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科學(xué)家研發(fā)采摘機(jī)器人,可解決農(nóng)業(yè)勞動力短缺問題

獨(dú)愛72H ? 來源:劉林華 ? 作者:電子發(fā)燒友 ? 2018-12-23 14:00 ? 次閱讀
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1.科學(xué)家研發(fā)采摘機(jī)器人,可解決農(nóng)業(yè)勞動力短缺問題

據(jù)CNBC 12月21日報道,來自歐洲和以色列的研究人員開發(fā)了一款名為 Sweeper 的機(jī)器人,這款機(jī)器人可以在種植甜椒的溫室內(nèi)自主來回巡視,觀察甜椒是否成熟,并將成熟的甜椒摘下放入籃子中。我們可以將 Sweeper 看作是一輛自動駕駛的汽車,只是這款“汽車”前部配有一把鋸齒。Sweeper 在溫室中通過傳感器確定自己巡視的路徑,在沿著植株種植路徑巡視的過程中,它每隔幾米就會停下來對目標(biāo)圖像進(jìn)行拍攝,挑選一個辣椒大約需要24秒。Sweeper并不是唯一的收割機(jī)器人。Argobot正在測試一種采摘草莓的機(jī)器,Green Robot Machinery有一個采棉機(jī)器人,而以色列的MetroMotion正在研究一種采摘西紅柿的機(jī)器人。根據(jù)市場研究數(shù)據(jù),到2025年,農(nóng)業(yè)機(jī)器人市場有望達(dá)到750億美元。Sweeper的創(chuàng)造者希望這種機(jī)器人不僅能幫助解決農(nóng)業(yè)勞動力短缺的問題,還能減少食物的腐敗。目前Sweeper還不是十分完善,但研究團(tuán)隊(duì)表示,會在三到五年內(nèi)將其商業(yè)化。


2.300個硬幣大小的機(jī)器人能像生物細(xì)胞一樣完成自我組織,來改變形狀

據(jù)Robohub12月19日報道,研究人員研發(fā)出可以自我改變組織形狀的機(jī)器人群,并將這份研究報告發(fā)表在了Science Robotics雜志上。這個機(jī)器人群由300個硬幣大小的機(jī)器人組成??茖W(xué)家們使用了區(qū)域性自我組織的工作原理,使機(jī)器人以擴(kuò)散反應(yīng)的周期性模式,來決定它們的最終形狀。該原理與生物學(xué)原理相似,研究人員只需將機(jī)器人從不再需要的區(qū)域移動到目標(biāo)區(qū)域,那么該機(jī)器人就會朝著具有高水平形態(tài)因子的區(qū)域——圖靈點(diǎn)的位置移動。遵循這樣的原理,研究人員已成功完成了20多個實(shí)驗(yàn),重復(fù)改變機(jī)器人的形狀。這項(xiàng)研究對未來大型機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用意義重大。能自由改變形狀的機(jī)器人可以被用在火災(zāi)、地震等自然災(zāi)害的營救中,因?yàn)樗鼈兛梢赃m應(yīng)任何建筑與地形。

3.斯坦福出品:利用人工智能找出美國所有太陽能電池板

專家們一直認(rèn)為手工計(jì)算出美國太陽能電池板的數(shù)量是不切實(shí)際的,斯坦福大學(xué)的研究人員有一個解決方案:讓 AI 來做這個繁重的工作。他們精心設(shè)計(jì)了一個深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) DeepSolar,它映射了美國每個可見的太陽能電池板,大約有 147 萬個?;?a href="http://m.brongaenegriffin.com/tags/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)/" target="_blank">神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法將衛(wèi)星圖像轉(zhuǎn)換為瓦片,對這些瓦片中的每個像素進(jìn)行分類,并組合這些像素以確定給定區(qū)域中是否存在太陽能電池板,無論它們是大型太陽能農(nóng)場還是單獨(dú)的屋頂安裝。

4.智能硬件品牌MiaWord獲洪泰智造基金數(shù)百萬種子輪融資

智能硬件品牌 MiaWord 宣布于今年 11 月完成數(shù)百萬種子輪融資,資方系洪泰智造基金,資金主要用于硬件研發(fā)和軟件開發(fā)等方面。目前,為了加速推進(jìn)項(xiàng)目發(fā)展,MiaWord 正在籌備天使輪融資,資金主要用于團(tuán)隊(duì)擴(kuò)張、產(chǎn)品研發(fā)等方面。據(jù)悉,MiaWord 是一個人工智能硬件+泛社交信息共享平臺,智能硬件包括智能辦公系列和智能穿戴系列。

5.社交媒體大熱新研究 使用 GAN 學(xué)習(xí)沒有真實(shí)數(shù)據(jù)的機(jī)器人抓取

來自 Google AI, DeepMind AI 等研究人員新發(fā)表論文今天在社交媒體大熱。據(jù)研究人員介紹,該方式是從隨機(jī)到規(guī)范的適應(yīng)網(wǎng)絡(luò),且進(jìn)行過隨機(jī)化訓(xùn)練的 real2sim 圖像翻譯器,從而實(shí)現(xiàn)不需要真實(shí)數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)機(jī)器人抓取的高性能。著名的對抗生成式網(wǎng)絡(luò)發(fā)明人 Ian Goodfellow 也在個人社交賬號轉(zhuǎn)發(fā)此文表示關(guān)注。

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