每日疫情動態
本期前沿洞察帶來這些新鮮技術：自己學會走路的谷歌機器人；可以快速設計電子產品原型的製造平臺；戴口罩也能識別人臉的AI系統......
一起來看看吧：
自己學會走路，完全無需人工干預的谷歌機器人
雖然自主機器人和自動駕駛汽車一樣，已經是一個被大眾所熟知的概念，但自主學習機器人仍然只是一個設想。現有的強化學習算法雖然能夠讓機器人通過反覆試驗來學習動作，但仍嚴重依賴於人工干預。每當機器人跌倒或走出訓練環境時，它還是需要有人扶起它，並將它放回正確的位置。
最近，谷歌研究人員的一項新研究取得了重大進展，機器人可以在沒有人工干預的情況下學習走路。在幾個小時內，僅僅依靠對當前最先進算法的微調，它們成功地讓一個四條腿的機器人學會了完全獨立的向前走和向後走，以及左右轉彎。
圖 | 機器人在不同的地形上學習自主行走，包括平地（上）、記憶泡沫床墊（中）和鏤空的門墊（下） （來源：arxiv.org）
研究人員從一開始就決定通過在真實世界中訓練來避免困難的環境建模。他們設計了一種更高效的算法，可以使學習的試驗次數變少一點，並在兩個小時內讓機器人站起來行走。由於實際環境中會有自然變化，機器人也能夠快速適應其他相似的環境，如斜坡、臺階以及有障礙的平地。
但是，這個過程仍然需要人類去幫助機器人，並手動干預上百次，通過這些調整，機器人學會了如何在幾個不同的環境中自主行走，包括平地、記憶泡沫床墊和有縫隙的門墊。這項實驗給未來的某些應用帶來了可能性，有些情況可能需要機器人在沒有人類的情況下在坎坷和未知的地形中行走。
接下來，研究人員希望他們的算法能適用於不同種類的機器人，或適用於多個機器人在同一環境中同時進行學習。他們相信，破解機器人的運動能力將是解鎖更多有用機器人的關鍵。
可以快速設計電子產品原型的製造平臺
近期，麻省理工官網發文稱，其實驗室研發了一種可以將試驗電路板與智能穿戴、消費電子產品的3D打印物理原型機集成在一起的平臺：CurveBoards，這項技術不僅可以幫助廠商更加快速的設計出產品原型，更能幫助製造者在設計階段快速的對電子產品進行系統測試。
（CurveBoards能夠快速設計電子產品，圖片來自MIT官網）
CurveBoards的核心技術是一種自定義設計編輯軟件。該軟件能夠自動設計電子產品的原型，並自動將所有針孔均勻地映射到整個對象。然後，用戶為連接通道選擇自動或手動佈局。在自動選項中，用戶只需單擊按鈕即可在所有針孔中探索不同的連接佈局。在手動選項中，則可以使用交互式工具來選擇針孔組並指示針孔之間的連接類型。最終，設計將導出到文件中進行3D打印。
研究人員表示與傳統的電子產品製造相比，CurveBoards能夠在虛擬環境中更加準確的保證產品的真實可行性，並且在產品需要與用戶進行交互測試時，CurveBoards會大大減少產品工業設計和測試的研發週期，為生產商降低生產和設計成本。
戴口罩也能識別的AI系統
自新冠病毒疫情以來，出門必備的當屬口罩了。可是，大家都知道，手機特別是蘋果手機的人臉解鎖在口罩面前可以說是一籌莫展。那麼在人流密集的閘機等區域，因為口罩的限制，人臉識別要如何進行呢？
目前，商湯科技與其他企業合作，利用領先的人臉識別算法和熱成像智能測溫技術，以最快速度開發出了“AI智慧防疫解決方案”。該方案能在機場、火車站、地鐵、學校、辦公樓宇、小區等公共場所進行非接觸式篩查，在人群中快速檢測到體溫超過37.3攝氏度的人，並進行聲光和彈窗提醒，測溫精度達到±0.3攝氏度。公共場所的工作人員隨即可以用醫用體溫計，對他進行二次測量。
這個系統還能利用人臉識別技術，識別出未戴口罩的人員並給予聲光和彈窗提醒。而且在佩戴口罩的情況下，它也能識別出人員身份。對此，研究人員解釋說，機器對口罩未遮擋部位的人臉識別，其準確率很高。在辦公樓宇，公司開發的出入口通行模塊無需上班員工摘下口罩，即可完成人臉識別考勤，露出50%鼻樑時的通過率達到85%。它同時能識別口罩，上班員工只有戴上口罩，設備才會放行。
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