проложить новые. Как говорит Кларк, "есть только одна машина, которая может поместиться на парковочном месте". Это означает, что процедура может поставить под угрозу мышцу, которую некоторые ампутанты используют для перемещения оставшегося плеча.

Подробнее robotlabweb.blogspot.com

апреля 28, 2022
ОСТОРОЖНО: РОБОТЫ СКОРО СМОГУТ ОБУЧАТЬ ДРУГ ДРУГА



Роботы обучают друг друга

Метод обучения может помочь им выполнять работу по дому или обезвреживать бомбы
Скоро роботы-помощники станут частью нашей повседневной жизни, но только если мы сможем научить их новым задачам без программирования. Если вам нужно научиться программировать, вы можете сделать бутерброд самостоятельно. Теперь новая система делает обучение роботов

почти таким же простым, как обучение ребенка. И удобно, или даже немного тревожно, если вы боитесь доминирования роботов — они могут использовать эту систему, чтобы поделиться своими навыками друг с другом.
Есть два основных способа обучить робота. Один из них - запрограммировать его движения, что требует времени и опыта кодирования. Другой - продемонстрировать то, что вы хотите, потянув его конечности, перемещая их цифровые представления или выполняя задачу самостоятельно в качестве примера для подражания роботу. Но деликатные задачи иногда требуют большей точности, чем человек может продемонстрировать вручную — обезвреживание бомбы - один из хороших примеров. Теперь, с помощью системы под названием C-LEARN, ученые снабдили робота базой знаний простых шагов, которые он может разумно применять при изучении новой задачи.

"[C-LEARN] использует очень практичный подход, который работает очень хорошо", - говорит Анка Драган, робототехник из Калифорнийского университета в Беркли, которая не участвовала в исследовании.

В этой системе пользователи-люди сначала помогают создать базу знаний робота. Исследователи обучили двурукого робота по имени Оптимус, щелкая и перетаскивая его конечности в программном обеспечении. Они демонстрировали движения, такие как хватание за верхушку цилиндра или за бок блока. Они выполняли каждую задачу семь раз с разных позиций. Движение каждый раз немного менялось, и робот искал шаблоны, которые затем интегрировал в свою систему. Например, если бы захват всегда оказывался примерно параллельно объекту, робот сделал бы вывод, что параллелизм является важным ограничением для этого процесса.

На данный момент робот "похож на 2-летнего ребенка, который просто знает, как дотянуться до чего-то и схватить его", - говорит Клаудия Перес Д'Арпино, ученый-компьютерщик из Массачусетского технологического института в Кембридже и руководитель исследования. Благодаря своей базе знаний робот может изучать новые многоступенчатые задачи всего за одну демонстрацию. Пользователи показывают роботам желаемую задачу с помощью программного обеспечения C-LEARN, а затем одобряют или исправляют попытку робота. Это одно и то же дело.

"Роботы, которые могут подчиняться геометрическим ограничениям, существуют уже более десяти лет", - говорит Майя Какмак, робототехник из Вашингтонского университета в Сиэтле, которая не участвовала в этой работе. - Однако до сих пор ими могли пользоваться только специалисты.
Подробнее profrobotics.blogspot.com

Чтобы научить систему, разработчики обычно выставляют ее набору обучающих картинок и регулируют веса ребер, чтобы получить правильный результат. Это сложная задача оптимизации, которая значительно усложняется с размером сети и требует существенной компьютерной обработки, отличной от самой нейронной сети. Усложняя ситуацию, все ребра по всей сети должны быть настроены одновременно, а не один за другим. Чтобы обойти эту проблему, физики искали физические системы, которые могут эффективно настраивать себя без внешних вычислений.

Теперь Диллаву и его коллеги разработали систему, которая может сделать именно это. Они собрали небольшую сеть, случайным образом связав вместе 16 общих электрических компонентов, называемых регулируемыми резисторами, как и многие очистители труб. Каждый резистор служит ребром в сети, а узлы-это соединения, где встречаются выводы резисторов. Чтобы использовать сеть, исследователи устанавливают напряжения для определенных входных узлов и считывают напряжения выходных узлов. Регулируя резисторы, автоматизированная сеть научилась производить желаемые выходы для заданного набора входов.

