1.Google X用模拟器训练机器人，准确率超93%
Google X与Everyday Robot Project项目合作，引入了 RL-CycleGAN 和 RetinaGAN 两个新模型，它们训练了机器人特定一致性的 GANs，使它们不会随意修改机器人任务学习所需的视觉特征，从而弥合了模拟和真实之间的视觉差异。论文中还展示了这些一致性如何保留了对策略学习至关重要的特征，消除了手工设计、也无需针对不同任务进行调整，能够允许机器人在类似于真实环境中训练，这种方法能够在不同任务、领域和学习算法之间都取得不错的效果。
2.电子皮肤-糅合电容式和摩擦电式的触觉传感器
澳门大学Bingpu Zhou团队与华中科技大学Bin Hu课题组受人类皮肤启发合作研究了一种新型具有梯度可压缩性和介电特性的混合介质层作为电容式触觉传感器的活性层，可有效调节电容的变化。其中低介电常数层是一种具有微纤毛结构阵列(MCA)的CIP/NdFeB/PDMS膜，高介电常数层是具有粗糙表面和微圆顶阵列 (RDA) CNT/ PDMS 的膜。利用压力诱导混合介质的low-k和high-k薄膜之间串并联转换使有效介电常数线性增加，并在优化的混合介电质基础上灵活调节初始/合成电容。基于这种新型混合电介质层的电容式触觉传感器在1000 kPa线宽时线性度可达0.99，灵敏度可达0.314kPa-1
3.USMI开发出适用于癌症手术的机器人输送系统
美国医学创新公司(USMI)宣布开发出第一个适用于癌症手术的机器人输送系统CanadySurgicalSystem(CSS)。CSS新型手术机器人是一种节省空间、经济高效且独立的解决方案，适用于腹腔镜/微创、内窥镜、胸腔镜和经口手术过程中的机器人辅助手术。新机器人采用语音命令技术，可让外科医生和助手专注于手术程序并执行其他任务。
4.AMR机器人公司Gideon Brothers完成3100万美元融资
Gideon Brothers宣布完成3100万美元A轮融资。以加速开发其基于 AI 和 3D 视觉的自主移动机器人(AMR) 。另一方面，在完成融资后，该公司还将通过分别在德国慕尼黑和马萨诸塞州波士顿开设办事处，扩大其在欧盟和美国的市场销售能力。本轮融资由Koch Industries领投，DB Schenker、Prologis Ventures 和 Rite-Hite 跟投。
5.布朗大学研发下一代闭环脑机接口神经刺激器，用于治疗帕金森、强迫症等
最近，布朗大学生物工程师开发了一种新的基于周期的伪影重建和去除方法 (PARRM)，提供了一种从低采样率和高采样率记录中去除伪影的解决方案。该算法消除了DBS 系统难以在提供刺激的同时感知大脑信号的关键障碍，可能会成为迈向自适应 DBS 的重要一步。研究成果于6月1日以「Uncoveringbiomarkers during therapeutic neuromodulation with PARRM: Period-based ArtifactReconstruction and Removal Method」为题发表在 CellReports Methods 杂志上。
6.诺奖得主研究发现：企业引入机器人可推动员工工资增长
在诺贝尔奖得主埃德蒙・费尔普斯（EdmundS Phelps）等几位经济学家合著的《活力：创新源自什么，又如何推动经济增长和国家繁荣》一书中，他们讨论了在标准增长模型中，由人工智能和机器学习支持的机器人的出现，会对工人的工资带来怎样的影响。以新加坡管理大学经济学教授云天德研究内容为主体，他们得出结论：采用增加型机器人将导致真实工资的永久性下降，以及劳动在国民收入份额的不断减少。研究人员在工资资本具有适应性的模型下，引入了两种不同类型的机器人，分别是增加型和增倍型。增加型机器人可以发挥与人类工人同样的作用，所以是完全可以替代工人的。随着人工智能和机器学习的发展，增倍型机器人也得以出现在人们的视野中。这种类型的机器人可以增强人们的劳动能力。
7.机器学习将显微镜数据处理时间从几个月缩短到几秒钟
西班牙加泰罗尼亚生物工程研究所 (IBEC) 研究人员采用一种结合了大功率扫描力显微镜和机器学习的新方法，大大缩短了从真核细胞的电子图像中获得纳米级生化成分图所需的处理时间。使用早期计算方法处理一张图像需要几个月时间，现在只需几秒钟。
该文章内容转载自财经涂鸦、New Atlas、cnBeta.COM、DeepTech深科技、医疗机器人创新中心
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