源码

首页 » 归档 » 源码 » 技术前沿洞察:3D打印出活体心脏,AI让你体验登月

技术前沿洞察:3D打印出活体心脏,AI让你体验登月

你们知道吗,3D打印技术可以打出活体心脏啦,我们终于可以实现用眼睛来控制镜头的焦距了,以后无人机可能实现数日飞行,AI能够圆大家的登月梦了....高校、大公司的前沿技术频出,赶紧来看!

美国高校

卡内基梅隆大学3D打印出活体的、正常运作的人类心脏

来自卡内基梅隆大学的一组研究人员正在研究活体打印人类心脏的3D,包括打印小血管和大型心室。在8月的第二期《科学》杂志上,这个研究小组分享了他们的成就。

这是一种先进版本的Freeform Reversible Embedding of Suspended Hydrogels(FRESH)技术,以前所未有的复杂度3D打印胶原蛋白,并构建人类心脏的组成部分,如小血管到瓣膜到心室搏动。最近该技术获得专利,并许可给了FluidForm公司。FluidForm正在致力于大幅提升3D打印活体器官的能力。

打印能够正常运作的人体器官特别具有挑战性,因为器官形状复杂,必须在打印时获得支持,否则会开始下垂,而该团队通过用一种临时支撑凝胶打印支架解决了这个问题。

虽然研究人员准确地打印出了患者器官的解剖结构,并且器官可以像真实的心脏一样收缩和扩张,但目前其还在概念验证阶段,打印的部件还没有进入活体。

1.PNG

更多信息:https://futurism.com/the-byte/researchers-3d-printed-functional-components-human-heart

斯坦福大学开发出淡水和海水混合能源技术

最近斯坦福大学的研究团队发表在美国化学学会的ACS Omega期刊上的一篇论文,介绍了一种将咸海水和淡水混合产生能量,制作电池,并用它来为沿海污水处理厂供电的方案。

研究人员测试了这种电池的一个原型,监测它的能量生产,同时用帕洛阿尔托(Palo Alto)地区工厂每小时排放的废水与半月湾(Half Moon Bay)附近收集的海水交替进行冲洗。在180多次循环中,电池材料在捕获盐度梯度能量方面保持了97%的效率。这项技术可以在任何淡水和盐水混合的地方使用,但应用于废水处理厂是一个特别有价值的业务场景。废水处理是能源密集型的,约占美国总电力负荷的3%。但是,废水处理厂很容易受到电网关闭的影响。使废水处理厂实现能源独立不仅可以减少电力的使用和排放,还可以减少它们受停电的影响。

2.PNG

更多信息:https://news.stanford.edu/2019/07/29/generating-energy-wastewater/

人工智能算法搞的发明应该算谁的?

来自英国的科学家正在与三个不同国家的专利局打官司,探讨的议题是:人工智能算法搞出来的新发明,专利到底应该算谁的?

Stephen Thaler是一位工程师和法律专家,他开发了一个叫做Dabus AI 的算法,而Dabus AI 则发明了数种新技术,例如它设计了基于分形的易于掌握的食物容器,以及发明了可反映大脑活动的模式灯。Stephen Thaler为Dabus AI 的这些发明在英国、欧洲和美国申请专利,并想把这些专利归到Dabus AI 名下。然而,这些国家的专利局认为,如果有人使用了 Dabus AI 算法发明了某样产品,那么按照传统定义,专利合法权利归于人类而不是算法。这是一个不同寻常的分歧,说明我们的法律体系还未准备好适应新的新兴技术。

更多信息:https://futurism.com/scientists-ai-inventor-patent

加州大学圣迭戈分校:眨一眨眼,就能改变焦距的软性镜头

加州大学圣地亚哥分校的研究人员开发了一种柔软的机器镜片,操作者可以通过眨眼和眼部肌肉运动来控制镜头。当操作者眨眼两次时,镜片会将调换焦距,如果向左、向右、向上或向下看,镜片则将跟随眼球的运动,切换到不同的方向(如下图)。