Чтобы обучить систему с минимальным объемом вычислений и памяти, исследователи фактически построили две идентичные сети друг над другом. В “зажатой” сети они подавали входные напряжения и фиксировали выходное напряжение до нужного им значения. В “свободной” сети они фиксировали только входное напряжение, а затем позволяли всем остальным напряжениям плавать до любого значения, которое они будут, что обычно давало неправильное напряжение на выходе.

Затем система отрегулировала сопротивления в двух сетях в соответствии с простым правилом, которое зависело от того, была ли разность напряжений на резисторе в зажатой сети больше или меньше, чем разность напряжений на соответствующем резисторе в свободной сети. После нескольких итераций эти настройки привели все напряжения на всех узлах двух сетей в согласие и обучили обе сети давать правильный выход для данного входа.

Важно отметить, что настройка требует очень мало вычислений. Системе нужно только сравнить падение напряжения на соответствующих резисторах в зажатых и свободных сетях, используя относительно простой электрический виджет, называемый компаратором, говорит Диллаву.

Сеть была настроена для выполнения различных простых задач ИИ, сообщил Диллаву на встрече. Например, она может различать с точностью более 95% три вида ириса в зависимости от четырех физических измерений цветка: длины и ширины его лепестков и чашелистиков—листьев чуть ниже цветка. Это канонический тест ИИ, который использует стандартный набор из 150 изображений, 30 из которых использовались для обучения сети, говорит Диллаву.

Однако маловероятно, что сеть резисторов когда-либо заменит стандартные нейронные сети. С одной стороны, его реакция на разные входы, вероятно, должна меняться более резко, если сеть резисторов должна соответствовать способности искусственной нейронной сети проводить тонкие различия, говорит Диваллу.

Подробнее https://popularwebtopics.blogspot.com/

Я также встретился с доктором Робертом Вудом, основателем Гарвардской лаборатории микророботов. Его команда фокусируется на био-роботах. Его самое известное изобретение-RoboBee, летающий микробот, который в два раза меньше скрепки и весит менее одной десятой грамма. Некоторые модели RoboBee способны переходить от плавания под водой к полету в воздухе. Они также работают над тем, как рои RoboBees общаются друг с другом и координируют свои движения.

Конечно, легко представить, как такое маленькое и потенциально скрытое изобретение может быть использовано в гнусных целях. Однако команда Роберта предвидит будущее, в котором летающие микроботы могут сыграть полезную роль в сельском хозяйстве, поисково-спасательных миссиях, наблюдении и мониторинге климата. Их исследования также, вероятно, будут иметь применение в других областях. Например, технологии, разработанные для производства таких маленьких роботов, могут быть использованы в медицине для изготовления небольших хирургических устройств для эндоскопических процедур.

Прежде чем какие-либо из этих преимуществ могут быть реализованы, команда Роберта должна решить некоторые сложные технические проблемы. Одна из ключевых проблем заключается в том, как управлять маленьким летающим роботом. В настоящее время каждый RoboBee привязан к тонкому проводу, подключенному к источнику питания. Цель состоит в том, чтобы найти способ иметь бортовое питание, чтобы каждый RoboBee мог быть автономным. Батарея, которая маленькая и легкая, еще не доступна, поэтому они изучают способы сделать свои собственные.

Еще одна удивительная область исследований Роберта - мягкая робототехника. Его команда хочет создать новый тип робота, который будет полностью эластичным, без жестких компонентов, таких как батареи или электронные системы. Их первое творение-3D-печатный робот по прозвищу Octobot - мягкий, автономный и химически питается. Они также недавно разработали мягкую роботизированную руку для использования в глубоководных исследованиях. До сих пор роботизированные руки на исследовательских подводных лодках были сделаны из твердых материалов, которым не хватает ловкости, чтобы схватить медуз и других хрупких морских обитателей. Новые мягкие руки позволят подводным исследователям осторожно поднимать нежных водных существ, не повреждая их.

