未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******
近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。
根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!
图源:pixabay
01
赶配送
目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。
图源:巴伦周刊
02
跳舞蹈
美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot和人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。
图源:Boston Dynamic
03
做手术
医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。
有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。
图源:pixabay
04
修动车
配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。
它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。
图源:pixabay
05
做刑侦
日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。
图源:中国机械工程学会
06
助行走
2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。
机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。
图源:环球网
07
做清洁
目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。
图源:pixabay
08
忙配药
零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。
这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。
图源:pixabay
09
进厨房
美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。
图源:pixabay
10
帮搜救
哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。
根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。
图源:网络
机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。
知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。
审核:张宁 策划:李政葳 撰文:穆子叶 编辑:李飞
参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅
丰收是最好的论文 大学青年教师下田助粮食增产******
这个冬天,眉山职业技术学院农业教研室主任魏文武正在挑战一个新纪录。
夏收之后,在四川省眉山市东坡区的良田里,农户种上了萝卜、芥菜、泽泻等蔬菜和中药材,来年春天再种下水稻。一年两季的种植模式,是人们按照当地气候、土壤条件摸索出来的最优方案。
现在,魏文武要尝试的是“一年三季”。他领导的研究团队在12月泽泻收获前一个月左右播种小麦,来年5月收割小麦后种水稻。如果试验成功,将大大提高土地利用率,也意味着农民会有更多的收获。
推动粮食提质、增产、增效,是这名大学教师从教以来不懈追求的目标。特别是2018年以来,魏文武团队的一批中青年教师依托眉山市岷江现代农业示范园区,借力“一优两高”生产竞赛,推动粮食生产不断创造新纪录。
“一优两高”是指优质、高产、高效。眉山的这场生产竞赛由当地政府发起,行业、企业、高校、农户多方参与。眉山职业技术学院承担了生产竞赛的组织任务,魏文武担任竞赛专家组副组长。
这是一项贯穿全年的系统任务。魏文武介绍,除了组织竞赛外,团队教师还要负责新品种、新技术的试验、示范和推广,对种植大户开展技术培训,帮助他们解决生产过程中的技术问题。
每年,魏文武团队向各地种业企业征集几十、上百个新品种,在眉山市东坡区太和镇永丰村的中试基地开展试验,根据中试结果,挑选出适合当地种植的新品种,再进行更大范围的种植示范,并组织种粮大户观摩。
“种粮大户会根据我们的试验结果选择中意的品种。”魏文武说,在这个环节,学校团队的任务就是帮农户选种质资源。
农户选中新品种开始种植后,魏文武团队迎来了第二个环节的工作:技术服务。他说,新品种大面积种植过程中,团队要协助农户把技术方案贯彻下去。“这就是我们专家组存在的价值”。
“一优两高”竞赛吸引了很多种粮大户的参与。太和镇金光村90后种粮大户徐杰说,这个过程充满挑战性,除了产量、品质等数据指标外,大赛还会现场蒸煮米饭,由专家、农户品尝,对口感进行打分,俨然一个“比武”现场。
技术研究工作并不轻松。每年3月至8月水稻生产季,魏文武平均每周有两三天在基地的田里,观察水稻生长情况、收集数据等。特别是收获季节,面临繁重的测产等任务,魏文武团队有几十名师生天天在田间忙碌。
因为经常下田,他车子的后备厢里常年放着一双筒靴,以备不时之需。暑假在田里做试验时,团队老师和同学们都在一起,亲力亲为。
“热!累!”这是该学院2020级学生张昶维对今年暑假的总结。当时,四川盆地遭遇了历史上罕见的高温干旱天气,张昶维等20多名学生加入测产团队,验收今年的粮食生产成果。
学生们试图用抹防晒霜来抵御阳光,但发现用处不大,最后只戴了袖套,防止割伤。暑假的这段经历,让在城市里长大的王杰平感受到“每一粒粮食都来之不易”,也“对农业有了更深刻的认识”。
下田,是眉山职业技术学院现代农业技术专业学生的必修课。虽然专业名称里带着“现代”两个字,但魏文武认为,无论技术怎么发展,下田永远都应该是农学专业学生的“必修课”,这是他们认识农业的关键一环。
团队里的青年教师也在这个过程中得到了锻炼。通过组织“一优两高”生产竞赛以及接地气的研究工作,魏文武团队每年都有论文成果发表,也锻炼了包括90后青年教师在内的团队成员的科研能力。
近年来,魏文武团队的多项生产技术得到推广应用,累计推广面积587.20万亩,最高单产达到969公斤/亩,创造了四川平原浅丘水稻高产纪录。机插秧“基缓追速”施肥技术减少了施肥次数、施肥量,并显著提高产量,仅施肥管理一项的节本增效就超过80元/亩。
截至目前,通过“一优两高”水稻新品种试验,魏文武团队累计完成340余个水稻品种的多年对比试验,筛选出40个适种该区域的优质高产品种,推动区域优质水稻占比由2012年的不足12.45%增长至2021年的86.55%,解决了本区域水稻产量不高、品质不优的问题。
今年8月,魏文武被评为四川省农业丰收奖“先进个人”。作为来自高校的获奖者,魏文武认为,如果科研工作不融入粮食生产过程中,就谈不上学有所用。因此他更看重技术推广之后给粮食增产、农民增收带来的实际改变。
他说:“粮食增产、农民增收,比发表论文更令人喜悦。”
(中国青年报 记者 王鑫昕)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)