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...

使用生成细胞自动机研究金的手性形态发生 背景与研究目的 手性（chirality）在自然界中无处不在，并且可以通过特定的分子相互作用和多尺度耦合在系统间传递和放大。然而，手性形成的机制以及生长过程中的关键步骤尚未完全理解。在本研究中，我们通过训练基于实验结果的生成细胞自动机（cellular automata, CA）人工神经网络，识别从非手性到手性形态的金纳米粒子的两种可区分的途径。手性最初由沿对映异构高指数平面边界的不对称生长的性质所决定。基于深度学习的手性形态生成解释不仅提供了理论理解，还允许我们预测前所未有的交叉路径及其结果形态。 作者与机构 本文由Sang Won Im、Dongsu Zhang、Jeong Hyun Han、Ryeong Myeong Kim、Changwoon ...

#利用机器学习和组合化学加快mRNA递送的可离子化脂质的发现 研究背景 为了释放信使RNA（mRNA）治疗的全部潜力，扩展脂质纳米颗粒（LNPs）的工具包至关重要。然而，LNPs开发的一个关键瓶颈是识别新的可离子化脂质。已有研究表明，LNPs在将mRNA递送至特定组织或细胞中表现出显著效果。经典的LNPs配方通常由一个离子脂质、胆固醇、辅助脂质和聚乙二醇化脂质（PEG脂质）组成，其中离子脂质在mRNA的加载和逃离内涵体方面起着至关重要的作用。 近年来，LNPs在临床应用方面取得了重大进展。例如，美国食品药品监督管理局（FDA）批准了首个针对遗传性淀粉样变蛋白病的短发夹RNA（siRNA）药物Onpattro，以及Moderna和Pfizer/BioNTech联合开发的两款SARS-CoV-2...

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, ...