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「心靈控制」機械假肢為殘疾人謀福音
機器人技術已經日臻完善,在不久的將來就會有大量的機器人代替人們去工作,是一件很美好的事情。科技的發展,已經到了一個全新的水平。為殘疾人設計的機械假肢也有了突破性的升級,此前我們大多見到的是只有手掌和前臂部分,但是現在,已經有研究人員為雙臂全截肢的人開發出了完整的機械義肢。
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神經擬態晶片可讓機器人擁有觸感,感知比人類快1000倍
近日,新加坡國立大學(NUS)的研究人員利用英特爾神經擬態晶片Loihi開發了一種人造皮膚,能夠讓機器人以比人類感覺神經系統快1000倍的速度檢測觸覺,還可以比眨眼快10倍的速度識別物體的形狀、質地和硬度。他們的研究發表在新近一期的《機器人技術:科學與系統》雜誌上。人類擁有觸覺,可以感知粗糙、柔軟等不同表面之間的細微差異。
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神經擬態晶片可讓機器人擁有觸感,感知比人類快1000倍,智能時代
原標題:神經擬態晶片可讓機器人擁有觸感,感知比人類快1000倍澎湃新聞記者 王心馨 實習生 何青怡機器人如果也能像人一樣能用皮膚去觸摸世界,並能通過晶片給出計算和反應,會是什麼樣?近日,新加坡國立大學(NUS)的研究人員利用英特爾神經擬態晶片Loihi開發了一種人造皮膚,能夠讓機器人以比人類感覺神經系統快1000倍的速度檢測觸覺,還可以比眨眼快10倍的速度識別物體的形狀、質地和硬度。他們的研究發表在新近一期的《機器人技術:科學與系統》雜誌上。
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SNN技術讓五指機械臂成功抓起氣球
目前的機械臂大多是二指、三指夾持器,這種夾持器多適用於大規模機械生產,但不大能滿足抓取日常生活用品的需求。此外,以往的機械臂通常基於預設參數運行,前期運算工作相當龐雜,且無法進行自主判斷和智能抓取,動作笨拙、機械。
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四肢癱瘓患者用「大腦意念」操控機械臂
來自約翰斯·霍普金斯大學醫學院(JHM)和該校應用物理實驗室(APL)的研究人員已把更強力的腦機接口技術用在了人身上。 不僅如此,在最近的演示中,他們使四肢癱瘓的殘疾人能夠用自己的「大腦意念」同時控制兩支機械臂,拿起餐刀、餐叉切下一塊蛋糕,然後把蛋糕送到自己的口中。
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腦控假肢,才是截肢患者的「升級」福音
在日常生活中,我們往往會因為各種原因導致人體的運動功能受損。罪魁禍首可能是任何東西,從肢體損傷到神經肌肉疾病。對一些截肢者來說,進行日常生活活動的能力取決於他們能否有效和可靠地繞過大腦和假肢之間斷裂的通路。強大的 # 腦機接口 ,可以幫助這些人恢復行動能力。
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癱瘓人士用「意念」操控雙機械臂吃...
來自約翰斯·霍普金斯大學醫學院(JHM)和該校應用物理實驗室(APL)的研究人員已把更強力的腦機接口技術用在了人身上。 不僅如此,在最近的演示中,他們使四肢癱瘓的殘疾人能夠用自己的「大腦意念」同時控制兩支機械臂,拿起餐刀、餐叉切下一塊蛋糕,然後把蛋糕送到自己的口中。
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可量產!宋繼強透露英特爾神經擬態和量子晶片進展
會後,英特爾中國研究院院長宋繼強接受了網易智能等媒體的採訪,透露了英特爾在神經擬態晶片和量子晶片上的研發進展,同時談到了AI晶片的應用與未來發展。以下為宋繼強受訪實錄(經網易智能整理):問:什麼是神經擬態計算,英特爾的神經擬態晶片進展如何?
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神經擬態計算如何提升性能?
12月4日,英特爾在2020年英特爾研究院開放日上,公布了集成光電、神經擬態計算、量子計算、保密計算、機器編程等前沿計算技術的最新進展並進行解析。近日英特爾首席架構師Raja Koduri談道,英特爾的目標是讓每個人都能獲得百億億次級計算。為此,英特爾研究院選擇以上五個領域來實現目標。
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神經擬態計算如何提升性能?
