康奈尔大学推出“终结者”机器人,能自我修复损伤
大数据文摘出品
作者:Caleb
《终结者》已经成为不少科幻电影迷心中的经典。
电影中机器人T-800从一个没有感情的机器人最终成长为理解人性与生命的生命体。
深入人心的除了T-800的形象外,反派液态金属机器人变形模仿和自我修复的能力也同样深入人心。
最近,康奈尔大学的工程师们正在努力重建这种自我修复能力。
不过他们的机器人可没有这么可怕,看起来甚至有点软萌:
根据研究人员的说法,就是这些小型软体四足海星机器人,能利用光来检测外部受损状况,并当场进行自我修复。
正如下图所示,实验中研究人员将机器人的一条腿刺穿6次,随后机器人检测到了损伤,在大约一分钟内自我修复了每个伤口,并做出了“逃离”动作,“就像动物的应激反应一样”。
这种损伤智能(damage intelligence)在一些容易损伤的环境中至关重要,比如太空中的宇航服和超音速降落伞,以及设备寿命优先度更高的应用,比如用于人机交互的可穿戴设备。
团队希望将机器人与能够识别它可能受到的不同“触觉事件”的机器学习算法相结合。
康奈尔大学的教授Rob Shepherd表示:“实验室一直在努力让机器人变得更耐用、更敏捷,这样它们就能工作得更久、功能更强。”
相关研究已经以论文的形式发表在了SCIENCE ADVANCES上。
论文链接:
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abq2104
机器人的自我愈合,其实是一种化学反应
机器人长时间运作之后,就会持续积累损伤。
要让机器人自己来修复这些损伤,还需要一些手法。
当然这得归功于通过机器人身体泵送的压缩空气。在机器人身上覆盖着一层自我修复的光纤传感器,这些传感器与能够检测其表面微小变化的LED灯结合在一起。
在光纤传感器中,来自LED的光被送过一个叫做光波导(optical waveguide)的结构,将光束引导到某个方向。
机器人中还安装有一个光电二极管,用于检测光线强度的变化,以确定材料何时何地被变形。
为了让愈合过程更加有效进行,研究人员使用了聚氨酯尿素弹性体作为机器人的“皮肤”,这是一种透明和有弹性的材料。
正因为此,当机器人受到损伤时,其暴露的一面会发生化学反应,引发互锁的聚合物链的重组,从而实现自我愈合。
这种SHeaLDS技术(self-healing light guides for dynamic sensing)正是使一个抗损伤的软体机器人能够在室温下自我愈合伤口的关键,而无需任何外部干预。
通过这种自我修复技术的实现,未来机器人可以在特定环境中修复软体系统,如被太空碎片击中的宇航服或水下设备。
终结者式机器人涌现
“终结者”系列电影1984年上映进入大众视野,而相关技术在近年来也逐渐开始普及起来。
2020年,美国陆军研究处和西北大学就相关技术进行了研究。研究人员试图将人工合成材料与活的生物有机体融合到一起,以实现T-1000机器人的功能,不过他们表示,其与电影呈现的技术基础有所不同,机器人自我恢复速度也要慢一些。
美陆军研究处高聚物化学计划管理人达万妮·波雷在一份报告中称,“利用和改造细胞装置以生产非生物性聚合物的能力,从本质上将把人工合成材料引入生物功能的领域。这可以使先进的高性能材料如纳米电子装置、自愈合材料和其他有用的材料为陆军所用”。
这一工艺还可能具有许多额外用途,包括制造保护士兵身体的材料、可生成电力的燃料电池以及各种类型的新型电子设备。从理论上讲,其可比现役装备拥有更长使用时间。
2017年,比利时布鲁塞尔自由大学的研发人员们也推出了一种具有自动复原、自动疗愈功能的新材料,经过轻微的刀伤后能自动恢复成最初的状态。
这种自愈材料是一种类似果冻的聚合物,通过40分钟和176华氏度的加热,材料内部会发生一种特殊反应,通过互相融合来进行自我修复,在24小时的常温条件下,机器人各项性能都能得到完全恢复。
研发人员也通过一个用于抓取物体的机器手爪进行测试,经过一整天的融合,受到刀伤的机器手爪最终成功实现了自我修复。
大学机器学和多体力学研发小组的博士Bram Vanderborght表示,“《超能陆战队》里的‘大白’,我们可以把机器人传统机械元素改变,用柔性材料来代替,在电影中,‘大白’在警察局的自我修理过程给许多人留下了很深刻的印象,而实际上,通过一种自愈材料,所有机器人都可以向人类和自然动物一样实现自我修复的功能”。
这种自愈材料不仅对目前的机器人提供了更便宜简单的维修方式,更是对未来机器人的研发和建造有着重大而深刻的影响,也不用再担心因为损伤的风险而把机器人建造得过于笨重。
仍然值得思考的是,随着相关技术的不断迈进,当机器人强大到能够实现自我修复,《终结者》的情节是否会在现实中上演?
相关报道:
https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-11520519/Terminator-style-robot-survive-STABBED.html
以上是康奈尔大学推出“终结者”机器人,能自我修复损伤的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

