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将人类，机器人和人工智能融合在一起
2025年2月20日，星期四 - 2025年2月21日，星期五，研讨会将讨论人工智能在扩大研究能力中的作用，尤其是对于稀有疾病，同时探索了诸如防止医疗保健危害的关键挑战，并确保了高级技术资源的可用性和可负担性。小组讨论和远见运动将以研究AI，实验室自动化和机器人技术的整合，以提高化学科学在传统药物发现中的作用的思想领袖。DAY 1: THURSDAY, FEBBRUARY 20, 2025 (ALL TIMES ARE US EASTERN) Breakfast is available for purchase in the cafeteria (3 rd Floor) 08:00AM–09:00AM Optional: Early Morning Coffee Provided by the Academies for registered in-person attendees 09:00AM–09:05AM Opening Remarks Michael Janicke , Chemical Sciences Roundtable, National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine Session One |药物发现：“现在的未来”该小组将重点关注AI/ML，机器人技术和自动化等先进工具如何改变化学实验室，以有效地进行药物发现过程。09:05 AM – 09:10 AM会议介绍和概述Andrew White，CSR和Rochester大学（每位发言人15分钟，可供背景和开幕词）09:10 AM – 10:10 AM – 10:10 AM Alexandra Snyder Charen，Alexandra Snyder Charen，Alexandra Snyder Charen，生成生物医学詹姆斯·詹姆斯·李09:05 AM – 09:10 AM会议介绍和概述Andrew White，CSR和Rochester大学（每位发言人15分钟，可供背景和开幕词）09:10 AM – 10:10 AM – 10:10 AM Alexandra Snyder Charen，Alexandra Snyder Charen，Alexandra Snyder Charen，生成生物医学詹姆斯·詹姆斯·李
réflexionsur les enjeux de l'ed de l'de des Robots sociaux
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
建模情绪以实现机器人的智能行为
摘要在过去的几十年中，认知和情感神经科学的研究强调，情感对于人类的智力至关重要，实际上与认知密不可分。同时，人们对在机器人和人造代理中模拟和建模与情绪相关的过程的兴趣越来越大。在本意见论文中，我们的目标是提供情感建模中当前景观的快照，并展示神经科学如何帮助推动当前的艺术状态。我们从研究三个领域的现有文献进行了有关情感建模的概述：情感计算，社会机器人技术和神经机构。简要概述了关于自然情绪的当前知识状态，然后强调了人工情感中现有的建议如何与神经科学证据充分接触。我们通过提供一系列原则来帮助指导人造情感和智能机器人技术的研究。总体而言，我们认为，在机器人模型中，与情绪相关的过程的更强整合对于智能，类人类行为的设计至关重要。这种整合不仅有助于发展能够解决现实世界问题的自动社会机器的发展，而且有助于促进对自然情绪的理解。
AI老师（基于AI的机器人作为教师）
尽管人工智能（AI）长期以来一直在教育中使用，但自CHATGPT推出以来，它的受欢迎程度和差异就见证了指数的增长。它可以用作工具，助教或老师。AI老师（基于AI的机器人作为老师）并不是1970年代使用的第一个教学机器人的新概念；但是，AI在教育中的大多数研究和使用都集中在AI作为工具或助教。本文着眼于AI教师的历史，一些关键案例，潜在的好处，以及与他们在课堂中使用相关的担忧和挑战。克服教师的短缺，灵活性，透明度，无偏见和改善学生的动机是他们的主要好处；虽然未经测试和不可靠，但成本，需要特定的基础设施和技术专长，对变革的抵制，道德问题以及对非人性化和贬低学生的恐惧是主要的关注和挑战。我们建议使用四种不同方法与AI教师共同教会。通过他们，AI老师和人类教师可以在课堂上共同努力，以最大程度地提高教学过程的有效性。
通过学习方法控制四足机器人的运动
