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外骨骼，AGV和协作机器人
工作与安全。您对工作和连接眼镜的研究的背景和目的是什么？AurélienLux。 在研究的起源上，这是一个与玻璃或互联头盔公司使用的风险相关的风险的问题。 的确，这些失望越来越多地使用了 - 尤其是在维护部门，但也在生产中 - 没有潜在风险是真实的问题。 首先，我们想知道使用这些位移设备的使用的影响，尤其是单层瀑布的风险，占工作中事故的11％。 为此，我们进行了一项实验室研究，在此期间，我们要求80名18至50岁的参与者遵循一条直线和另一条蜿蜒的途径。 第一次旅行是没有眼镜的，以便有参考课程。 然后他们重新开始，但是这次配备了一场连接的灾难，通过该灾难，练习是不同的。 一些练习很容易，例如计算显示的符号数量；当分析齿轮旋转方向时，其他更困难的是需要更多的关注。AurélienLux。在研究的起源上，这是一个与玻璃或互联头盔公司使用的风险相关的风险的问题。的确，这些失望越来越多地使用了 - 尤其是在维护部门，但也在生产中 - 没有潜在风险是真实的问题。首先，我们想知道使用这些位移设备的使用的影响，尤其是单层瀑布的风险，占工作中事故的11％。为此，我们进行了一项实验室研究，在此期间，我们要求80名18至50岁的参与者遵循一条直线和另一条蜿蜒的途径。第一次旅行是没有眼镜的，以便有参考课程。然后他们重新开始，但是这次配备了一场连接的灾难，通过该灾难，练习是不同的。一些练习很容易，例如计算显示的符号数量；当分析齿轮旋转方向时，其他更困难的是需要更多的关注。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括
迈向通用机器人：将生成人工智能与人形机器人连接起来
Technavio 的“2023-2027 年全球人形机器人市场”研究估计了年平均增长率**数据从每个参与者的网站收集，并经过 Factiva 新闻评论和市场研究中的参与者识别（Technavio、Statista、IDC、Forrester）。人形机器人市场的其他关键研究：Statista 对全球协作机器人市场的研究（2022 年）；Insight Partners 对欧洲外骨骼机器人系统市场的研究（2023 年）
利用人工智能和...对纳米机器人进行智能控制的初步研究
印度钦奈研究所摘要人工智能 (AI) 和纳米技术的最新进展推动了智能纳米机器人的发展，为疾病管理提供了一种变革性的方法，特别是在神经药剂学和血液疾病监测领域。本研究探讨了纳米粒子在生物医学工程中的潜力，特别关注它们作为纳米机器人的应用，这些机器人能够穿过血脑屏障 (BBB)，用于脑肿瘤和阿尔茨海默病和帕金森病等神经系统疾病的靶向有效载荷输送。这些纳米机器人设计有传感器、执行器、电源和通信系统，利用人工智能算法在血流中精确导航。石墨烯和金纳米粒子等材料可确保生物相容性，提高靶向治疗的安全性和有效性。此外，人工智能驱动的纳米机器人正在彻底改变癌症药物的输送，降低毒性并改善治疗效果。此外，它们在心血管健康监测中显示出良好的前景，可用于早期疾病检测。然而，监管和技术障碍等挑战依然存在，需要持续的研究才能充分发挥人工智能纳米机器人在个性化和精准医疗中的潜力。 关键词：纳米机器人、人工智能、机器学习、靶向药物输送、生物医学应用 1.引言 人工智能 (AI) 和纳米技术 (NT) 的融合将彻底改变各个行业，包括医学、能源和材料科学。本研究深入探讨了人工智能驱动的 NT 发展的潜力，强调了人工智能加速该领域发现、设计和增长的能力。突出的应用包括增强药物输送、人工智能优化的生物监测和精确的材料特性预测以实现能源利用。虽然当前的人工智能系统面临着需要大量数据集和稳健方法等限制
利用人工智能和强化学习模拟纳米机器人，实现高级癌细胞检测