英特爾高級院士、副總裁、英特爾研究院院長Rich Uhlig介紹道,集成光電旨在將光科學與大規模晶片生產的成本效益相結合,計算模型方面有神經擬態計算和量子計算項目。在推動提高數據利用率的技術方面,有確保數據安全和隱私的新技術(保密計算),以及支持人們加速計算系統編程的新工具(機器編程)。
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聚焦進博會|神經控制的機械假肢 可自如寫毛筆字
對於肢體殘疾人來說,假肢是他們生活中的一項必需品。倘若能擁有一隻「靈活自如」的手臂,無疑是他們生命裡最大的渴望。11月7日,在進博會上一隻可以靈活運動的假肢吸引了不少人的目光。在現場,只見一位兩條手臂缺失的殘疾人在帶上了假肢後,不僅可以自如的運動,還可以提筆寫字。據該項目的負責人介紹,這款名為BrainRobotics智能靈巧假手的假肢,誕生於哈佛大學創新實驗室,是一款腦機接口技術與人工智慧算法高度融合的智能產品。
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回顧:神經擬態計算需求下的6種新內存技術
【IT168 技術】對神經擬態計算的興趣促使人們去研究一種新的內存設備,以複製/實現生物神經元和突觸的特性功能。近日有一篇論文(https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/admt.201800589)回顧了該領域的現狀,並討論了6種在這一領域最有前途的技術。
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現實生活中的《阿麗塔》,酷炫假肢機械臂,比明星更吸引人的存在
就在這部電影的宣傳中,有這麼一位現實版的阿麗塔和大導演們以及好萊塢明星們一起亮相,這位13歲的小孩兒名字叫Tilly Lockey,她並不是什麼主演,也不是什麼大明星,更不是製片人之類的,但是她的出現吸引了所有觀眾的目光,原因就在於她有一雙不同於常人的手臂。
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用大腦控制機械臂,如此科幻的事情現在已成為現實
(圖中站立者為Jennifer·L·Collinger)他們幫這位53歲的高位截癱患者簡·舒爾曼,成功掌握了用大腦控制機械臂,進而完成一系列複雜手部動作的技能。(猴子在用大腦直接操控機械臂)下圖簡略顯示了植入晶片的大腦皮層當中,相應神經網絡連接的密度與強度。可以很清晰地看到,最終兩組猴子的神經網絡都得到了增強。
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英特爾將推新型神經擬態計算系統,可模仿人腦工作方式 | 硬科技
記者 | 彭新編輯 |1CPU和GPU等傳統通用處理器特別擅長處理人類難以完成的任務,例如高精準度的數學運算。然而,當此類處理器即時處理非結構化和充滿雜訊的數據,並同步進行記憶、演算、推理和計算時,例如在圖像和聲音上,將很難滿足需求。
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解讀神經擬態計算:讓機器像大腦一樣"思考"
而目前,神經擬態計算就是這樣一種神奇的技術。·如何讓機器像人腦一樣工作 要想了解神經擬態計算,那麼首先要了解自然智能。 而神經擬態計算,就能夠通過不斷的訓練完成這樣的事情。 與深度學習、機器學習不同。如果給紅綠燈安裝一顆神經擬態計算晶片,那麼這個紅綠燈就可以從一個初始規則狀態開始學習,通過視覺的輸入,通過其它體系信息的輸入,逐漸「知道」怎麼樣按照當前的情況,自適應的去調整信號燈的切換,讓這個路口保持最大、最高效的通過率,以避免因車流大、綠燈時間短而造成路口堵塞的問題。
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最大規模的神經擬態計算系統,神經容量相當於小型哺乳動物的大腦
1980 年,人類首次打開神經擬態計算的大門。超大規模集成電路 (VLSI) 發明者之一、加州理工學院傳奇人物 Carver Mead 首次提出神經擬態概念,並設想用 CMOS 模擬電路去模仿生物視網膜,搭建具有生物計算特性的系統。2017 年,作為英特爾研究院的一個研究課題,英特爾開發了代號為 Loihi 的第一款自主學習神經擬態晶片,在神經擬態硬體的開發上邁出一步。
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最大規模的神經擬態計算系統,神經容量相當於小型哺乳動物的大腦
1980 年,人類首次打開神經擬態計算的大門。超大規模集成電路 (VLSI) 發明者之一、加州理工學院傳奇人物 Carver Mead 首次提出神經擬態概念,並設想用 CMOS 模擬電路去模仿生物視網膜,搭建具有生物計算特性的系統。2017 年,作為英特爾研究院的一個研究課題,英特爾開發了代號為 Loihi 的第一款自主學習神經擬態晶片,在神經擬態硬體的開發上邁出一步。
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Intel神經擬態系統支持1億個神經元:堪比小型哺乳動物
Intel在神經擬態前沿研究上不斷取得重大突破。日前,Intel Loihi神經擬態研究晶片擁有了「嗅覺」,只需單一樣本就可以學會識別每一種氣味,識別準確率極其出色,效率是傳統深度學習方案的3000倍以上。
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靠一種樣本學習多種氣味 神經擬態晶片拉近AI與人腦距離
通過堆疊晶片形成的神經擬態系統似乎讓我們看到了「機器可以和人一樣聰明」的希望,那神經擬態晶片及大規模集成系統的就緒,是否意味著「強認知、小樣本學習」的神經擬態計算有了規模商用的可能?神經擬態訓練無需大量樣本目前深度學習算法作為實現人工智慧的重要技術手段,被廣泛應用於各類人工智慧成果中。對於以深度學習算法為支撐的人工智慧成果,數據可以說是研究的血液。