2016世界機械人大會歸來隨想

2021-07-24 04:36:38 字數 2415 閱讀 8526

上週去參加世界機械人大會,剛去以為就是純學術會議,沒想到還有展覽區和競賽區,不過競賽區都是一些robocup之類的東東,跟實用型機械人關係不大;展覽區很多展商的技術骨幹也在學術會議上做了報告,所以集中談會議所得

用於對未知結構的生產線進行快速原型,以方便部署最終的關節型工業機械人。類似於ic行業先用fpga驗證邏輯,再用asic批量生產

來自南韓的金熙勳(keehoon kim)介紹了他的意圖**技術,主要用於製造殘疾人的假肢,或是殘疾人輔助**裝置,技術原理我理解是這樣的:

觀測健康人在抬手、曲臂等各種動作時,胳膊上各個位置的神經所發出的脈衝,將這個脈衝編碼成模板,然後讓機械臂在探測到這個模板時做出跟健康人一樣的動作,然後將機械臂安裝到殘疾人身上,採集人就能通過殘肢末端的神經脈衝,驅動安裝的機械臂運動了

是否開刀腦肌肉

神經開刀

emgsemg

不開刀

當然也可以不開刀植入,只是貼上在胳膊表面,這樣精度會下降,但依然比kinect更能精確地識別手勢,因為整條胳膊的任意動作,在小臂上的神經脈衝都是不一樣的,所以他們只需要捕捉小臂,就能還原出整條胳膊的運動

來自北京交大機電系的張秀麗,繼張佳辰之後另乙個靠譜的女研發!她說中科院提的共融機械人就是協作機械人,只是他們拿了nsfc的錢,*****上必須用這個拗口的機器人類名-_-!

協作機械人的柔順控制分為主動型和被動型,主動型就是在控制演算法上加入一些補償量(南韓chul-goo kang有相關報告),被動型有很多分類,不過他們專注的是驅動系統的柔順,其中主要是電機驅動、柔順手段是減速器搭配彈性元件,而彈性元件又分恆定剛度和可變剛度,前者有線彈簧、扭彈簧、sea等,後者有非線性彈簧和引入阻尼的線彈簧

來自香港中文大學的李文榮教授,是個abc,聽完他的演講我認識到,科幻電影裡的奈米機械人根本不存在,現在只是能通過一些高階顯微鏡技術,看到奈米級的微小目標,然後通過移動的電場等技術,將藥物定向輸送到病灶而已

ibm為了兜售watson系統,到處鼓吹認知概念,什麼認知時代、認知計算,無非就是將大家的目光不僅從計算機上挪開,甚至脫離任何物理實體,只考慮他的service。那麼什麼是watson呢?就是乙個雲端服務,它能看懂你丟給它的任意格式原始資料(doc、xls),無需做任何輔助說明,然後乙個專屬於你的知識庫就構建好了,你的客戶可以通過watson直接用自然語言與你的知識庫互動。

大陸智源科技的高源,是乙個非常實在的人,撕了很多機械人領域皇帝的新衣,他們的安防機械人沒有語音互動,因為他知道讓機械人跟人聊天其實很難,但加入了很多落地技術:能越障、爬坡、可靠的網路傳輸等等。報告結束後我們的領導感慨良多。。。。。。

來自微軟小冰之父周明的報告,通過機器學習實現符合平仄的對聯、唐詩、字謎生成,通過rnn實現符合詞牌結構的宋詞生成

簡單說,該演算法能像人一樣對對子、賦詩、猜字謎,非常牛叉

來自浙大的陳華鈞教授,當年的人工智慧大戰以符號主義敗給連線主義而告一段落,但隨著基於神經網路等連線主義技術的感知系統(語音、視覺)越來越完善,認知&推理的重要性漸漸凸顯,而這就要依賴符號主義學派了

知識圖譜走的是跟nlp等機器學習技術完全不同的路子,它提倡在生產自然語言內容時,就對內容做語義標註,這樣ai演算法就能根據這些語義很方便地進行常識推理(common-sense reasoning),這個準確性應該是要比機器學習高的

另外他提到了onem2m這個物聯網標準化組織,以及schema.org,貌似都是用語義網路(semantic web)做一些實際的事情

來自日本aist的kazuhito yokoi報告,他們最**humanoid叫miim,除了控制能力更出色,比如具備能扭轉的腳踝等,還在表情捕捉、歌聲合成等ai演算法上展示出非凡成就,跟他們比,國內同行簡直是在玩過家家

來自硬蛋科技的李世鵬,他指出了目前智慧型硬體的一些痛點

來自科大訊飛的胡鬱,他提了乙個技術(但沒細講),說人耳耳蝸裡有很多纖毛,分布在不同位置,當聲音進入耳蝸時,人腦並不像計算機那樣一段一段的理解,而是收集不同位置的纖毛給出的感應資訊,在腦內繪製出一副彩色影象——所以某種程度上,語音識別跟影象識別是共通的

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