Было интересно увидеть исследования, проводимые в обеих этих гарвардских лабораториях, и поговорить со многими молодыми студентами, привлеченными робототехникой. Я не сомневаюсь, что мы все услышим от них более удивительные открытия в ближайшие годы. Мне не терпелось узнать больше о быстро растущей области исследований робототехники.

Источник https://sciencerobotsweb.blogspot.com

Научная робототехника направлена на отбор наиболее новаторских достижений в области робототехники в различных областях применения (таких как медицина, промышленность, суша, море, воздух, космос и сервис), системах (таких как двигательные установки, датчики, управление и навигация) и масштабах (от макро до нано), представляющих общий интерес для робототехники. исследовательское сообщество и исследователи, работающие в смежных областях (таких как биоинженерия, материаловедение и новые технологии зондирования). Цель состоит в том, чтобы продвинуть эту область вперед и перекрестно оплодотворить различные исследовательские приложения и области. Редакция журнала Science Robotics будет проверять материалы для самых оригинальных исследований, а затем применять строгий процесс рецензирования Science, чтобы убедиться, что опубликованные статьи стоит прочитать. Журнал также будет публиковать приглашенные обзоры и разработает форум для изучения текущих политических, этических и социальных вопросов, которые затрагивают сообщество робототехники.

Мы стремимся сделать Science Robotics обязательным для чтения журналом о последних открытиях в области робототехники, которые приведут в движение следующее поколение роботов. С этой целью наши редакторы приветствуют статьи о соответствующих достижениях в других дисциплинах с сильным потенциалом революционизировать дизайн или эксплуатацию роботов. Со временем мы планируем заниматься образовательными программами по робототехнике, используя контент Science Robotics.

Источник -

newroboticsweb.blogspot.com

В мягком роботизированном захвате FAM закрывает широкое отверстие неглубокой воронки из мягкой резины диаметром 18 мм с узким отверстием, соединенным с воздушным насосом. После того, как FAM касается плоского или изогнутого объекта, воздух выкачивается из воронки, сплющивая неглубокий конус против объекта, независимо от его контуров.

В ходе испытаний исследователи обнаружили, что при площади контакта всего 2,5 квадратных сантиметра (размером примерно с десятицентовик) их захват может поднимать предметы весом более 300 граммов (близко к весу банки содовой), сообщают они сегодня в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences. Он также может поднять кофейную чашку с выпуклой снаружи, вогнутой внутри или с точки на ручке, поднять помидор черри, не причинив ему вреда, или схватить пластиковый пакет с упакованными продуктами. Надувание захвата освобождает предметы.

"Это очень хороший вклад в область, которая в первые дни была сосредоточена только на наноразмерных волокнах, а не на подложке", - говорит Кимберли Тернер, инженер-механик из Калифорнийского университета в Санта-Барбаре (UCSB), который не участвовал в исследовании. -Конструкция подложки является ключом к тому, чтобы эти клеи функционировали должным образом для большинства применений, и это очень захватывающая разработка".

Технология имеет несколько потенциальных применений, говорит Метин Ситти, автор исследования и инженер-механик в Институте интеллектуальных систем Макса Планка в Штутгарте, Германия, и Университете Карнеги-Меллона в Питтсбурге, штат Пенсильвания. На заводах такие захваты могут помочь собрать деликатную электронику или перемещать объекты со сложными формами, такие как изготовленные на заказ автомобильные детали. Они также могут быть использованы в биомедицине для сбора органов. И они позволят роботам взбираться на все, от самолетов до атомных станций, для осмотра и технического обслуживания.