3学习步态过渡的基于模型的最佳控制21 3.1动机。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 3.2相关文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3基于模型的控制器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 3.3.1体系结构概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.3.2步态过渡机制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 3.4学习步态适应政策。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。26 3.4.1控制步态时间。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 3.4.2 MDP定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。28 3.5结果。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。30 3.5.1适应的步态和速度跟踪。。。。。。。。。。。。。。。31 3.5.2能源效率。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 3.5.3与相关工作的比较。。。。。。。。。。。。。。。。。。33 3.5.4消融研究。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 3.6结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。36
机器人未来的关键可能隐藏在液晶中
“如果我想制作任意三维形状，比如手臂或抓手，我必须排列液晶，这样当受到刺激时，这种材料就会自发地重新组合成那些形状，”塞拉说。“到目前为止，缺少的信息是如何控制液晶排列的三维轴，但现在我们有办法实现这一点。”
探索动物，机器人和AI
图片一个简单的场景：蠕虫以谦虚的方式在一张纸上移动时会追踪油漆痕迹。现在将您的想象力转移到一个更复杂的场景中，黑猩猩在另一张纸上绘制。出现了一个简单的问题：您是否认为这两只动物是相同的创作过程？这两种动物都可以被指定为其创作的作者吗？如果只有一个？本文深入研究了作者身份，意识和代理的复杂性，揭开了这种情况之间的细微差别，并探讨了跨不同形式的生活形式定义创造性作者的基本原则。很明显，将作者身份归因于动物的创造意图，这是与其代理和对创意行为的认识相互交织的方面。这些概念远非直接，因为它们穿越了动物伦理和法律的复杂景观。，但是我们的探索不止于此。现在想象一个机器人，赋予了人工智慧，产生音乐。这促使我们质疑我们应该如何评估和感知此类创作。机器的创作过程与动物或人的基本不同？当我们进一步冒险进入人类智慧的领域时，我们面对了一系列道德，哲学和法律困境。本文提供了一个反思性讨论的平台：伦理学家，神经科学家，哲学家和生物信息学家在多学科对话中汇聚。他们的见解为建立基础提供了宝贵的观点，以讨论有关非人类实体生成的艺术作品的复杂概念和拨款的复杂概念。
机器人会提高生产率吗？定量元研究
Cora 2024会议在法兰克福举行的非常有价值的评论。B Goethe大学法兰克福大学和VDMA E.V.，Lyoner Str。18，60528 Frankfurt AM，电子邮件：
实用的建模工作和控制水下机器人
简历：2021 - 2022年大学期间，首次促进了伊拉斯mus蒙德斯·米尔（Mundus Mir）（海洋和智能机器人技术的硕士学位），始于图伦大学。在第一年提供的课程中，一个模块旨在建模和控制水下机器人。在这一领域，有许多非模型现象，实验的使用对于使学生既有一定数量的非常具体的实验知识（尤其是对于模型的识别），并概述了高度非线性系统是水下车辆的控制。在本文中，我们描述了两个实际的工作会议，在此过程中，学生首次操纵水下机器人，并识别模型的某些模型，并根据两个自由度（深度和帽子）进行控制。学生以学生评估这一教学。关键字：水下机器人技术，自动，建模，控制，实际工作。
社会辅助机器人健康和社会护理的形态
摘要 - 本文反映了过去24个月完成的四项研究，包括胡椒，帕罗，所有猫和狗的欢乐，米罗，pleo，pleo，padbot和更便宜的玩具，包括i）焦点小组和对适当的机器人宠物设计的访谈，ii）对机器人宠物的伦理互动以及iii唱片的互动互动以及一定的机器人之间的互动和一定的互动。在分析的研究中，总共包括371位参与者的观点。数据被审查并开采，以与形态类型在健康和社会护理中的使用和影响相关。结果表明，生物形态设计比机械态更可取，语音和生命模拟特征（例如呼吸）受到了良好的接受。拟人化表现出在唤起变质设计缺乏的恐惧和任务预测的局限性。因此，熟悉的，动物形态的外观与动画，生命模拟和语音能力的结合似乎是为健康和社会护理开发的未来机器人的研究领域。