3.gif

由于镜头由柔软的材料制成,因此可以在自身焦距上改变32%。这个软性镜片是人类和软机器之间接口的第一个例子,是软质活性物质的概念证明,可通过身体信号进行远程控制。该系统的潜在应用包括视觉假肢,可调节眼镜,VR和以及软性机器人等。

3.PNG

“虽然目前这个项目仅仅体现了眼电控制,但背后的想法非常通用,”研究人员表示, “在本次演示中,我们使用眼球运动产生的信号来控制软性镜头。原则上,我们可以扩展这个想法,并使用其他例如手部运动、心跳等生物信号来控制软性机器人。”

小探也很希望以后不用手动去调节相机焦距,动一动眼睛就能出大片!

更多信息:https://ucsdnews.ucsd.edu/pressrelease/eye-controlled-soft-lens-paves-way-to-soft-human-machine-interfaces

耶鲁大学:Juul 电子烟会产生未被列出的化学品,可能损害用户呼吸道。

耶鲁大学的研究人员发现,目前流行于市面的 Juul 电子烟的多口味烟弹在化学反应中可能会产生意想不到的化学物质,并可能刺激使用者的呼吸道。

尽管 Juul 电子烟非常受欢迎,但是人们对其气雾(vapor)的成分了解甚少。研究人员用一个电子烟机器分析了 Juul 的“CrèmeBrulée”,“Fruit Medley”和“Cool Cucumber”这几种烟弹,并发现在一种常见的香料“香草素”与电子烟中携带尼古丁和香料的醇相互作用时,会形成一种叫做缩醛(Acetals )的化学物质。

4.PNG

“我们可以在'CrèmeBrulée’口味的烟弹以及由此产生的气雾中检测出这些缩醛,”该项目的主要研究者 Hanno Erythropel 表示。该研究发现,60%-70%的缩醛会从烟弹液体转移到蒸汽中,并被用户吸入身体。

更多信息:https://news.yale.edu/2019/07/30/juul-users-inhaling-chemicals-not-listed

在用于测试的 Juul 电子烟产品中,大多数缩醛是由与甘油反应产生的。研究人员还指出,在测试中发现,“Fruit Medley”这种口味总含有的薄荷醇,一种用于抵消尼古丁苦味的物质,有可能增加使用者的尼古丁摄入量。

该项目的另一位研究者,杜克大学的Sven-Eric Jordt表示,研究者没想动会发现由香草醛形成的这么多其他化学物质。香草醛在传统卷烟中被禁止使用,但在电子烟没有太多限制。但研究表明,由香草醛产生的化学物质比香草醛本身更容易刺激呼吸道。

加州大学伯克利分校:无人机将有望凭借新技术飞行数日

加州大学伯克利分校的研究人员在热光电效率方面获得了突破,这一技术突破可能超轻型发动机可以为无人机提供数天的动力。

更多信息:https://newscenter.lbl.gov/2019/07/26/drones-will-fly-for-days-with-this-new-technology/

研究人员现在的目标是通过应用这些新技术发现,在未来将热光电效率提升到达到50%。

根据伯克利实验室材料科学部高级教员科学家、加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学教授 Yablonovitch 的说法,目前的研究建立在他和学生2011年发表的工作基础之上。当时的研究发现“与传统的科学智慧相反,提高太阳能电池效率的关键是不吸收更多的光子,而是发射更多的光子”。

最近,来自加州大学伯克利分校的一个研究小组发现,安装在光伏电池背面的高反射镜可以反射低能红外光子,并重新加热热源——这将为高能光子提供再次获得电力的机会。这项突破性的发现使研究人员能够将热光伏技术的效率提高到29%。

热光电技术是一种以让无人机和其他无人驾驶飞行器连续运行数天的超轻型替代动力源,在过去的15年里,利用热光伏技术将热量转化为电能的效率一直停滞在23%。

大公司

Facebook在脑移植增强现实眼镜的研发中更进一步

经过两年的摸索, Facebook和UCSF的研究人员近日在Nature Communications 杂志上发表了脑机接口项目的成果,可以准确地通过捕捉来自实时的大脑信号来解读佩戴设备的人听到和说出的对话。此成果是向神经植入领域迈出的重要一步,可用于恢复因中风,脊髓损伤或其他疾病而失去说话能力的患者的自然交流。