https://gippocrat77.blogspot.com/

Для исследований средней воды использовались различные технологии. К ним относятся датчики in situ, сети, акустические эхолоты, пробоотборники воды и широкий спектр специализированных систем камер (9, 15, 19). Такие устройства обычно опускаются на тросе или буксируются за судном, хотя в последние годы они были развернуты на занятых человеком дистанционно управляемых и автономных транспортных средствах. Mesobot был задуман, чтобы дополнить и заполнить важные пробелы, не обслуживаемые этими существующими технологиями и платформами.
Многое из того, что мы знаем о биоте средней воды, было изучено буксировкой или опусканием сетей. Было разработано большое разнообразие сетей, каждая из которых обладает определенными возможностями (19). Несмотря на то, что он необходим для исследований в средней воде, сети имеют много ограничений. Многие животные активно избегают захвата, поэтому любой конкретный сетевой буксир может не дать точного представления о разнообразии или обилии в объеме выборки (20Точно так же сети могут уничтожать многие виды студенистого зоопланктона. Операции с сетями полностью занимают исследовательское судно при развертывании, а обработка образцов трудоемка. Однако в обозримом будущем получение образцов будет необходимо для проведения таксономических исследований, детального изучения пищевых сетей и истории жизни, а также для создания библиотек генетических штрих-кодов, которые, в свою очередь, позволят определить присутствие и, возможно, обилие конкретных организмов по ДНК окружающей среды (21).
В последние годы сети были дополнены специализированными системами камер для наблюдения за биотой средней воды, такой как зоопланктон (22-25). Такие камеры использовались на буксируемых платформах, автономных подводных аппаратах с приводом и профилирующих причалах. Появилось несколько различных оптических конструкций, каждая из которых делает различные компромиссы между качеством изображения, объемом и глубиной резкости. Качество изображения для этих систем может быть очень высоким, и в сочетании с автоматизированной обработкой изображений они могут эффективно исследовать значительные объемы. Эти системы визуализации обычно обеспечивают снимки целей и редко работают таким образом, чтобы они могли наблюдать за отдельными животными в течение длительных периодов времени, необходимых для поведенческих исследований.
Эхолоты — установленные на судне, буксируемые, опускаемые или пришвартованные — также предоставляют ценные данные о видах в средней воде. Эхолоты, установленные на судне, являются доминирующей методологией дистанционного зондирования для исследований средней воды, позволяя эффективно сканировать большие объемы. Предпринимаются многочисленные усилия, чтобы сделать эти акустические системы более способными идентифицировать виды и получать точные оценки биомассы и биоразнообразия (26-28).
Океанографическое сообщество использует множество развернутых на судах и полностью автономных приборов и платформ для исследования срединного океана. Профилировщики проводимости, температуры и глубины (CTDS) спускаются с исследовательских судов на кабеле. Современные КТД теперь включают в себя широкий спектр других инструментов и отбор проб воды. С 2000 года по всему миру были развернуты тысячи полностью автономных профилирующих поплавков Argo, приводимых в действие двигателями плавучести. Они предоставили беспрецедентные данные по целому ряду тем, включая циркуляцию океана, взаимодействие воздуха и моря и изменение климата (29). Планеры несут аналогичные инструменты и активно мобильны; они профилируют и перемещаются в боковом направлении, используя комбинацию двигателя плавучести, крыльев, которые обеспечивают подъемную силу, и контроля их положения путем смещения центра тяжести (30). AUV дальнего действия (31, 32) сочетают в себе атрибуты приводимых в действие AUV и планеров для выполнения исследований на протяжении тысяч километров с многонедельной выносливостью. Роящиеся подводные дрифтеры (M-АУЕС, мини-автономные подводные исследователи) также появляются для исследования срединного океана (33). РОВС обычно используются для наблюдения и отбора проб срединных животных, проведения манипулятивных экспериментальных работ, акустических и визуальных обследований и проведения поведенческих исследований в присутствии надводного судна (15). Полезная нагрузка датчиков, переносимая дистанционно управляемыми и автономными транспортными средствами, в последние годы расширилась и теперь включает флюорометры, эхолоты для биоакустики и даже масс-спектрометры.
Любая морская роботизированная платформа в какой-то степени нарушит окружающую среду, заставляя некоторых животных бежать, привлекая других. Хотя умелое управление транспортными средствами или РОВС, занятыми людьми, может привести к крупным наблюдениям даже за очень чувствительными животными (9, 15, 34), платформы, которые могут более надежно наблюдать за животными, сводя к минимуму беспокойство животных, все еще необходимы. Поведенческие реакции животных могут быть вызваны многими факторами, включая освещение, гидродинамические возмущения, акустику, электромагнитные поля или химическую сигнатуру транспортного средства. Хотя все соответствующие факторы не могут быть устранены, их можно значительно уменьшить. Уровни окружающего света и спектральные характеристики должны учитываться при попытке наблюдать биологию в мезопелагии, где активность животных сильно зависит от света различных источников (35Даже на больших глубинах мезопелагии, где уровень освещенности чрезвычайно низок (на 9-10 порядков ниже, чем на поверхности), свет, по-видимому, сильно влияет на поведение животных (36-38). Хотя искусственное освещение для визуализации может быть разрушительным, эти вредные эффекты могут быть уменьшены (39) с помощью света с более длинными длинами волн (например, красный, ближний инфракрасный), к которому многие зрительные системы глубоководных животных имеют минимальную чувствительность (40-42). Многие морские животные, включая рыб и беспозвоночных, очень чувствительны к гидродинамическим возмущениям. Как и в случае с подводным аппаратом, приближающийся хищник генерирует носовую волну, которая может вызвать реакцию бегства у рыб даже в темноте (43). Аналогично, беспозвоночные реагируют на гидродинамические возмущения, чтобы поддерживать скопления (44) и избегать хищничества (45), а нежный студенистый зоопланктон может быть поврежден носовой волной или активностью двигателя приближающегося транспортного средства (15). Технические решения по минимизации этих эффектов включают придание транспортному средству гидродинамической формы, оснащение транспортного средства маломощными двигателями, которые вращают большие, медленно движущиеся пропеллеры, которые не направляют поток в объем изображения, минимизацию и тщательное управление тягой транспортного средства, а также придание транспортному средству почти нейтральной плавучести и расцепленияиз движений надводных судов (46).

