2024 MIT Technology Review Innovators Under 35|5位机器人研究相关学者入选

文摘   2024-09-24 16:16   辽宁  

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据MIT Technology Review网站2024年9月9日消息,2024 MIT Technology Review 35 Innovators Under 35(简称TR35)已正式揭晓,获奖者分五个领域,其中,材料科学6人,生物技术10人,气候与能源7人,人工智能9人,机器人3人。以下是机器人研究相关的获奖者信息。

生成式人工智能(Generative AI)模型在文本、图像和视频创作领域的表现之所以出色,部分原因在于它们能够利用大量人类生成的内容作为训练数据。然而,机器人领域则全然不同,由于物理世界的复杂多变,机器人难以获得同样丰富的学习资源。

多年来,机器人专家们要么通过编程使机器人在遇到常见障碍时能够执行预定动作,要么利用高度仿真的模拟环境来训练它们执行新任务。尽管如此,大多数机器人在适应新环境或应对不断变化的条件时仍然面临挑战。
Deepak Pathak,31岁,来自卡内基梅隆大学,正致力于帮助机器人进行实时学习。他的研究专注于自适应机器人学习,使机器人能够应对现实世界中未见过的挑战。
Pathak采取了一种非传统的方法:他并未在逼真的模拟环境中训练机器人,而是故意制造了一个不真实的模拟环境,这个环境充满了卡通风格的角度和奇异的地形,且易于随机变化。在他的模拟环境中,机器人学会了如何适应不断变化的周围世界。
Pathak还演示了机器人通过摄像头观看YouTube上人们执行特定任务的视频来学习。然后,机器人通过所谓的自我监督学习,自行练习技能,直至掌握为止。
通过这种方法,Pathak已证明机器人可在仅仅几个小时内学会执行20多项任务,包括擦白板和拔掉插座上的插头。然而,需要特定力量或压力的任务仍是个挑战。例如,机器人仅通过视频很难判断出需用多大的力来抓住并拧开罐子。
尽管Pathak已帮助不少机器人学会执行许多简单任务,但他有更大的计划。他想要开发一种通用机器人,能够执行家务,甚至承担如今必须由人类完成的危险或繁琐的工作,如收割庄稼或为仓库货架上货。
为此,Pathak在7月筹集了3亿美元后成立了一家名为Skild AI的公司。该公司旨在构建机器人技术的第一个基础模型,有朝一日可用于开发通用机器人。






深度学习技术正在重塑机器人学习新任务的方式。Shuran Song,33岁,为美国斯坦福大学机器人和具身智能实验室的负责人,正站在这一变革的前沿,探索出多种创新方法来提升机器人的实用性。
Song及其团队设计了一种低成本方法来赋予机器人新的感官——听觉。大多数机器人依赖于摄像头进行视觉导航,但这在能见度低的环境中效果不佳。Song的实验室开发的音频捕捉系统,显著提升了机器人在执行如擦白板或清空杯子等任务时的能力。
Song的创新还不止于此,她研发了一种配备有麦克风的手持夹持器,可以用于从洗碗到修理自行车等各种任务。当使用该夹持器完成任务时,它将持续追踪动作,同时录制音频和视频。这些数据随后可用来训练机器人,类似于构建大语言模型的方式。
Song正在将她收集的所有训练数据开源,这些数据包括多个合作数据集,如DROID。这些数据集可以供那些无法像有风险资本支持的初创公司那样获取训练数据的学术研究人员所使用。

