像鋼鐵俠一樣工作、用意念控制機器人，這個技術有點炫酷

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封面圖自網絡，版權屬於原作者

本周的技術前沿洞察，真的有點炫酷：既有能讓你像《復仇者聯盟》裡鋼鐵俠一樣酷炫工作的神器、又有讓你用 “意念” 就能控制的機器人，還有比 《哈利波特》裡的金色飛賊更輕、更小、更靈活的機器人 ... 只能說，真實生活裡的技術發展有時比電影更精彩！

美國高校

不用進行大腦植入，人也能控制機器人手臂了！

如果你想用你的思想控制一個機器人，有什麽辦法？

如今有兩種辦法：大腦植入技術（brain implant），在這種情況下，人對機器的控制是平穩而連續的。如果不需要大腦植入手術，就需要戴上頭外部感知腦電波的設備，但是你對機器的控制可能生澀而不那麽精確。

現在，卡內基梅隆大學的工程團隊正在縮小這兩個選項之間的差距。他們創造出了第一個無創、用心靈控制機器人的手臂，展現了以前只能通過腦植入技術保留的平滑、連續運動。也就是說，我們可能有一個更接近未來的，可以用自己的思想來控制我們周圍的技術了。簡單說，這是無創腦機接口技術的重要一大步。

本周三，該成果發表在《科學機器人》雜誌上，研究人員描述了他們如何結合傳感器和機器學習技術來創建一個腦電腦界面（BCI），它可以觸及那些佩戴腦電圖（EEG）頭帶實驗者大腦深處的信號，從而實現對機械臂的高分辨率控制。

CMU 生物醫學工程理事教授、系主任 Bin He 表示，這種技術能使整個人類受益，而不僅僅是運用在那些具有運動障礙或癱瘓的人身上。

感興趣的可以點擊原文閱讀：

https://engineering.cmu.edu/news-events/news/2019/06/20-he-sci-robotics.html

伯克利大學：聽你說話聲音，就能猜出你的手勢

伯克利大學聯合 MIT 等高校的最新研究很有意思：利用卷積網絡，隻憑借聽你說話的聲音，就猜出你說話時的手勢。不論你說話時手舞足蹈、還是慷慨激昂，你的聲音都會 “出賣” 你。

無圖無真相，先看這個預測有多準確：左邊是根據聽聲音 “算” 出來的手勢，右邊則是正確答案：

怎麽樣，是不是“神還原”？這個技術是怎麽實現的呢？

首先，研究人員建立了一個由 10 名說話人組成的、144 個小時的視頻數據集。為了確保模型適用範圍多樣性及話題多樣性，說話人的說話情景各不相同：有電視節目主持人主持節目、大學教授講課等。

然後的關鍵步驟是：給定一段語音，通過上圖的翻譯模型，即上圖 G 部分，預測談話者在說話時相應的手勢動作；再採用回歸函數，即上圖 L1 部分，從數據中提出訓練信號，並通過度抗性鑒別器，確保預測的手勢在時間上與說的話一一對應、且符合說話人的一貫風格（哪怕同一句話，由不同人說出來，也會有不同的手勢）；最後一步，則是用一種現有的視頻合成方法，來生成說話人說出這些話時的樣子。

MIT：用神經網絡來做pizza

麻省理工學院研究人員開發了一種會自己做 pizza 的神經網絡：神經網絡可以通過查看各種各樣 pizza 的圖片，來確定 pizza 餡料成分的類型和分布，並找到放餡料的正確順序。

這個項目名為 PizzaGAN，GANs（生成對抗網絡）使用模型來做出決策。PizzaGAN 從 Instagram 下載了 9213 張 pizza 圖片，並給每張圖片都分配了一組描述其餡料的標簽。研究者還給神經網絡“投食”了 12 種常見的披薩配料的圖片，包括芝麻菜、培根、西蘭花、玉米、羅勒、蘑菇和橄欖等等，加入數據集供 AI 選擇。

換句話說，一旦這個 PizzaGan “出師”，只要給它看一眼想要的 pizza 的圖像，它就能自動識別餡料的類別，然後把圖像分解成一個有序的圖層序列，知道什麽時候要用什麽手法放置餡料食材。

該研究團隊表示，儘管目前該項目只是針對 pizza 製作建立模型並加以分析，但這種方法在未來對於其他類型的有層次食物（比如漢堡、三明治和沙拉）也很有前景。除了食物以外，這種模型也有可能被用在時尚界，例如搭配服飾、做造型等。

現在問題來了：包子餃子餛飩餡餅這些餡在裡面的東西，該怎麽辦呢...

