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大家好,听说国内高温得不行了?没事……硅谷最近也成火炉了……大家一起热!那如果来个机器人给你做杯冰沙降降温可好?

本周技术前沿可以说是很先进、很好玩啊!除了有初创公司捣鼓的冰沙机器人,还有美国高校开发的有触觉的假肢能摘葡萄、美国知名药企曝光有望长效抗艾滋病的药物,赶紧来看!

初创公司

  • 夏天想喝冰沙?机器人来给你做一杯!

硅谷一家初创公司 Blendid 正在通过机器人制作冰沙。其公司的数据科学家为每种饮品成分收集了数百张图像,以训练深度神经网络来准确发现各种成分,机器人本身还搭载了22个传感器。

这家硅谷机器人公司使用的是由英伟达 Jetson 超级计算机驱动的人工智能,希望快速提供可定制的果汁和蔬菜混合物。

如今,客户可以在下订单前自定义成分选择。在顾客选择可选配料后,机器人会自动调整其他配料,使冰沙具有良好的口感和质地,并保持正确的份量。

Blendid 的冰沙机器人现已安装在旧金山大学校园,湾区某家高科技公司的自助餐厅和Plug and Play Tech Center。有计划将继续在斯坦福大学校园安装。

有没喝过的小伙伴来说一说,好不好喝?小探准备找时间去喝喝看……

  • 自动跟随系统让一位司机开两辆开车!

本周,在佛罗里达州奥兰多举行的自动驾驶汽车研讨会上,一家硅谷创业公司 Peloton 推出了自动跟踪系统“Automated Following”,这是一种新的自动驾驶系统,被认为可以通过复制人为驱动的卡车的动作,让后面一辆卡车“跟踪前一辆卡车前进”。

这个“自动跟踪系统”的工作原理是:复制人力驱动卡车的转向和制动指令,从而形成两辆车前后成“排”前进。“我们采用了不同的方法在 8 辆车中实现商业化自动化跟踪,”该公司首席执行官 Josh Switkes 表示。当然,该公司并未说明测试 Automated Following 系统的自动化程度到什么阶段了(大家都知道,自动驾驶有按L1-L5分类的)。

该技术如果成功实现的话,被认为将可能为卡车运输公司节省大量资金,比如可以降低燃料成本,更不用说减少拥堵,碳排放和事故。

大公司

  • 画像师要失业了?GAN 生成的油画像让你有 “专属” 的油画像

麻省理工大学和 IBM Watson 联合实验室本周发布一款名为 AI Portraits Arts 的网站,可以把任何人类的图像变成一幅很有文艺复兴风格的油画。比如这是埃隆•马斯克:

发际线画得太高了!再来一张:

像吗?底下基努里维斯更像,甚至连略带忧郁的眼神也完美还原啊……

别以为只是静态照片可以变成油画,动态视频也不在话下:

该研发团队说,他们用足足 45000 张肖像画喂给 AI,才训练成了这个 AI 灵魂画师。它不仅画风多变,还能自己掌握抽象化程度。具体怎么做到的呢?有两部分:GAN 里的生成器负责生成图画,判别器负责“把关”,确保画能以假乱真。

生成器里有大量 AI 画像,这些画像都是从人类画作修改而成的。然后,系统按着照片生成画像,把一个向量(Latent Vector)映射到这些海量 AI 画像里和照片最接近的一幅。图像生成后,为确保照片和所生成图像相似,团队设计了一个 Inverter,可以从照片里近似出一个向量,用来找到潜在空间里最合适的那个向量。

需要注意的是,这不是我们之前玩过的风格迁移。GAN 生成的图像,脸部线条、风格、背景细节等都是 AI 自己选择与设计的,比风格迁移高级很多。相比下,风格迁移通常是简单地改变颜色、相当于加了 “滤镜”,但照片的要素保持不变、也不是再创造。

对比下,比如这是原图:

这是风格迁移:

这是文艺复兴版油画像:

不说了,小探也准备去玩玩复古风………但目前网站由于访问量过大,已经 404了...网址在此,拿走不谢:https://aiportraits.com/

  • IBM 开源新型AI工具,加速癌症研究

近日,在瑞士巴塞尔举行的第18届欧洲计算生物学会议(ECCB)和第27届分子生物学智能系统会议(ISMB)上,IBM展示了最新的研究成果,三种旨在加速癌症研究的机器学习解决方案:

1)PaccMann(基于多模式注意力神经网络的抗癌化合物敏感性预测):这是一种多模式深度学习解决方案,它使用来自不同来源的数据来帮助预测病变组织中的细胞将如何响应给定的药物。

2)INtERAcT(交互作用网络影响):这是一种从科学出版物中自动提取知识的工具,譬如从与癌症相关的有价值的科学论文中自动提取数据。INtERAcT的一个特殊优势是能够推断特定疾病背景下的组织交互作用。与健康组织中正常的交互作用的比较可能有助于深入了解疾病机制。

3)PIMKL(路径诱导的多核学习):这是一种新的机器学习算法,可以根据分子数据产生可解释性的表型预测,这有利于医生基于从患病组织样本获得的分子数据预测疾病进展,并对患者进行量身定制的治疗。

  • 艾滋病预防有望默克公司发明皮下植入防艾装置

一直以来,人们都认为艾滋病是无法被预防的,但现在这种想法或许有望被颠覆。

7 月 23 日,默克公司(MSD)在 2019 国际艾滋病学会会议上宣布,他们成功研发出了一种只有火柴大小的塑料材质皮下植入物,该植入物可以被植入到手臂皮肤下,进行药物缓释,能在 1 年有效期内帮佩戴者预防 1 型艾滋病毒感染。

