前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202421）

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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7月26日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術（202421）

藤蔓啟發的FiloBot「生長」機器人透過 3D列印自己的機身
自我生長機器人是導航、探索和開拓非結構化環境的新興解決方案，但其在現實世界條件中生長和移動的能力仍在發展中。由Italian Institute of Technology研究團隊發表於《Science Robotics》期刊的研究成果指出，該團隊研發出一種探索非結構化環境的機器人FiloBot，可像自我支撐的藤蔓一樣生長。它具有圓錐形頭部、底座兼電源站和類似樹幹的身體，透過從底座的線輪中拉取3D列印熱塑性塑料的線到頭部，不斷生長自己的身體。該機器人使用熱塑性塑料的連續圈狀層進行3D列印，這些圈狀層在冷卻後會黏合在一起。它的生長方向是透過基於光感測器、陀螺儀和其他頭部電子元件輸入的資訊，改變塑料的溫度、方向和沉積速度來控制。FiloBot可在垂直支撐物周圍自動纏繞，並在檢測不到支撐物時生長出堅固而強韌的身體，從而優化其能源使用。
參考資料：Vine-inspired FiloBot "growing" robot 3D-prints its own body, New Atlas. 2024/01/18.

AI的致命弱點：新研究找出根本上的缺陷
ChatGPT及類似的機器學習技術正在崛起，但即使是最先進的演算法也面臨著一些限制。以數學方式證明在簡單問題之外，開發永遠穩定的人工智慧演算法是不可能的。由University of Copenhagen研究團隊發表於Foundations of Computer Science研討會的研究成果指出，該團隊以數學方式證明了在簡單問題之外，開發永遠穩定的人工智慧演算法是不可能的。研究結果顯示，對於複雜問題，完全穩定的機器學習演算法是不可能實現的。該研究旨在發展一種討論機器學習演算法弱點的語言，以在未來制定更好的測試準則和更穩定的演算法。
參考資料：AI' s Achilles Heel: New Research Pinpoints Fundamental Weaknesses, SciTechDaily. 2024/01/24.

對光傳播進行編程創建高效的神經網路
訓練大量參數需要龐大的儲存空間和運算能力，耗能極高，利用光纖建置低耗能的光學神經網路。瑞士聯邦理工學院的研究人員在光學領域取得了重要突破，將光傳播的特性應用於神經網路，以超短脈衝在多模光纖內的精確控制(波前整形)，使得以微瓦級的平均光功率執行非線性光計算，實現了與傳統數位系統相當的性能，但使用的可編程參數數量僅為傳統數位系統的1%。這種光學實現方式降低了機器學習模型的記憶需求和能源消耗，激盪出更為高效的人工智慧硬體解決方案，相關研究已發表在《Advanced Photonics》上。
參考資料：Programming light propagation creates highly efficient neural networks, TechXplore. 2024/01/25.

3D列印的電子皮膚為人機互動帶來希望
如何在設計人機互動裝置時，實現類肌膚的可撓性和感知能力。利用奈米工程水凝膠，實現電子皮膚(E-skin)的3D列印，具有與人類皮膚相似的彈性、可撓性和感知功能。德州農工大學的研究團隊使用奈米工程水凝膠成功開發了3D列印的電子皮膚(E-skin)，其克服了製造上的既有挑戰。研究中指出，這款E-skin能應用於穿戴式健康設備，不僅能持續監測運動、溫度、心跳和血壓等生理指標，還可提供即時回饋，有助於改善運動技能和協調性。研究團隊表示，E-skin技術還有望應用於機器人、義肢、穿戴式裝置、體育健身、安控系統和娛樂設備等領域。研究結果已在《Advanced Functional Materials》期刊上發表。(1084字；圖1)
參考資料：3D printed electronic skin provides promise for human-machine interaction, TechXplore. 2024/01/26.

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