在神经形态硬件上使用类脑计算原理的学习逆动力学 背景与研究动机 在现代机器人领域中，实现自主人工代理的低延迟神经形态处理系统具有巨大潜力。但目前硬件基础的可变性和低精度对其稳定和可靠性能的实现提出了严峻挑战。为了应对这些挑战，研究者们采用基于大脑启发的计算原理（computational primitives），如三元峰时间依赖可塑性（triplet spike-timing dependent plasticity）、基于基底神经节的去抑制机制以及合作竞争网络，并将这些技术应用于运动控制。 本研究通过展示一个使用混合信号神经形态处理器实现的硬件脉冲神经网络（spiking neural network，SNN）在线学习两关节机器人臂的逆运动学的示例，证明了这一方法的可行性。最终系统能够使用...

详解小规模磁振荡定位新方法及其在机器人技术中的应用 研究背景及动机 微型机器人在医学领域显示出了巨大的潜力，特别是在微创手术、靶向药物递送和体内传感等方面。近期，通过无线动力和驱动纳米至毫米规模机器人在生物环境中取得了显著进展。然而，这些微型机器人的实时定位，特别是在深层生物组织内的定位，仍然是一个亟待解决的技术难题。传统的医学成像技术，如磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）和正电子发射断层扫描（PET），虽然在空间分辨率上具有优势，但由于刷新率低或放射性问题，不适合持续跟踪移动机器人。此外，现有的静态磁性定位方法，在某些场景中最高可以实现五自由度（DOF）的定位，但由于磁轴周围的旋转对称性而无法实现完整的六自由度定位。因此，开发一种能够在深层生物组织内实现微米级精度、六自由度的实时...

研究背景 胃肠疾病在全球范围内表现出广泛而复杂的症状，如腹泻、胃肠道出血、吸收不良、营养不良，甚至神经功能障碍等。这些疾病因为其显著的地区、年龄和性别差异，构成了现代社会重大健康挑战和社会经济负担，尤其是胃肠道癌症，占全球癌症发病率和死亡率的三分之一。早期筛查胃肠疾病并进行及时干预对减少死亡率和提高寿命具有重要意义。 传统的胃肠疾病筛查方法主要依赖内窥镜检查，使用嵌入摄像头的柔性内窥镜，通过天然开口检查胃肠道。然而，内窥镜检查尽管广泛应用于医院，仍存在光学传感器局限，照明条件差及胃肠道工作环境极其狭窄等问题。这些因素会导致黑暗、炫光、反射等现象，降低影像质量，甚至导致误诊。无线胶囊内窥镜因其无创图像捕获能力引起了极大兴趣。尽管如此，传统内窥镜仍然需要在胶囊内窥镜之后执行详细诊断。 在当前临床...

基于自注意机制的风险敏感机器人控制探讨 研究背景 机器人控制中的运动学和动力学是确保任务精确完成的关键因素。大多数机器人控制方案依赖于各种模型来实现任务优化、调度和优先级控制。然而，传统模型的动态特征计算通常复杂且容易产生误差。为了解决这个问题，通过机器学习以及强化学习技术来自动获取模型成为一种可行的替代方案。然而，直接应用于实际的机器人系统中，这种方法存在急剧的运动变化和非期望的行为输出的风险。 研究来源 本文由Dongwook Kim、Sudong Lee、Tae Hwa Hong和Yong-Lae Park撰写，作者分别来自首尔国立大学和洛桑联邦理工学院。该研究发表在2023年的npj Robotics杂志上。 研究内容 研究流程 本文提出了一种在线模型更新算法，直接应用于实际机器人系...

研究背景 在救援任务中，为了提升搜救效率，一种新兴的解决方案是利用电子背包与昆虫的结合体——赛博昆虫（cyborg insects）。这些昆虫结合了生物与电子技术的优势，通过附加的电子背包用于通信、感应和控制。然而，附加设备会影响昆虫的平衡，尤其是在其自我摆正（self-righting）动作中。如果昆虫在执行任务时遭受摔落或意外冲击，原先的机器装置可能会导致其翻倒不能自如行动。为了应对这一挑战，本研究引入了一种仿生3D打印人工肢体，它模仿了瓢虫的自我摆正动作，提高了赛博昆虫在复杂和不可预测条件下的灵活性。 文章来源 该研究由Marc Josep Montagut Marques、Qiu Yuxuan、Hirotaka Sato和Shinjiro Umezu团队完成。作者隶属机构分别是日本早...