该装置只有 2 毫米粗、4 厘米长,非常小巧。装置中的长效抗艾滋病毒药物名为 “islatravir”(MK8591),是默克公司研发的一种核苷逆转录酶抑制剂。

(该装置十分小巧。图自《纽约时报》,版权属于原作者)

据报道,islatravir 的药效是之前 HIV 药物的 10 倍,由于其很少剂量就能见效,因此这款药物的副作用更低。此外,该药物在人体内的半衰期长达 5 天,这就意味着其给药频率低于其他 HIV 药物,能够进一步降低药物副作用。

目前,进行在老鼠和猴子身上的试验已证明了 islatravir 抗艾滋病的有效性。如果这款药物能被临床推广,相信会对艾滋病的预防起到很大的作用。


美国高校

  • 假肢也能有触觉了!犹他大学研发高科技假肢

假肢早已不是什么新鲜事了,但在7 月 25 日最新一期的《科学机器人》(Science Robotics)杂志上,犹他大学研发小组最新开发的一款机器人手臂:卢克臂(Luke Arm)的突破之处在于,它能为佩戴者提供触觉,让佩戴者使用更灵活。

“卢克臂” 的信号系统由犹他大学生物医学工程副教授 Gregory Clark 所领导的犹他大学研究小组研发,该系统允许假肢手臂接入佩戴者的神经系统,实现大脑向机械手臂发送动作信号。

肢体健全的普通人在刚刚接触物体的那一刻,会有一股神经脉冲信号沿着神经传入大脑,随后逐渐减弱。此款机械手臂就是要模拟这一过程。为此,研究人员在机械手臂上安装了能够通过阵列向神经发送信号的传感器,以模仿手抓东西时的感觉。

(佩戴者用卢克臂可以完成摘葡萄等精细手部动作,

图片版权属于 University of Utah Center for Neural Interfaces)

该系统主要使用了犹他大学生物医学工程荣誉杰出教授 Richard A. Normann 的一项重要发明——犹他斜电极阵列(Utah Slanted Electrode Array)。该阵列由 100 个微电极和导线组成,研究者把它们植入截肢者前臂的神经,并与身体外部的电脑相连。阵列解析来自手臂中的神经信号,通过计算机将它们转换成数字信号,然后指挥机械手臂的移动,让假肢佩戴者使用更灵活。

  • 对老鼠大脑导航系统的研究,或将改进汽车及机器人的导航

根据波士顿大学一项新研究显示,老鼠在大脑的纹状体中具有专门的脑细胞,为它们提供周围环境的地图。研究人员认为人脑也可能有这些神经元,但任然需要进一步研究确认。

该研究为大脑导航系统的运作提供了宝贵的见解,这些知识可以帮助创建更智能的自动驾驶汽车,让它们可以绕过障碍物以及生物体。

该研究源于波士顿大学的脑科学教授 Michael Hasselmo 实验室。目前,他们只研究了这些老鼠大脑的边界细胞如何对墙壁这样的静态目标做出反应。

在未来的研究中,他们希望解决细胞如何响应更动态的边界和目标,如移动物体或人。他们还在研究这些细胞如何在黑暗环境,也就是视觉信息依赖较少的环境中作出反应。

  • 斯坦福大学研究员:设计电子游戏为科研服务

斯坦福大学的研究人员 Rhiju Das和Ingmar Riedel-Kruse 都非常喜欢玩电子游戏。他们也都开发了自己的游戏,而目的是为了助力科研。

Das 是生物化学系副教授,他开发了 Eterna,这是一款在线益智游戏,玩家为基于 RNA 的药物设计分子。Eterna 已经吸引了超过 20 万名玩家,这些非专家开始撰写他们自己的同行评审手稿,并在斯坦福大学组织了年度 Eternacon 大会。

Riedel-Kruse 专注于教育游戏。在这个领域,他开发了一些生物游戏,让玩家可以在这里与活细胞进行游戏互动,例如一款让人们用寻光微生物踢足球的游戏。

Das 和 Riedel-Kruse 都致力于将玩家们的一些成熟的游戏玩法转化为实验室成果,并会奖励这些贡献者。他们认为,游戏的发展是严肃科学研究更进一步的潜在强大途径。

海外高校

  • 走路情况、夜间玩不玩手机就能判断你是什么性格了?

来自澳大利亚皇家墨尔本理工大学的科学家声称,已能通过电话位置和使用人走路的步伐速度,这些检测到的常见行为来判断五种人格特征。

“我们走路的速度,走得多快,或者我们在夜间拿起手机时的活动是经常遵循某种模式的,这些模式对我们的性格类型有很大的影响。” 参与研究的科学家 Flora Salim 公开宣称。

据研究团队表示,目前他们研究是只基于 52 名参与者得出的结论,他们计划在更大范围内重复他们的实验。

研究结论包括哪些呢:工作日晚上一贯运动的人通常更内向,而外向的人表现出更多随机模式,因为他们可能会遇到不同的人,并且会采取无计划的选择;友善和富有同情心的女性比其他任何人都更多地打电话;尽职尽责,有组织的人不会经常在很短的时间内联系同一个人;敏感或神经质的女性经常检查她们的手机或经常深夜用电话……

所以,大家觉得这结论准不准?看完今天的技术前沿,你对哪条印象最深刻?欢迎大家留言讨论!

想看更多好玩的、前沿的技术洞察,欢迎点击硅谷洞察此前文章:

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