描述

1.機器人化學家洞察生命起源

英國格拉斯哥大學的化學團隊開發了一種機器人化學家，通過使用機器學習算法自主決定將 18 種化學物質中的哪些化學物質組合到反應器中，以及如何設定發生反應的條件。這項研究旨在通過讓機器在數周內不間斷實驗，為地球上復雜的有機生命是如何從其簡單的、無生命的化學物質發展而來的提供新的見解。

2.混合 AI 輔助診斷模型為宮頸病變做出快速診斷

來自中國和新加坡的專家團隊開發了一種人工智能輔助診斷系統，可以幫助細胞學家進行數據解釋并提高篩查效率和質量。該系統集成了用于目標檢測的 YOLOv3、用于目標分類的 Xception 和 Patch 模型，以及用于分割的 U-net，并從中國五個中心醫療中心收集了大型、帶注釋的訓練數據集。實驗結果顯示，該系統可以對宮頸癌前病變和感染性病變進行分類，敏感性超過資深的細胞學家，特異性略低但具有可比性，發表在雜志 Nature Communications 上。

3.拜登成立12人特別工作組，向AI研究人員開放數據，李飛飛在列

周四，拜登政府宣布成立「國家人工智能研究資源 (NAIRR) 」工作組。該工作組由12名學術界、政界和產業界人士組成，包括斯坦福大學李飛飛教授，谷歌云Andrew Moore。他們將制定一項計劃，旨在讓人工智能研究人員獲得更多政府數據、計算資源和其他工具。旨在鞏固美國在該關鍵新技術的前沿地位。

4.港理工團隊研發碳納米復合印染電子織物

近日，香港理工大學的研究人員對導電復合材料涂層織物進行了應變傳感機理研究，這項研究刊登在 Composites Part A: Applied Science and Manufacturing 期刊上，其中香港理工大學智能可穿戴研究所所長、紡織科技講座教授陶肖明擔任通訊作者。研究人員建立了導電織物的機電模型，驗證了模型的有效性，最大平均誤差僅為 5.51%。印染織物及其傳感機理模型不僅為紡織品導電織物的進一步設計、分析和優化奠定了基礎，而且揭示了電子織物領域中較寬泛的感興趣的物質現象。

5.加州大學圣地亞哥分校開發機器人導航系統

加州大學圣地亞哥分校的Laurel Riek 教授開發了一種更準確的導航系統，該系統將使機器人能夠更好地應對急診科日常和繁忙的臨床工作。研究人員還開發了一個開源視頻數據集，以幫助未來訓練機器人導航系統。

6.布朗大學研發下一代閉環腦機接口神經刺激器，用于治療帕金森、強迫癥等

通過植入的電極將電脈沖發送至大腦中特定位置，深部腦刺激 (DBS) 可以緩解與帕金森病相關的震顫，幫助緩解慢性疼痛，治療重度抑郁和強迫癥等精神疾病。最近，布朗大學生物工程師開發了一種新的基于周期的偽影重建和去除方法 (PARRM)，提供了一種從低采樣率和高采樣率記錄中去除偽影的解決方案。該算法消除了 DBS 系統難以在提供刺激的同時感知大腦信號的關鍵障礙，可能會成為邁向自適應 DBS 的重要一步。

來源：機器人大講堂