5.PNG

UCSF通过从大脑的两个不同部分解码两种信息,将其用作上下文,来提高精度。他们使用电极植入三名接受癫痫治疗的患者的大脑中。志愿者听取了一组预先录制的问题并大声说出了他们的反应。UCSF团队记录下他们的大脑活动,并将这些数据用来训练机器学习算法。之后,当研究参与者被要求再次回答问题时,算法仅使用大脑活动来首先确定志愿者是在听还是说,然后尝试解码语言。

然而,Facebook对生成增强现实眼镜比生物医学设备更感兴趣。前日,埃隆马斯克的大脑增强公司Neuralink宣布正在开发一种由3,000个柔性电极组成的植入式阵列,以增强大脑功能。而Facebook打算制造使用红外线从外部听大脑信号的AR眼镜。Facebook Reality Lab的负责人表示, 该计划暂时没有产品化的目标,尚在早期研究阶段。

IBM的HEIDI: 人类和机器可以共同合作攻克法律术语

在计算语言学协会第57届年会(ACL 2019)上,IBM展示了“HEIDL:Learning Linguistic Expressions with Deep Learning and Human-in-the-Loop”,这种新的模式使人们更轻松,更快捷审阅由人类标记数据训练的深度学习模型产生的自然语言标签的有效性。

6.PNG

IBM Research AI和密歇根大学之间的这种合作探索了human-in-the-loop模式的替代方案,例如主动学习,将专业人士带入循环两次:首先由IBM律师在近150份合同中梳理了20,000个句子,以注释与终止,通信和支付等关键条款相关的短语。利用这些数据在新的human-in-the-loop原型里训练一个自然语言处理模型提取条款。

HEIDL通过精确程度(precision)和回顾(recall)对机器生成的语言表达进行排名。精确度是指在合同中正确识别相关条款的程度。而回顾用来衡量在提取相关条款时的有效性。换句话说,更精确的表达可以减少错误,并且可以更好地回顾更多条款。HEIDL用户可以通过设置最小精度和回顾阈值来限制可接受语句的集合,然后可以立即观察到这些变更的影响。

英伟达使用AI增强技术重现登月体验

在本周洛杉矶的SIGGRAPH 2019会议上,为了庆祝阿波罗11号登月50周年,英伟达推出了一款由RTX驱动的互动演示,让与会者一起登月飞行。参观英伟达展台的参观者将立即认出一个真实重现的登月场景:一名宇航员站在阿波罗11号着陆器旁边。但是,走得更近,他们会注意到宇航员开始移动 - 而且它正在复制他们的确切动作。

7.PNG

英伟达在展位中设置了一个摄像头,以捕捉人的姿势,并将他们的动作与3D呈现的宇航员相匹配。使用由NVIDIA Research设计的姿势估计技术,交互式演示不需要任何特殊的套装,多个摄像头或深度传感器 - 它只需要一个愿意参与者和一个现成的网络摄像头。

通过实时光线跟踪来呈现每个细节,结合开放式协作平台Omniverse,英伟达简化了2D和3D产品流水线,从单个2D视频源重建3D人体运动和位置。利用姿态估计技术,RTX GPU中的Tensor Core可加快AI推理,从而了解人的运动。然后将该信息翻译并发送到Omniverse渲染器,以使精确的移动与3D宇航员相匹配。射出真实的3D图像让参会者模拟一名宇航员,探索真实的月球景观。

(0)

本文由 投稿者 创作,文章地址:https://blog.isoyu.com/archives/jishuqianyandongcha3ddayinchuhuotixinzangairangnitiyandengyue.html
采用知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可。除注明转载/出处外,均为本站原创或翻译,转载前请务必署名。最后编辑时间为:8月 6, 2019 at 11:55 下午

热评文章