硬塊頭有了軟“肌肉”
哈佛大學發明擁有柔性人造肌肉的機器人

「加層呵護」

哈佛的 RoboBee 項目多年來一直處於微型機器人技術的最前沿，在一項新的發展中，RoboBee 已成為第一臺使用柔性執行器（使機器運動的人造肌肉）實現受控飛行的微型機器人。

柔性執行器提高了回彈力，RoboBee 可以避免在撞入牆壁、掉落到地板或撞到其他 RoboBees 時受到損壞。同時微型機器人還配備有線狀物，以防止執行器變形。這是此前的柔性人造肌肉無法做到的。

在演示視頻中，儘管在有障礙物的環境中承受了幾次碰撞，裝有兩個執行器的四翼模型仍然可以繼續飛行。未來，這項技術有望應用在災後搜索和救援中應用，使得機器人可以飛入瓦礫和狹窄空間而不受損壞。

原文鏈接:

https://smart.huanqiu.com/article/7RoUjLMJtJK

為狗狗診病
AI 能判斷犬科骨髓空洞症引發的疼痛

「傳遞 AI 的愛 」

在《獸醫內部醫學雜誌》上發表的一篇論文中，薩里視覺、語音和信號研究中心（CVSSP）和獸醫學院（SVM）的研究人員詳細介紹了他們如何使用全自動的圖像映射方法，來幫助獸醫確診狗狗的疼痛是否與脊髓空洞症有關的研究。

脊髓空洞症是脊髓的一種慢性、進行性的病變，很難根據其併發症確診，這也是本研究的創新之處。

這項研究幫助確定了特徵，人工智能學習了患有 CM 相關疼痛的臨床症狀的狗和健康犬患有脊髓空洞症的狗的 MRI 圖像的差異。該研究發現患有 CM 疼痛的狗具有更多的頭顱畸形（顱骨相對較寬、較短），鼻腔組織減少等症狀，

原文鏈接:

https://www.sciencedaily.com/releases/2019/11/191107112921.htm

論文地址：

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jvim.15632

研究人員提出新型學習框架

能“聞音起舞”
「動次打次」

聽音樂跳舞是人類的本能舉動，但是根據音樂生成舞蹈的過程進行建模是一個很具挑戰性的問題。需要同時考慮多個方面，例如音樂的風格和舞蹈的節拍，因此需要付出巨大的努力來確定音樂和舞蹈之間的相關性。

本週，加州大學美熹德分校和英偉達的研究人員發表了一篇論文，文中提出了一種綜合分析學習框架，可以根據音樂生成相應的舞蹈。

在分析階段，他們將舞蹈分解為一系列基本的舞蹈單元，模型通過這些單元可以學習如何移動。在合成階段，模型根據輸入音樂判斷多個基本的舞蹈動作來學習如何構成舞蹈。實驗的定性和定量結果表明，該方法可以從音樂中合成逼真的、多樣的、風格一致的和節拍匹配的舞蹈。

論文地址：

https://arxiv.org/abs/1911.02001v1

新型機器人會“發芽”

MIT 開發變化多端的機器人

「看這妖嬈的舞姿」

麻省理工大學開發出了一種新型機器人，該機器人可以通過像植物嫩芽向上生長一樣的方式自我生長。

研究人員完成這項任務的關鍵之一在於使用剛性而不是軟性的機器人，這意味著它既可以擴展自身以達到以前無法達到的高度，也可以通過縫隙進入難以進入的區域，同時還可以保持將機械抓手等所需的剛性和強度，以完成諸如擰緊螺栓、操縱手柄等工作。

麻省理工大學這款的機器人使用類似於自行車鏈條的鏈條式設備解決了這一問題。不同之處在於，它鏈接的是互鎖的模塊，可以相互鎖定成一個硬柱，然後通過解鎖復原靈活狀態。這意味著機器人可以跨過工廠車間驅動機械設備，並在機械設備內延伸一個不斷增長的手臂。

原文鏈接:

https://techcrunch.com/2019/11/07/mit-develops-a-robot-that-can-grow-like-a-plant-when-it-needs-some-extra-reach/

AI 觀鳥器能迅速判斷鳥類品種

「博物學家上線」

要分辨鳥類的具體品種可能需要多年的觀鳥經驗。但是杜克大學的研究人員利用深度學習對計算機進行了培訓，使其僅通過一張照片即可識別鳥類，目前這項研究中的模型已經學習了多達200種鳥類。訓練深度神經網絡的所使用的數據集包括了200種鳥類的11788張照片（從游泳的鴨子到徘徊的蜂鳥）。

杜克大學的研究團隊成員發現他們的神經網絡可以在84％的情況下識別出正確的物種。該團隊將於12月12日在溫哥華舉行的第三十三屆神經信息處理系統會議（NeurIPS 2019）上公開發表這項研究的論文。

原文鏈接:

https://www.sciencedaily.com/releases/2019/10/191031123421.htm

軟體機器人仿變色龍舌頭

120毫秒捕捉到昆蟲

「嗖~」

生物醫學工程師研製了一種能夠快速移動的機器人，它可以使用“舌頭”捕捉昆蟲。他們的設計靈感來自於變色龍和蠑螈靈活的舌頭，工程師研究了這些動物粘舌的彈性能量，複製該運動原理研製出這種軟體機器人。

軟體機器人由類似橡皮筋的可拉伸聚合物製成，其內部氣動通道能夠膨脹增壓，通過向一個或者多個方向拉伸而存儲彈性能量。與變色龍的吐舌攻擊十分類似，該軟體機器人的長度可擴大5倍，可以僅在120毫秒內捕捉活體昆蟲。

馬丁內斯教授稱，與之前研製的軟體機器人相比，這種類似變色龍舌頭的預應力軟體機器人有顯著優勢，它擅長抓握、高速操控具有多樣性的物體。同時，這款軟體機器人能夠長時間處於倒掛狀態，便於捕獲蒼蠅、飛蟲等活體昆蟲。

原文鏈接:

https://tech.163.com/19/1103/07/ET1R9B7U000999DH.html