修整螺旋体：一种具高精度，大工作空间和顺应性相互作用的软结构 背景介绍 近年来，受生物启发，许多研究人员逐渐偏离了传统刚性机器人范式，转向包含顺应性材料和结构的设计。象鼻是这种软体机器人愿景的一个典型代表，它具备无与伦比的可控性和工作空间，同时由于其顺应性为大象提供了多功能的工具。然而，即便是迄今为止最杰出的软体机器人也未能完全匹敌这些自然界的表现，尤其是在接近或超过1米规模的系统中。 面对这一局限性，本研究通过利用建筑材料（architectured structures）提出解决方案。这些结构通过几何形状而非材料属性来调整其物理特性，不同于通过内部微结构或复合材料定制特性的超材料（meta-materials），建筑材料利用均匀材料的空间异质性，可以实现简单、低复杂度的单一材料制造，同时...

半导体-压电异质结构中巨大的电子介导声子非线性 现代科学技术中，信息处理的效率和确定性是决定其应用潜力的关键。光学频率上的非线性光子相互作用已经在经典和量子信息处理上展示了巨大的突破。而在射频范围内，非线性声子相互作用也同样有潜力带来革命性变化。本文通过异质集成高迁移率半导体材料，展示了一种能够有效增强确定性非线性声子相互作用的方法。 研究背景 作者开展这项研究的原因在于目前非线性声子相互作用的材料非常有限，不能通过材料本质上的声子非线性实现高效率的频率转换。尽管一些材料（例如铌酸锂）已经展示了一些电-声效应和非线性压电效应，实现了三波和四波混频过程，但仍未达到高效的频率转换。因此，该研究旨在通过半导体材料的引入，增强声子-电子混合效应，提升非线性声子相互作用的强度和效率。 研究来源和作者背...

基于夹持的反铁电薄膜电机电响应增强研究 背景介绍 反铁电薄膜材料在微/纳米机电系统中的潜在应用已经引起了广泛关注。这类系统要求材料具有高机电响应，可以在施加电场时产生显著的机电应变。然而，传统机电材料（如铁电材料和弛豫铁电材料）当其厚度缩小到亚微米级时，反馈响应会显著下降，主要原因是衬底的机械夹持效应限制了材料的极化旋转和晶格变形。 为了克服这一局限，研究者们提出了一种非传统方法，通过电场诱导的反铁电到铁电相变和衬底约束的耦合，实现了反铁电薄膜的显著机电响应。相关研究观察到，氧八面体的去倾斜与所有维度下晶格体积的扩展相符，同时平面内的夹持进一步增强了平面外的扩展。 研究来源 本文由来自多所知名机构的研究人员共同撰写，包括University of California, Berkeley, ...

锂离子电池正极材料结构变化的动态与热力学研究 学术背景与研究动机 锂离子电池是现代便携电子设备和电动汽车的重要动力来源，传统上使用层状LiCoO2正极材料。然而，持续的高能量密度需求促使科学家们探索新的高能量密度电极。锂富氧化物正极材料（如Li1.2Mn0.8O2）因为在循环中能同时利用过渡金属离子和氧化还原反应，提供了比传统正极材料更高的能量密度。然而，这些材料在循环过程中往往伴随着结构变化，大大影响其能量密度。理解这些结构变化及其与氧氧化还原行为之间的关系成为改进锂富正极材料的主要挑战。虽然已有研究揭示了一些氧氧化引起的结构变化，如过渡金属迁移和氧二聚化，但由于实验和建模的困难，关于原子至纳米尺度的详细图景仍不完善。 论文来源 这篇文章由Kit McColl、Samuel W. Cole...

近年来，燃料电池作为一种清洁、可再生的能源技术，得到广泛关注。然而，燃料电池的广泛应用面临着氧还原反应（ORR）电催化剂的稳定性问题。具有化学有序结构的L10-PTM间金属纳米晶体（INCs），因其较低的形成能量（例如，有序L10-PTFE的原子形成能约为-0.232 eV）和较高的内聚能，显示出比无序A1-PTM更高的稳定性，这使其成为燃料电池领域里极具潜力的电催化剂之一。然而，实现这种有序结构所需的高温退火处理（通常>600°C）常导致严重的颗粒烧结、形态改变，以及降低其有序度，使得这种电催化剂难以规模化生产，并限制其在燃料电池中的实际应用。 为解决上述问题，本研究团队提出了一种新型的低熔点金属（M’ = Sn，Ga，In）诱导键强度削弱策略，以降低活化能（Ea），促进PTM（M = N...