前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202408）
科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊 發表於 2024年4月12日
圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202408）
一種可以檢測周圍環境中細微噪音並利用它們來定位附近人類的機器人
大多數機器人都接受過使用電腦視覺技術來定位人類的訓練，該技術依賴相機或其他視覺感測器。喬治亞理工學院(Georgia Tech)的研究團隊開發了一種新的方法，利用人們在特定環境中移動時產生的微小聲音，來定位人的位置。這種方法可以應用於各種機器人系統，並且可以幫助機器人更安全地與人類互動。研究人員創建Robot Kidnapper資料集，收集了14小時的高質量四通道音頻錄音，並使用機器學習演算法來訓練模型，以頻譜圖的形式獲取音頻，以便機器人可以根據聲音來預測人的位置。這種方法可以幫助機器人在與人類共享的室內空間中導航，而不會侵犯人們的隱私。此外，這種方法還可以啟發其他研究團隊開發出其他機器人或安全相關應用的定位方法。不過這項研究還有一些限制和挑戰，例如如何應對不同環境中的噪音和干擾，但研究人員希望在未來的研究中解決這些問題。
參考資料：A robot that can detect subtle noises in its surroundings and use them to localize nearby humans. TechXplore, 2023/10/25.
使用大型語言模型實現開放式、互動式和個性化的機器人導航
機器人在未知環境的導航和互動能力不佳。密西根大學的研究團隊開發了一種新的方法，使用大型語言模型實現互動式個性化機器人導航，這個架構被稱為ZIPON，旨在使機器人能夠根據用戶的指令在未知環境中尋找特定的目標物體。ZIPON架構一個包括六個關鍵模組，允許機器人進行語言交互、感知、導航和探索。實驗結果中顯示，這種方法能夠顯著提高機器人的性能，特別是在尋找特定附近的物體時，機器人能夠更好地運用來自用戶的反饋。這個研究代表了一個新的方向，旨在實現機器人的個性化導航，並克服了以往在未知環境中的限制，相關研究已發表於《arXiv》期刊。
參考資料：Using large language models to enable open-world, interactive and personalized robot navigation. TechXplore, 2023/10/27.
機器人可以幫助尋找未來的太陽能
傳統尋找太陽電池新材料的過程，需耗費大量時間成本。大阪大學的研究團隊開發了一個機器人量測系統，執行光吸收光譜學、光學顯微鏡和即時分辨微波傳導率等實驗，以加速尋找高效且無毒的太陽能材料。研究團隊以機器學習處理龐大的實驗數據，加速研究進程，讓材料探索過程更加自動化及準確，所需時間縮短為傳統的六分之一。該研究為探索高效且無毒太陽能材料提供了更便捷的方法，人工智慧的應用將有助於太陽能領域的發展，相關研究已發表於《JACS Au》期刊。
參考資料：How robots can help find the solar energy of the future. TechXplore, 2023/10/27.
研究人員利用人工智慧提高行動網路的效率
現有技術無法跟上網路需求的快速變化。英國薩里大學研發了一款全新的AI模型，可協助英國電信網節省高達76%的網路資源。研究發表於《IEEE Transactions on Network Service Management》期刊，詳細說明了如何透過AI找出最佳的資源分配方案，以節省頻寬。此法所需的計算資源遠小於其他開放式無線接取網路(Open Radio Access Network；O-RAN)，能夠動態適應網路需求的變化，有效減少重新配置網路的必要性，使電信網路效率更高，還可節能減碳。(1072字；圖1)
參考資料：Researchers use AI to make mobile networks more efficient. TechXplore, 2023/10/31.
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