纳米机器人代表了靶向药物输送和神经系统疾病治疗的变革性前沿，具有跨越血脑屏障 (BBB) 的巨大潜力。利用纳米技术和生物工程的进步，这些微型设备表现出精确导航和靶向有效载荷输送的能力，特别是在治疗脑瘤、阿尔茨海默病和帕金森病等疾病方面。人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的最新发展正在增强纳米机器人的导航和功效，使它们能够通过生物标志物分析检测癌细胞并与癌细胞相互作用。这项工作提出了一种新颖的强化学习 (RL) 框架，用于优化纳米机器人在复杂生物环境中的导航，重点是通过分析周围生物标志物的浓度梯度来检测癌细胞。使用计算机模拟模型，我们探索了纳米机器人在充满癌细胞和生物屏障的三维空间中的行为。所提出的方法采用 Q 学习来根据实时生物标志物浓度数据改进运动策略，使纳米机器人能够自主导航到癌组织进行靶向药物输送。这项研究为后续的实验室实验和临床应用建立了基础模型，对推进个性化医疗和开发微创癌症治疗具有重要意义。智能纳米机器人的整合可以彻底改变治疗方法，减少副作用并提高癌症患者的治疗效果。进一步的研究将探索这些技术在医疗环境中的实际部署，旨在充分发挥纳米机器人在医疗保健领域的潜力。此模拟的源代码可在 GitHub 上找到：https://github.com/SHAHAB-K93/cancer-and-smart-nanorobot
制作神经机器人和嵌合体
使用生物材料（细胞，组织和器官）制造活机是发育生物学和现代生物医学的挑战之一。再生潜力和免疫自卫机制的约束限制了该领域的进步。在这里，我们提出了与新的新兴参考物种的自我识别和祖先神经免疫体系结构有关的意外特征 - cenophores或梳子果冻。这些是最早生存的后代谱系的后代，具有独特的组织，器官和独立的动物特征的独立起源，例如神经元，肌肉，中胚层和穿透。因此，与双遗嘱人相比，c养家会趋于发展的复杂组织。然而，它们的神经和免疫系统可能在功能上耦合，从而实现了混合神经系统甚至整个动物的设计和实验构造。本报告说明了使用CTENOPHORES作为生物工程模型来建立嵌合动物和神经机器人的令人印象深刻的机会。来自三种c型物种（Bolinopsis，mnemiopsis和pleurobrachia）获得的神经动物和嵌合动物能够自主并生存数天。总的来说，生物多样性，细胞生物学和神经科学的统一为实验合成生物学打开了前所未有的机会。
新加坡南洋理工大学科学家开发出谷物大小的软体机器人——...
新闻稿 新加坡，2024 年 10 月 24 日 新加坡南洋理工大学科学家开发出由磁场控制的米粒大小的软体机器人，用于靶向药物输送 新加坡南洋理工大学 (NTU Singapore) 的一组科学家开发出了米粒大小的软体机器人，可以利用磁场控制来实现靶向药物输送，为未来可能改进的治疗方法铺平了道路。 这种新型软体机器人由南洋理工大学机械与航空航天工程学院 (MAE) 的工程师开发，发表在科学期刊《先进材料》上的一篇论文中进行了报道。 该研究被认为是首次报道的微型机器人可以运输多达四种不同的药物，并按照可重新编程的顺序和剂量释放它们。 研究小组表示，与之前只能携带最多三种药物且无法按顺序释放的小型机器人相比，新开发的微型机器人具有精确的功能，有可能显着改善治疗效果，同时最大限度地减少副作用。 NTU 研究团队此前曾开发出磁控微型机器人，能够执行复杂的操作，比如在狭小空间“游动”和抓取微小物体。首席研究员、机械与航空航天工程学院 (MAE) 助理教授 Lum Guo Zhan 表示，在早期研究的基础上，研究团队受到了 20 世纪 60 年代电影《奇幻旅程》的启发，影片中，一艘潜艇上的船员被缩小到细胞大小，以修复受伤科学家大脑的损伤。“随着我们实验室的创新，科幻电影中的场景现在正越来越接近现实。与通过人体将药物精确输送到需要的地方相比，口服和注射等传统药物输送方法似乎效率较低，”Lum 助理教授说。
