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从天津爆炸事故想入非非(150824)
热度 22 ymin 2015-8-24 08:38
从天津爆炸事故想入非非( 150824 ) 闵应骅 812 天津爆炸事故牵动着全国人民的心,在救火过程中光消防员据现在统计就死了 65 人,这些独生子也勇敢地往前冲。我在想,要是由机器人进去就不会有这么大的死伤。当然,现在机器人技术还达不到这个水平,所以我说有点想入非非。关于机器人,我们的新闻报道里有许多好消息,说什么工厂用上了多少机器人;什么公司推出了什么机器人。很少谈机器人面临一些什么问题?科研人员听了就不解渴,机器人技术还有什么可研究的呢?本月 IEEE Spectrum 发表一篇文章,介绍美国国防部高级研究局( DARPA )挑战赛上看到的机器人的技术难点。 6 月 6 日 DARPA 在加州波摩娜举行 DARPA 机器人挑战赛( DRC ),来自 6 个国家的 23 个站立机器人参赛。韩国高等科技学院的机器人 DRC-Hubo 获得冠军,获得 200 万美元的奖金。 DRC-Hubo 可以站立行走到机器前旋转轮子(如图 1 所示)。有的机器人能行走去开门、钻孔,也可能跌倒自己爬起来。 DRC-Hubo 完成 8 项指定的任务更快,而且更稳定地站在脚或者轮子上,它跪在轮子上还能溜冰。比赛安排了 8 个任务:操纵多用途运载车超越障碍;从该运载车上下车;旋转把手并开门;打开旋转阀;用电池供电的工具在纸面石膏板上打一个洞;把电源插头插到墙上插座里;穿越不平的地形或清洁碎片;爬一个比较短的楼梯。 从这次比赛中,我们学到了什么? 1. 软件是一个困难问题 机器人一般使人更容易想起硬件的问题,其实软件也很难。机器人必须有操作员,而且看不到机器人,要靠传感器接收数据,进行解释,然后告诉操作员,等待指令。不要告诉我全智能的机器人,像真人一样,至少我现在不相信。对于航天的机器人尤其是这样,在故障情况下,可能还需要地面修改某些程序。又譬如机器人要越过一堆碎石,机器人需要扫描地形,计算一个可行的路线,然后穿过障碍物(如图 2 所示)。这一系列自治行为是很困难的,但对救灾机器人却很关键。要让机器人能够自治地处理特殊情况。 2. 双脚行走很必要 本次比赛第三名是用轮子在轨道上走,第二名是可以行走,而第一名是既可行走,也有轮子。行走不是特别稳定,容易跌倒,自动爬起来就不容易。而灾难救援往往需要在很窄的路上走过。到处是碎石砖块,本来就没有路,靠你自己走。 3. 摔倒了怎么办? 展品都不希望机器人摔倒,特别是四肢已经无力,路上还有碎石和喷水。有些能站起来,有些则需要人扶。以麻省理工学院的阿特拉斯机器人为例,它在第一天从车上下来以后就摔倒了,右臂损坏,机器人软件让它用力一扭,它就只能用左臂工作了。人工修复了一夜,第二天才正常。卡内基梅隆大学的 CHIMP 企图做自修复,增加了许多东西,显得有点过度工程了。 4. 碰到破坏性故障怎么办? 有些机器人硬着地,无法修复。比赛中最惨的摔倒是阿特拉斯的第二天,它从车上下来,穿过一个障碍,碰到一个两米长的液压机喷水,掉到一个有粘性物的沟里,不得不靠人把它搬开。 5. 适应性是个大问题 场景很小的变化,或者程序或命令很小的错误都能引起机器人灾难性的故障。这就是为什么机器人现在还不能用于实际的救灾,而且今后相当一段时间都做不到。 DRC 决赛中的机器人比以前的机器人更加通用和随机应变。但是,各队都帮着机器人选择在非平坦地形上越过碎片的通路。