硬块头亮软“肌肉”，机器人有了软性肌肉 | 一周AI新闻

硬块头有了软“肌肉”
哈佛大学发明拥有柔性人造肌肉的机器人

「加层呵护」

哈佛的 RoboBee 项目多年来一直处于微型机器人技术的最前沿，在一项新的发展中，RoboBee 已成为第一台使用柔性执行器（使机器运动的人造肌肉）实现受控飞行的微型机器人。

柔性执行器提高了回弹力，RoboBee 可以避免在撞入墙壁、掉落到地板或撞到其他 RoboBees 时受到损坏。同时微型机器人还配备有线状物，以防止执行器变形。这是此前的柔性人造肌肉无法做到的。

在演示视频中，尽管在有障碍物的环境中承受了几次碰撞，装有两个执行器的四翼模型仍然可以继续飞行。未来，这项技术有望应用在灾后搜索和救援中应用，使得机器人可以飞入瓦砾和狭窄空间而不受损坏。

原文链接:

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

为狗狗诊病
AI 能判断犬科骨髓空洞症引发的疼痛

「传递 AI 的爱 」

在《兽医内部医学杂志》上发表的一篇论文中，萨里视觉、语音和信号研究中心（CVSSP）和兽医学院（SVM）的研究人员详细介绍了他们如何使用全自动的图像映射方法，来帮助兽医确诊狗狗的疼痛是否与脊髓空洞症有关的研究。

脊髓空洞症是脊髓的一种慢性、进行性的病变，很难根据其并发症确诊，这也是本研究的创新之处。

这项研究帮助确定了特征，人工智能学习了患有 CM 相关疼痛的临床症状的狗和健康犬患有脊髓空洞症的狗的 MRI 图像的差异。该研究发现患有 CM 疼痛的狗具有更多的头颅畸形（颅骨相对较宽、较短），鼻腔组织减少等症状，

原文链接:

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

论文地址：

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

研究人员提出新型学习框架

能“闻音起舞”
「动次打次」

听音乐跳舞是人类的本能举动，但是根据音乐生成舞蹈的过程进行建模是一个很具挑战性的问题。需要同时考虑多个方面，例如音乐的风格和舞蹈的节拍，因此需要付出巨大的努力来确定音乐和舞蹈之间的相关性。

本周，加州大学美熹德分校和英伟达的研究人员发表了一篇论文，文中提出了一种综合分析学习框架，可以根据音乐生成相应的舞蹈。

在分析阶段，他们将舞蹈分解为一系列基本的舞蹈单元，模型通过这些单元可以学习如何移动。在合成阶段，模型根据输入音乐判断多个基本的舞蹈动作来学习如何构成舞蹈。实验的定性和定量结果表明，该方法可以从音乐中合成逼真的、多样的、风格一致的和节拍匹配的舞蹈。

论文地址：

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

新型机器人会“发芽”

MIT 开发变化多端的机器人

「看这妖娆的舞姿」

麻省理工大学开发出了一种新型机器人，该机器人可以通过像植物嫩芽向上生长一样的方式自我生长。

研究人员完成这项任务的关键之一在于使用刚性而不是软性的机器人，这意味着它既可以扩展自身以达到以前无法达到的高度，也可以通过缝隙进入难以进入的区域，同时还可以保持将机械抓手等所需的刚性和强度，以完成诸如拧紧螺栓、操纵手柄等工作。

麻省理工大学这款的机器人使用类似于自行车链条的链条式设备解决了这一问题。不同之处在于，它链接的是互锁的模块，可以相互锁定成一个硬柱，然后通过解锁复原灵活状态。这意味着机器人可以跨过工厂车间驱动机械设备，并在机械设备内延伸一个不断增长的手臂。

原文链接:

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

AI 观鸟器能迅速判断鸟类品种

「博物学家上线」

要分辨鸟类的具体品种可能需要多年的观鸟经验。但是杜克大学的研究人员利用深度学习对计算机进行了培训，使其仅通过一张照片即可识别鸟类，目前这项研究中的模型已经学习了多达200种鸟类。训练深度神经网络的所使用的数据集包括了200种鸟类的11788张照片（从游泳的鸭子到徘徊的蜂鸟）。

杜克大学的研究团队成员发现他们的神经网络可以在84％的情况下识别出正确的物种。该团队将于12月12日在温哥华举行的第三十三届神经信息处理系统会议（NeurIPS 2019）上公开发表这项研究的论文。

原文链接:

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

软体机器人仿变色龙舌头

120毫秒捕捉到昆虫

「嗖~」

生物医学工程师研制了一种能够快速移动的机器人，它可以使用“舌头”捕捉昆虫。他们的设计灵感来自于变色龙和蝾螈灵活的舌头，工程师研究了这些动物粘舌的弹性能量，复制该运动原理研制出这种软体机器人。

软体机器人由类似橡皮筋的可拉伸聚合物制成，其内部气动通道能够膨胀增压，通过向一个或者多个方向拉伸而存储弹性能量。与变色龙的吐舌攻击十分类似，该软体机器人的长度可扩大5倍，可以仅在120毫秒内捕捉活体昆虫。

马丁内斯教授称，与之前研制的软体机器人相比，这种类似变色龙舌头的预应力软体机器人有显著优势，它擅长抓握、高速操控具有多样性的物体。同时，这款软体机器人能够长时间处于倒挂状态，便于捕获苍蝇、飞虫等活体昆虫。

原文链接:

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

来源：百度AI