增强灵活性：机器人如何增强人类手术技能
手术是一个高度尊敬的职业，这是有充分理由的：手术需要多年的培训才能获得有关人类解剖学和医学的详细知识。最好的外科医生将这些知识与他们用来治疗患者并帮助他们康复的特殊手动敏捷性结合在一起。外科医生的敏捷性通常将好外科医生与伟大的外科医生分开。幸运的是，人工智能（AI）和机器人技术的新兴进步现在有可能缩小这一差距。Last year, more than 2 million surgeries were performed with robotic systems like Intuitive's da Vinci ( 1 ), which facilitates mini- mally invasive (“keyhole”) surgery to help reduce pain, blood loss, scarring, complica- tions, and recovery time in many procedures involving the appendix, colon, gall bladder, prostate, and others.这些机器人非常复杂，但是几乎每个运动都是由人类外科医生决定的。这是因为手术对错误极为敏感 - 有很多罕见但潜在的边缘条件，即使是单个失败的后果也会导致严重的不良事件，因此可能需要很长时间才能完全自动自动化的机器人足够安全可靠。此外，外科医生和患者可能会害怕完全自身的手术机器人，并且可能会有实质性的监管和法律障碍来获得批准。然而，AI的最新进展正在为提高特定子任务（例如缝合，清理和切除）时增强外科医生的技能开放。而不是“自主”一词，它听起来可能对外科医生和患者有威胁，我们将“增强灵巧性”一词呈现到dembibe系统中，其中手术子任务由近距离
机器人可以说谎吗？痴呆症护理中的机器人动物和欺骗性实践的后人类主义方法
机器人动物被设计为类似于真实的活动物，但与此同时，痴呆症护理指南和政策通常强调透明度在与机器人方面的价值 - 不应使人们相信机器人具有实际上缺乏的能力。但是，在日常护理实践中，如何将真理与谎言分开并不是很明显的。基于参与者的观察和对瑞典养老院养老院认证的助理护士和护理助理的访谈，本文研究了机器人动物在护理实践中如何变得“真实”。本文采取了人类主义的方法来共同构建衰老，护理和技术 - 这种观点认识到，不仅可以关怀员工和疗养院居民，而且还可以积极参与塑造护理实践。该分析导致四种典型情况，其中机器人动物以真实的活性动物形式出现：拥抱，其简单但动态的体现作用；舒适，机器人被用作分散注意力和情感支持的资源；对话，机器人动物的代理既建立又挑战。以及采用叙事和道具来建立机器人作为宠物的采用。机器人不能撒谎，至少不是自己撒谎；取而代之的是，机器人的欺骗性潜力是由参与者网络启用的，这就是为什么通常很难在说谎和护理人员的同理心之后很难划清界限的原因。
软机器人的设计：研究方法和未来研究机会
摘要：软机器人的具有弹性和适应性系统，其特征是受生物系统启发的可变形物体。在本文中，我们全面回顾了软机器人的现有设计方法。我们评论的一个独特功能是，我们首先制定标准，这使我们能够得出知识差距，并建议未来的研究方向来缩小这些差距并进一步发展。我们评论的另一个独特功能是，我们在软机器人的通用工程设计过程中枢转。因此，我们考虑了三个标准：（1）设计要求的可用性是从软机器人的设计开始，（2）所谓的软机器人的所谓概念设计或建筑设计的可用性，以及（3）导致软机器人最重要设计的系统过程。审查是系统地进行的，尤其是在搜索文献中的相关出版物时。这篇评论的主要贡献包括（i）确定知识差距，以及（ii）提出未来的研究方向以缩小这些差距并进一步发展。