没有一个行走机器人团队选择清理碎片,也没有一个带轮子机器人团队去治理地形。他们用最简单的办法绕开困难。而在实际灾难区,机器人必须自己面对恶劣地形和碎石,不光是表现功能,还要表现适应环境的能力。 6. 下一步怎么办? DARPA 举办 DRC 的目的不是说现在马上就能用,而是着眼于高风险、高收益、长期的技术追求。 10 年前, DARPA 举办过自主车辆的比赛,成功地引出了自驾驶汽车和卡车。今天,我们看到自治车辆技术主流的可喜发展。所以,如果能在 5-10 年内看到实用的救灾机器人就是 DRC 的成功。并不是说,其他的人型机器人都和 DRC 差不多,但都有继续前进的空间。今年, NASA 将向大学团队展示几个瓦尔基里人型机器人,以探索把人型机器人送往太空,最后到达火星的可能性。 图1 图2
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基因组,人工智能
热度 1 benlion 2012-10-25 08:42
贝塔朗菲提出过机体( organism )生物学、机体心理学和理论生物学,理论生物学采用数学模型的生物系统研究,并发展到数学生物学和计算生物学。 1999 年 M. Tomita 和文特尔等 发表 e-cell 信号传导网络模型,日本 Sony 公司 e-cell 合作组 H. Kitano 的论文多发表在理论生物学杂志,也是在 1999 年开始采用系统生物学词汇论述 in silico 方法和 S . Leibler 的 代谢系统鲁棒理论等,属于生物信息学和生物软件技术的延伸, 2002 年称为计算系统生物学,但 E. O. Voit 等论述 80 年代已经采用计算机方法建数学模型;因此,可称系统生物学的计算生物学学派,包括英国的 D. Noble 等。 2001 年德国 O. Wolkenhauer 发表以系统论方法的系统生物学研究提及 Principia Cybernetica Web 网 (2000 年元月有链接我的网站 ) ,包括 英国 D. B. Kell 和 H. V. Westerhoff 等属于理论生物学和生物数学体系延续下来的路径,可称之为系统生物学的理论生物学学派。 1999 年我采用“ genomic intelligence ”和转基因技术、仿生学等整合,并以 4 颜色绘制概念图 - 含有病毒转染转基因、细胞通讯信号传导、细胞内分子元件电路、核酸与蛋白质信息转换到神经元树状网络、蝴蝶形态图式等,表达系统遗传学和生物工程概念。 如果,组学( omics )系统生物学体现的是实验方法和生物技术仪器设备,计算生物学建立计算机模拟( simulation )和生物系统分析软件,理论生物学建立数学模型和系统理论等;那么,工程生物学是设计与合成人工生物系统,合成( synthetic )生物学一词即有化学合成,也有系统综合、部件装配( assemble )和计算机图形合成等含义,包括构成生物系统的人工生物分子,比如,多肽核酸和 XDNA 等,以及分子元件设计和系统模块组装等。 美国 N. Seeman 提出 DNA 纳米生物技术和研究 DNA 分子计算机, 1999 年之后 T. Knight 从纳米 DNA 计算机研究转向细胞计算机的基因工程方法。工程或合成生物学包括 J. Nielsen 等的代谢工程和细胞工厂等研究领域。 续,系统医学 – 回忆录。
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生物机器,科幻离现实有多远?