原文在此：https://www.csail.mit.edu/news/making-pizza-neural-networks

像鋼鐵俠一樣通過拖拽圖像來進行數據分析

看過《復仇者聯盟 4：終局之戰》的朋友一定對這個場景非常熟悉：鋼鐵俠對著全息計算機將投射到空氣中的三維數據一頓“酷炫操作”，穿越時空拯救地球的方法就找到了。

現在，麻省理工學院和布朗大學的研究人員幫有著超英夢的漫迷們實現了夢想：他們開發了一個在觸摸屏上運行的互動式數據分析系統，讓每個人都可以像鋼鐵俠一樣，手指點一點，驚人結論就算出來了。

多年來，研究人員一直在開發一種名為 Northstar 的互動式數據科學系統。Northstar 在雲端運行，其界面支持包括智能手機、互動式白板在內的所有觸摸屏設備。

近期，在 ACM SIGMOD 會議上發表的一篇論文中，研究人員詳細介紹了 Northstar 的一個新組件VDS，也就是“虛擬數據科學家”。它可以立即生成機器學習模型，並在其數據集上運行預測任務。

Northstar 支持實時協作，只需要一張互動式白板，每個人在白板上對著圖像拖拖拽拽，就能實現分析或預測計算的要求。醫生可以使用該系統來幫助預測哪些患者更容易患某些疾病，而企業主則可以預測銷售情況。

研究者表示，通過這種可視化的操作，可以快速準確地進行複雜分析，數據分析將不再是一件聽起來很遙遠的事情。

哈佛大學：開發出史上最輕 “蜜蜂” 飛行機器人

當地時間6月26號，Nature 雜誌發表了由哈佛大學微機器人實驗室的研究人員研發的、模擬昆蟲製造的飛行機器人。

這個名叫 RoboBee X-Wing （“機器人蜜蜂 X 翅膀”）的四翼蜜蜂機器人，是有史以來最輕巧的自主飛行機器人，翼展約 3.5 厘米，在不帶電池的情況下，重量僅有 259 毫克！這個重量有多輕呢？一般來講，一粒藥片 500多毫克左右，也就是說，兩個蜜蜂機器人的重量才僅有一粒藥片的重量。

這項研發由哈佛大學哈佛大學工程與應用科學學院 Robert J. Wood 教授領導。文章引用該項目研究人員的話稱，此款飛行器是迄今為止最輕的昆蟲飛行器，它使用太陽能電池，只要有光源就能持續、不受束縛地飛行。

它的能量來源是一個重約 10 毫克的微型太陽能電池，而且這種電池也很節能，驅動一個RoboBee 所需的能量比聖誕彩燈上一個單獨的小燈泡耗能還低。

研究人員表示，該款機器人蜜蜂可以用於環境探索、搜索和救援等任務。怎麽樣，這麽靈巧輕便的機器人，是不是讓《哈利波特》的金色飛賊也略遜一籌呢？

教機器人如何“取悅”人類

雖然現在的機器人技術已經較以前有了很大突破，但是科學家們還一直在為優化無人自動機器人系統而努力。最近，史丹佛大學的研究人員發表了一項新的研究成果，通過告訴機器人人類的偏好，來讓無人機器人系統更貼心，更智能。

該團隊為機器人開發了一個提供指導的新系統，也被稱為獎勵系統。這個系統可以向機器人展示人類在面對一些物體時的操作方式，並提供了用戶偏好調查的數據，這裡麵包括了人類有關他們“希望機器人如何表現”等等問題的回答。

我們之前說過，通過向無人駕駛系統展示人類的操作方式，讓無人車掌握一定“人性化”的駕駛習慣。但是，人類的展示往往會包含一些“噪音”，每次展示也都多多少少有一定的出入，這會降低效率，加大機器人的學習成本，以及對數據清理的成本。

而這個新的組合系統會首先向機器人展示人類的行為，為自主機器人提供大量信息；然後再讓機器人對用戶進行使用偏好調查，例如，用戶想要機械手臂抬高一點還是降低一點等等。在測試中，團隊發現這種演示與調查結合的方式，比任何一種單一方式都更有效率，而且通過這樣訓練後的機器人獲得的好評比單一方式訓練的機器人高80%。