StableDiffusion3的论文终于来了!这个模型于两周前发布,采用了与Sora相同的DiT(DiffusionTransformer)架构,一经发布就引起了不小的轰动。与之前版本相比,StableDiffusion3生成的图质量有了显着提升,现在支持多主题提示,并且文字书写效果也得到了改善,不再出现乱码情况。 StabilityAI指出,StableDiffusion3是一个系列模型,其参数量从800M到8B不等。这一参数范围意味着该模型可以在许多便携设备上直接运行,从而显着降低了使用AI

人形机器人Ameca升级第二代了!最近,在世界移动通信大会MWC2024上,世界上最先进机器人Ameca又现身了。会场周围,Ameca引来一大波观众。得到GPT-4加持后,Ameca能够对各种问题做出实时反应。「来一段舞蹈」。当被问及是否有情感时,Ameca用一系列的面部表情做出回应,看起来非常逼真。就在前几天,Ameca背后的英国机器人公司EngineeredArts刚刚演示了团队最新的开发成果。视频中,机器人Ameca具备了视觉能力,能看到并描述房间整个情况、描述具体物体。最厉害的是,她还能

轨迹预测在自动驾驶中承担着重要的角色,自动驾驶轨迹预测是指通过分析车辆行驶过程中的各种数据,预测车辆未来的行驶轨迹。作为自动驾驶的核心模块,轨迹预测的质量对于下游的规划控制至关重要。轨迹预测任务技术栈丰富,需要熟悉自动驾驶动/静态感知、高精地图、车道线、神经网络架构(CNN&GNN&Transformer)技能等,入门难度很大!很多粉丝期望能够尽快上手轨迹预测,少踩坑,今天就为大家盘点下轨迹预测常见的一些问题和入门学习方法!入门相关知识1.预习的论文有没有切入顺序?A:先看survey,p

在工业自动化技术领域,最近有两个热点很难被忽视:人工智能(AI)和英伟达(Nvidia)。不要改变原内容的意思,微调内容,重写内容,不要续写:“不仅如此,这两者密切相关,因为英伟达在不仅仅局限于其最开始的图形处理单元(GPU),正在将其GPU技术扩展到数字孪生领域,同时紧密连接着新兴的AI技术。”最近,英伟达与众多工业企业达成了合作,包括领先的工业自动化企业,如Aveva、罗克韦尔自动化、西门子和施耐德电气,以及泰瑞达机器人及其MiR和优傲机器人公司。Recently,Nvidiahascoll

机器之能报道编辑:吴昕国内版的人形机器人+大模型组队,首次完成叠衣服这类复杂柔性材料的操作任务。随着融合了OpenAI多模态大模型的Figure01揭开神秘面纱,国内同行的相关进展一直备受关注。就在昨天,国内"人形机器人第一股"优必选发布了人形机器人WalkerS深入融合百度文心大模型后的首个Demo,展示了一些有趣的新功能。现在,得到百度文心大模型能力加持的WalkerS是这个样子的。和Figure01一样,WalkerS没有走动,而是站在桌子后面完成一系列任务。它可以听从人类的命令,折叠衣物

这周,由OpenAI、微软、贝佐斯和英伟达投资的机器人公司FigureAI宣布获得接近7亿美元的融资,计划在未来一年内研发出可独立行走的人形机器人。而特斯拉的擎天柱也屡屡传出好消息。没人怀疑,今年会是人形机器人爆发的一年。一家位于加拿大的机器人公司SanctuaryAI最近发布了一款全新的人形机器人Phoenix。官方号称它能以和人类一样的速率自主完成很多工作。世界上第一台能以人类速度自主完成任务的机器人Pheonix可以轻轻地抓取、移动并优雅地将每个对象放置在它的左右两侧。它能够自主识别物体的

这篇论文探讨了在自动驾驶中,从不同视角(如透视图和鸟瞰图)准确检测物体的问题,特别是如何有效地从透视图(PV)到鸟瞰图(BEV)空间转换特征,这一转换是通过视觉转换(VT)模块实施的。现有的方法大致分为两种策略:2D到3D和3D到2D转换。2D到3D的方法通过预测深度概率来提升密集的2D特征,但深度预测的固有不确定性,尤其是在远处区域,可能会引入不准确性。而3D到2D的方法通常使用3D查询来采样2D特征,并通过Transformer学习3D和2D特征之间对应关系的注意力权重,这增加了计算和部署的

以下10款类人机器人正在塑造我们的未来:1、ASIMO:ASIMO由Honda开发,是最知名的人形机器人之一。ASIMO高4英尺,重119磅,配备先进的传感器和人工智能功能,使其能够在复杂的环境中导航并与人类互动。ASIMO的多功能性使其适用于各种任务,从帮助残疾人到在活动中进行演示。2、Pepper:由SoftbankRobotics创建,Pepper旨在成为人类的社交伴侣。凭借其富有表现力的面孔和识别情绪的能力,Pepper可以参与对话、在零售环境中提供帮助,甚至提供教育支持。Pepper的