benlion 2012-10-4 10:04
- 实现的途径与未来的用途 也许有人会说我是看科幻电影看太多了,然而,在现实中的企业,比如, intel 已经设置未来学家的职务, DARPA 科学家从科幻中寻找灵感,现代科技可实现的能力越来越强。在中学时代就爱看的是科幻小说和推理小说,前者是想象思维的训练,后者是逻辑能力的操练,而且,科幻小说中不少概念和想法已经成为现实的科学与技术。 思想 - 罗素,有一段非常重要的论述,他把思想看作世界上最重要,不但影响社会,也影响科技的就是新的思想和思维的解放。钱学森之问是科技的创新,钱伟长之问是民族的气节,两者均离不开思想的解放。 回到科技,机器人问题,最初是阿斯莫夫提出机器人 3 规则,这属于伦理学。 实现机器人的智能化,同样,存在一些基本规则,这是基于生命科学的研究,我 2010 年在加州的纳米科学与技术国际会议上提出: 1 )能够自动寻找能源补给; 2 )能够操作机器人生产线; 3 )能够修订机器人设计图纸等。 首先,“生物机器”来自《生物机器》、《人是机器》和冯·诺伊曼的《计算机和人脑》等概念,诺伊曼的贡献不但在计算机领域,而且于经济学的博弈理论等。从动物行为和心理学到遗传学、生物技术的贯彻, 1999 年我将细胞的基因组看作一种“ genomic intelligence ”的计算机程序,从而成为可以人工改造与设计,这是合成生物学中生物计算机的一个重要概念。 其次,如同生物计算机是“湿”( wet )或活( living )的计算机 - 美国已有细菌计算机的部分运算功能,生物机器不同于现有“硅电子”机器人,而是有重新设计细胞分子模块和细胞网络构成的活( living )的自动化生物系统或活的细胞、组织与硅元件电子模块嵌合的生物化学机器人 - 英国已有部分实现的成果,在医疗工程乃至军事技术领域都是一个广泛应用的前景,比如,细胞计算机用于危险物品探测、生物机器人用于侦探等,医疗用纳米细胞机器人用于体内微观手术和治疗等。 注:美国科幻电影,基本包括 4 个方面的柔和, 1 )宗教(或神话), 2 )科学(未来科技设想), 3 )技术(拍摄于制作技术), 4 )艺术(美观和震撼的现代代艺术风格),不仅仅是这些,更重要的是蕴含着比较深刻的思想 - 伦理的和社会的并以全球眼光和宇宙视野,折射了现实社会和导演背景的人们在想些什么。
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天然机器与人工机器
benlion 2012-10-1 21:29
人类进入工业文明以来,一切事物都喜欢以机器来衡量,比如,社会机器、政治机器,而人造的一切机器又几乎都可以在生物界找到原型,比如,飞机与鸟类、车轮与圆木、计算机与人脑等;因此,如果说这些人工的世界是天然世界的仿造与改进,或称为自然系统的人工重新设计,那么,可以将自然生物称之为天然机器,这些天然机器与人造机器一样依据宇宙间的数学原理设计和物理化学规律运行。 也就是说自然界的生物系统,同样是一种依据物理化学机理设计的机器,人类研究自然界的生物,在一定意义上可以说是一种类同于反求工程,目的是为了自己能够重新设计与制造这类机器;因而,在一定意义上在生物学领域里的基础研究与应用研究在理论上统一了起来,比如,临床医学是对人体这架机器的故障诊断与修复,基础医学是研究人体机器的构成、运行设计的解构与分析。 系统生物学与系统生物工程的出发点,就在于这里了*,对自然机器的解构与人工机器的建构,未来的前景是什么?显而易见的是纳米机器人、智能机器人、生物计算机、细胞工厂和生物太阳能等机器系统的发明,包括,未来的飞机、潜艇等都可看作仿生机器人,具备自动化、智能化和拥有感知、传感、感应和响应环境变化和信息传输、解释和转换为行动能力,就是机器人的标志,而全然不在于是怎样的外形和材料制造。 上世纪60 年代 Bionics 在伊利诺斯大学提出,现在已经走向与基因工程、组织工程等结合,比如生物化学机器人的可实现,国际上2000年形成的 NBIC 技术,即纳米技术 (Nanotechnology) 、生物技术 (Biotechnology) 、信息技术 (Informational technology) 和认知科学 (Cognitive science) 的整合,研究与工业之间衔接的距离缩短,或直接就成为转化科学形态,如同转化医学一样;因此,未来生物科学与工程,将成为更直接的机器人科学与工程学科体系。 *,追求基础与应用科学难分、Bionics和Transgenics整合的境界(1999年)。
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GMT+8, 2024-6-5 03:22

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