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前瞻技術脈動:AI與機器人技術(202404)

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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2024年2月22日
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圖、前瞻技術脈動:AI與機器人技術(202404)

新方法幫助 AI使用2D影像導航3D空間
研究人員開發了一種新方法來幫助人工智慧(AI)從2D影像中提取3D訊息,使相機成為這些新興技術更有用的工具。從2D影像中提取3D資料利用了現有的「邊界框」技術(MonoCon)。具體來說,這些技術訓練AI掃描2D影像,並在2D影像中的物件(例如街道上的每輛車)周圍放置3D邊界框。

然而,現有程式的邊界框並不完美,通常無法包含出現在2D影像中的車輛或其他物體的部分。新的MonoXiver方法使用每個邊界框作為起點或錨點,並讓AI對每個邊界框周圍的區域進行第二次分析。第二次分析導致程式在錨點周圍產生許多額外的邊界框。將MonoXiver方法與MonoCon和其他兩個旨在從2D影像中提取3D資料的現有程式結合使用,MonoXiver顯著提高了所有三個程式的效能。
參考資料:New method helps AI navigate 3D space using 2D images. TechXplore, 2023/09/25.

新型多用途機器人可以根據不同的用途改變形狀
英國布里斯托爾大學的研究團隊開發了一種名為Tetraflex的多功能機器人,它可以改變形狀以應對不同的場景和任務。該機器人由柔軟的支撐結構組成,可以自由獨立地改變長度,通過控制支撐結構的長度等,可以實現多種運動方式和改變機器人的大小,甚至可以包裹和運輸脆弱物品,如生雞蛋。研究團隊計劃應用機器學習算法來進一步優化運動模式,相關研究已發表於《IEEE Robotics and Automation Letters》期刊中。
參考資料:New multi-purpose robot changes shape for different uses. TechXplore, 2023/09/29.

AtlasNEST 透過部署無人機讓機場變得更安全
AtlasNEST是一個利用無人機提高機場安全性的系統,通過部署無人機,讓機場控制塔工作人員可以遠程查看降落區域,提供實時的鳥瞰視圖,以應對各種潛在問題。

AtlasNEST系統包括一個室外停機站與AtlasPRO三旋翼無人機。可根據機場的大小和繁忙程度設置多個站點,每個站點只需一個電源插座。如果塔台的工作人員想要查看一輛可疑車輛,監控一架出現問題的飛機的降落,查看某個跑道是否真的清空,或者以其他方式查看遠離塔台的東西,他們可以遠程觸發AtlasNEST。AtlasNEST會啟動無人機,該無人機會自主飛往提供的座標,並傳輸來自其10倍光學變焦熱成像攝像頭的實時空中視圖。無人機的運行時間為32分鐘,通信範圍可達10公里,當完成任務時,無人機會自主返回到停機站更換電池,以便隨時準備再次出發。
參考資料:AtlasNEST aims to make airports safer, by deploying drones. New Atlas, 2023/09/22.

即時演進:AI 在幾秒內從零開始設計新機器人
傳統的機器人設計需要大量的時間和人力,且人類創造力有限,難以設計出全新的概念。美國西北大學的研究團隊開發了首個具有設計機器人能力的AI,可在幾秒內設計出能夠在平坦表面上行走的機器人,而不僅僅是快速,並能在沒有龐大資料庫和超級電腦的情況下從頭開始設計全新的架構。這一突破可望使機器人設計變得更加高效且具有創造性,應用於救援和醫療等各種領域。

這個AI算法通過簡單的提示,如「設計一個能夠在平地上行走的機器人」,能夠迅速生成機器人的設計方案,並且可以在幾秒內完成整個設計過程。本研究展示了AI在機器人設計領域的巨大潛力,相關研究已發表於《美國國家科學院院刊》(PNAS)期刊中。(1149字;圖1)
參考資料:Instant evolution: AI designs new robot from scratch in seconds. TechXplore, 2023/10/02.


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