По материалам сайта человек и робот

Но другие считают, что совет сделал это правильно. “Я очень рад, потому что [резолюция] придерживается того, за что выступает ЦЕРН”, - говорит Кристоф Рембсер, физик-экспериментатор в ЦЕРНЕ. "Мы будем продолжать отстаивать свои основные ценности научного сотрудничества через границы и в качестве движущей силы мира”. С момента своего создания в 1954 году ЦЕРН служил мостом между Россией и Западомдаже в самые мрачные дни холодной войны. Ее девиз - “наука для мира”.

Джон Эллис, теоретик лондонского Королевского колледжа, работающий в ЦЕРНЕ и работающий в его штате более 40 лет, также рад, что научное сотрудничество может продолжаться. “Для меня это чрезвычайно важно, потому что некоторые государства-члены приняли политику, которая, безусловно, звучала так, как будто они хотели, чтобы все сотрудничество с российскими учеными прекратилось”, - говорит Эллис. Например, по его словам, Германия решила прекратить научные связи с Россией.

Решение совета по-прежнему может причинить некоторую боль физикам в лаборатории. Россия получила статус наблюдателя с некоторыми особыми льготами в 1993 году в обмен на помощь в создании определенных компонентов, говорит Эллис. И она пообещала 34 миллиона швейцарских франков (36,5 миллиона долларов) в виде деталей и оборудования для модернизации, начиная с 2025 года, что значительно увеличит интенсивность лучей LHC. “Если этого больше нет на столе, это потенциально проблема для обновления”, - говорит Эллис. Однако российский вклад составляет лишь небольшую часть общей стоимости модернизации - 950 миллионов швейцарских франков.
По материалам популярные сайты