尽管距离安全实用的机器人帮助我们完成日常家务还有待时日,但得益于Song的工作,正在逐步接近这一目标。






张芳宇,34岁,来自德克萨斯大学西南医学中心,设计了一种单细胞、自行推进的微藻类生物机器人,可用于治疗细菌性肺炎和其他感染,在完成任务后能够被人体自然溶解。目前,他正在研究用于癌症治疗的类似疗法。
这种新方法相较静脉注射抗生素和化疗更有优势。在该团队研究的小鼠模型肺部感染病例中,治疗肺炎所需的抗生素剂量减少了99.9%以上。而且,使用载有化疗药物的生物机器人靶向癌细胞,可能会比静脉治疗产生更少的副作用,同时提高成功治愈的几率。
张芳宇的突破取决于几个关键步骤。首先,他和他的团队制造了能够耐胃酸或在肺部环境中存活的药物渗透纳米涂层。接着,他们将药物输送涂层附着在一种名为莱茵衣藻(Chlamydomonas reinhardtii)的微观绿藻表面,这种微藻通过拍打其两条尾状结构或鞭毛来移动。其余的工作则交由自然完成:这些身穿“盔甲”、涂有药物的生物机器人被应用于气管或食道,能够精确游向目标。
张芳宇表示,在肺部区域,微藻需要大约72小时才能完全溶解。

张芳宇的方法实际上并不是单一的治疗手段,他创建了一个生物机器人平台。他解释道,“藻类的表面有许多功能团,因此我们可以靶向特定的细胞。”其中一些功能团——可以想象成是可互换的模块,用来改变生物机器人附着或避开的对象——能够帮助藻类与非常狭窄的目标结合,如肿瘤细胞,同时避开患者的健康细胞。


由于自然因素和人类活动的影响,全世界每年约有1,000万公顷的森林消失。在偏远地区植树和帮助环境恢复的有效方法之一是使用飞机或无人机进行种子喷洒。然而,由于动物、雨水和风的影响,这些种子往往难以进入土壤,发芽率无法得到保证。
罗丹荔,32岁,是华盛顿大学的一名材料科学家。她从大自然中汲取灵感,发现了一种名为Erodium的开花植物,其螺旋状的种子能够随着湿度变化而缠绕和解开,并钻进土壤中。基于这一机制,她带领团队设计了一种名为“E-seed”的微型种子载体。这种载体拥有由木质贴面制成的卷曲尾巴,能够帮助直径达10mm的各类种子埋入土壤,并且能够携带肥料或其他物质以促进种子的发芽。
其中关键在于对木材材料的“编辑”。罗丹荔通过去除一种名为木质素的成分来调整木质贴面,使其更柔韧,类似于软件开发人员编写应用程序的过程。她还模拟了不同形状的螺旋结构展开后的动作,最终设计出一种带有三个弯曲尾巴的载体(而天然Erodium种子只有一个),以保持种子直立并提高其发芽的机会。
该项方案简单、多功能、天然来源且完全可生物降解,并已经授权给了一家财富500强公司。现在,罗丹荔正在努力寻找能够扩大生产的制造商或3D打印服务。
相关研究成果于2023年2月15日以封面文章发表于Nature







Inho Kim,34岁,来自加州理工学院,开发了一种轻便、灵活且坚固的人造肌肉纤维。这种纤维产生的力量比人类肌肉纤维高出约6倍,并且能够举起自身重量约5,000倍的物体。Kim设想将这种材料应用于可穿戴设备中,以帮助脑瘫患者。这种材料的应用潜力不仅限于医疗领域,它同样适合于增强士兵、建筑工人和老年人等特定群体的体能,并可能被用于开发更接近人类或动物行为的机器人。
目前市面上的外骨骼通常体积庞大且价格昂贵,高达20万美元,使得它们对于大多数人而言都遥不可及。为了解决这一问题,Kim提出了一种创新的解决方案:使用受真实肌肉启发的人造肌肉纤维来替代执行器电机和刚性框架。这种人造肌肉由柔性材料构成,并注入了第二种材料以增强其力量和运动能力。
尽管其他研究者也尝试过类似的研究方法,但人造肌肉迄今为止在速度、力量、重量和反馈感知方面都难以与天然肌肉相媲美。Kim的新材料被称为Hercules纤维,它不仅生产成本低,易于扩展,而且直径大约200µm,可像真正的肌肉纤维一样成束。此外,由于使用了导电的石墨烯,这些纤维在收缩过程中可提供实时反馈。
Kim的目标是制造出可靠、可商业化、可穿戴的机器人。理想情况下,这些机器人将服务于那些最需要帮助的人,例如正在学习走路的脑瘫婴儿。

END


信息来源:

https://www.technologyreview.com/innovators-under-35/2024

https://www.sohu.com/a/808154814_354973

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