?

Log in

No account? Create an account

Блог о технологиях, роботах, бизнесе, науке, технике, авто, экономике, музыке, спорте, кино, будущем

Будущее нельзя предвидеть, но можно изобрести.

Роботизированную руку оснастили магнитной трансмиссией
luckyea77


Японские инженеры модернизировали роботизированную руку, добавив в нее магнитную трансмиссию. Это позволило увеличить скорость движения устройства. Статья с описанием разработки представлена на конференции ROBOMECH2019.

На сегодняшний день инженерам не удается создать робота, который может совершать точные и быстрые движения одновременно. Некоторые устройства могут совершать такие движения, однако в их работе используются жесткие сцепляющие элементы. В результате при превышении силы захватываемый предмет может просто повредиться.

Группе инженеров под руководством Масатоси Исикавы из Токийского университета удалось создать роборуку, которая может отслеживать движения, реагировать на прикосновения к предметам, а также быстро брать необходимые объекты.

Рука состоит из четырех пальцев, в каждый из которых встроены четыре сегмента, соединенные между собой магнитной передачей. Благодаря специальным намагниченным областям, расположенным под углом к плоскости кольца, механизм передает крутящий момент под углом 90°. Такая конструкция позволяет устройству снизить трение между элементами.
Read more...Collapse )

promo luckyea77 june 21, 2015 20:04 30
Buy for 10 tokens
В этой записи я буду давать ссылки на посты с лекциями и уроками в этом блоге: Учебные материалы и тесты: 11 ресурсов для бесплатного образования Проект "Лучшие кадры лучшей страны" Онлайн-курсы по высоким технологиям и инновациям Дистанционное образование в России (среднее профессиональное…

Инженеры из MIT создали метод производства цемента без выбросов CO₂
luckyea77


Исследователи из Массачусетского технологического института разработали новый метод производства цемента, который позволит снизить до минимума выбросы углекислого газа при этом процессе, не влияя на качество материала. Описание метода опубликовано в журнале PNAS.

Цемент — один из самых популярных строительных материалов в мире, а на его производство приходится крупная доля производственных выбросов углекислого газа — около 8% от глобальных выбросов.

Например, портландцемент производится путем измельчения известняка и смешивания его с глиной и песком. Затем получившуюся смесь нагревают до температуры 1 450 °C. В результате углекислый газ выделяется не только в ходе нагревания материалов, но и из самого известняка.

Предложенный исследователями метод заключается в отказе от нагревания известняка — вместо этого используется электролиз. Инженеры создали две связанные колбы, в каждой из которых находятся электроды.
Read more...Collapse )

Инженеры создали биоробота, который движется с помощью сигналов нейронов, искусственных мышц и света
luckyea77


Инженеры из Университета Иллинойса создали миниатюрного гибридного биоробота, который приводится в движение моторными нейронами, искусственными мышцами и светом. Об этом пишет New Atlas.

Робот состоит из мягкого каркаса, на который наращена искусственная мышечная ткань и чувствительные к свету моторные нейроны. Под воздействием света нейроны подают мышцам сигнал, заставляя робота двигаться вперед.

Устройство полностью автономно и не зависит от внешних источников питания: другими словами, робот двигается только благодаря нейронным импульсам, которые заставляют мышцы сокращаться.


Алгоритм Google научили диагностировать 26 кожных заболеваний с точностью 93%
luckyea77


Инженеры из Google Health представили искусственный интеллект, способный с точностью до 93% диагностировать 26 кожных заболеваний на основе фотографии пораженного участка и данных о пациенте. Описание разработки опубликовано в статье на arXiv.org.

Алгоритм способен диагностировать распространенные кожные заболевания — в их числе акне, псориаз, меланома и другие. Исследователи отмечают, что ИИ создан для упрощения работы врача при диагностике дерматологических заболеваний.

Для начала работы ИИ нужна фотография пораженного участка кожи, а также метаданные о пациенте, включая демографическую информацию о нем, жалобы на состояние здоровья и историю наличия кожных заболеваний.

ИИ обучался на 14 021 фотографиях и 3 756 снимках диагностированных дерматологами медицинских случаев. После обработки изображения и данных алгоритм выдает три наиболее вероятных заболевания, которые могут присутствовать у пациента, придавая каждому из них свой вес.