“這是更好地了解人們對機器人的期望的一步”，該項目負責人，史丹佛大學計算機科學和電氣工程助理教授 Dorsa Sadigh 表示， “希望能通過我們的研究，讓人類更有效率地與機器人互動，甚至互相學習。”

MIT：有望推動 3D 列印技術發展的新型 3D 印表機

目前 3D 列印的技術難點之一，即有些 3D 列印所使用的材料，比如矽樹脂等橡膠類材料和環氧樹脂等高溫材料，在傳統生產工藝中沒問題，但在 3D 印表機上很難被列印，導致材料分布不均勻、堵塞噴頭等問題。

據 MIT 新聞報導，MIT 電子工程和計算科學副教授 Wojciech Matusi 的計算製造研究組，在對該問題進行多年研究後，提出一種解決辦法：

首先，他們給 3D 印表機加上“眼睛”。該研究組使用光學相乾斷層掃描（OCT）技術，利用長波長的光透過材料表面、掃描材料，且分辨率極高：達到人類頭髮絲粗細的精度。由於現有掃描儀速度太慢，研究小組為此還研發出了一台特製掃描儀，比之前的儀器快 100 倍。

然後，他們還給機器加上了 “大腦”，即讓機器在列印並掃描每一層時，讓印表機用機器學習系統實時自動糾正錯誤，如果材料在列印過程中出現翹曲或收縮現象，機器會自動補充材料，避免在使用難以列印的材料時出現原材料堵塞印表機的情況。

這種更智慧的、有眼有腦的3D印表機，目前還在實驗室階段，如果能被商用，則有望比其它3D印表機更精確、且更擅長列印柔性材料。

海外高校

日本科學家把迷你大腦造出來了？！

多年來，科學家們其實一直在努力研發實驗室生長的“類人體”器官 —— 沒錯，就是像真實器官的假器官。一般來說，這些類器官會用於測試新的藥物或其他醫學治療。

現在，日本一組研究人員開發出一種“迷你大腦”，它不僅能夠顯示大腦皮質的複雜三維結構，而且還能夠協調神經活動。該研究表明，有了這樣的“類大腦”之後，醫生或許將能夠更好地研究神經系統疾病而無需切開任何人類大腦。

這項研究是發表在上周四的《幹細胞報告》（Stem Cell Report）雜誌上的，研究人員通過創造出一種多能幹細胞球（pluripotent stem cells），它具有發育成任何類型的身體細胞和組織的能力。他們將幹細胞放入裝滿液體培養基的盤子裡，模仿真實發育中大腦所需的環境，細胞組織會形成類似大腦皮層的結構。從這裡開始，研究人員研究各個神經元之間的聯繫和活動。

“這些類器官最有趣的特性之一是它們實際上概括了大腦發育過程的形態”，京都大學遺傳學家Hideya Sakaguchi 表示，它們的分層結構非常漂亮，看起來就像真正的腦組織一樣……

感興趣的可以點擊原文閱讀：

https://futurism.com/the-byte/lab-grown-mini-brains-advanced

科研機構

NASA 舉辦大賽，要在外太空種植蔬菜

對 “移民火星” 一直很有興趣的埃隆•馬斯克，估計看到這條新聞時會笑逐顏開：這是咱火星人的 “菜籃子工程”！

美國國家航天局（NASA）最近舉辦了一個“超越地球增長”的太空花園競賽，現已開始接受公開報名申請了。他們的挑戰是：設計一個 50 厘米立方體的 3D 空間，可以幫助宇航員在未來的太空任務中使用新鮮水果和蔬菜。

因為 NASA 一直希望未來能在太空中維持人類的生命，那麽久不可避免面臨著長期糧食生產的挑戰。因此，這個比賽的最終目的是實現在太空、沒有人為乾預的情況下能維護植物生長，並設計出機器人來自動化種植和收獲整個果蔬系統。

這場“太空花園比賽”將分為三組：高中組，大學組和專業組。對任何專業的人群開放，無論你是生物學、航天學，工程學，農業甚至製造業，都可以。只要在 2020 年 2 月 3 日之前提交設計就可以了！

其實，早年 NASA 已經開始在太空中嘗試種植大量植物，包括萵苣等。但是，想要在太空中可靠而有效地種植作物，需要植物不受重力束縛，並且朝向光源，還能夠依然向外伸展，面臨著多種挑戰。

怎麽樣，本期的技術前沿洞察是不是很 “黑科技”、很炫酷呢？如果沒看過癮，可以回顧我們往期的技術前沿洞察：