Теги → mit
Быстрый переход

В MIT разработали «умную» одежду, следящую за самочувствием человека

Для слежения за жизненно важными показателями организма человека разрабатываются множество датчиков, среди которых наибольший интерес вызывают накожные сенсоры в виде пластырей. Но этот подход плохо работает, когда надо следить за множеством участков на теле человека. В таких случаях без «умной» одежды не обойтись, считают в Массачусетском технологическом институте.

Съёмный процессорный блок и «умная» рубашка (MIT)

Съёмный процессорный блок и «умная» рубашка (MIT)

Ткань для «умной» одежды должна быть эластичной, чтобы плотно охватывать тело человека и обеспечивать надёжный контакт встроенных в одежду датчиков с кожей. В качестве основы «электронного» текстиля E-TeCS инженеры из MIT выбрали полиэстер. В одежде предусмотрены специальные каналы, в которые вставляются датчики в виде полосок с чипами, залитыми влагонепроницаемым материалом. Плотно облегающий тело материал прижимает датчик к коже и позволяет снимать разнообразную информацию.

Блок с процессором для обработки данных, литиево-полимерной батареей и модулем беспроводной связи по Bluetooth встроены в отдельный съёмный модуль. Модуль снимается перед стиркой, тогда как датчики можно оставлять в одежде ― они защищены от воздействия влаги. В то же время датчики можно снимать и вставлять в другую одежду, если того требуют обстоятельства. К съёмному модулю датчики подключаются либо по маломощным радио-, либо по вплетённым в ткань токопроводящим каналам.

Датчик и канал для его крепления в одежде (MIT)

Датчик и канал для его крепления в одежде (MIT)

Представленный инженерами MIT прототип «умной» рубашки измеряет температуру кожи в 30 разных местах, отслеживает движения пользователя встроенным в съёмный блок акселерометром, а также следит за сердцебиением и частотой дыхания. Предложенный прототип не ограничивает дизайнеров в стиле и виде одежды, она может быть любой. В первую очередь подобная одежда заинтересует военных, спортсменов, пациентов лечебных учреждений и космонавтов. Как нам представляется, мимо любителей спортивного образа жизни она тоже не пройдёт стороной.

Инженеры MIT научились усиливать сигнал Wi-Fi в десять раз

Инженеры из Лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL) разработали «умную поверхность» под названием RFocus, которая «может работать как зеркало или линза» для фокусировки радиосигналов на нужные устройства.

Один из авторов проекта Венкат Арун (Venkat Arun) рядом с прототипом системы RFocus

Один из авторов проекта Венкат Арун (Venkat Arun) рядом с прототипом системы RFocus

В настоящее время существует определённая проблема с обеспечением стабильным беспроводным соединением миниатюрных устройств, внутри которых практически нет места для размещения антенн. Исправить это может «умная поверхность» RFocus, экспериментальный вариант которой повышает среднюю мощность сигнала почти в 10 раз, одновременно удваивая пропускную способность канала.  

Вместо нескольких монолитных антенн разработчики RFocus задействовали свыше 3000 миниатюрных антенн, дополнив их соответствующим программным обеспечением, за счёт чего и удалось добиться столь значительного увеличения мощности сигнала. Другими словами, RFocus функционирует как контроллер направленности луча, размещаемый перед конечными клиентскими устройствами. Авторы проекта считают, что такой массив будет относительно недорогим в производстве, поскольку стоимость каждой миниатюрной антенны всего несколько центов. Отмечается, что прототип RFocus потребляет меньше энергии по сравнению с привычными системами. Добиться снижения энергопотребления удалось благодаря исключению из системы усилителей сигнала.

Авторы проекта считают, что созданная ими система, выпускаемая в виде «тонких обоев», может найти широкое применение, в том числе в сфере Интернета вещей (IoT) и сетях связи пятого поколения (5G), обеспечивая усиление сигнала, передаваемого конечным пользовательским устройствам. Когда именно разработчики рассчитывают вывести на коммерческий рынок своё творение, пока неясно. До этого момента им предстоит доработать дизайн конечного изделия, сделав систему максимально эффективной и привлекательной для потенциальных покупателей.

GPL утрачивает позиции. Исследование показывает рост доли пермиссивных лицензий

Одним из столпов свободного программного обеспечения долгое время являлись копилефт-лицензии, такие как GPL, LGPL и AGPL. В 2012 году их использовало 59 % всех открытых проектов. Однако, по данным компании WhiteSource, по состоянию на 2019 год их осталось всего 33 %. Остальные же открытые программные продукты доступны под пермиссивными (разрешительными) лицензиями.

wikipedia.org

wikipedia.org

Специалисты проанализировали 4 млн открытых пакетов и 130 млн файлов на 200 языках программирования. Как сообщается, причиной такого изменения могла стать новая ситуация на рынке. По словам одного из руководителей WhiteSource, само понятие «копилефт» возникло как антоним «копирайту», когда свободное ПО являлось главным оружием противостояния корпорациям.

В начале 2000-х именно копилефт-лицензии позволяли не допустить использования открытого кода для продажи (хотя некоторые всё же ухитрялись это делать). А пермиссивные лицензии стали применяться в последние годы. Причиной этого стало сращивание корпораций и сообществ, примером чего могут стать приобретение компанией IBM разработчика Red Hat или покупка GitHub корпорацией Microsoft.

Кроме того, открытое ПО всё активнее встраивается в бизнес-процессы, а для этого нужны соответствующие юридические обоснования. Таковыми и стали пермиссивные лицензии. Проще говоря, исчезла причина вражды между открытыми и проприетарными программами.

Этим, кстати, и обусловлена разница между GPL и, к примеру, MIT и Apache. В первом случае копилефт-лицензии подразумевают, что производные продукты также должны быть открытыми. Тогда как пермиссивные лицензии допускают вариант их использования в закрытых проектах.

К слову, сейчас на рынке набирает силу новое противостояние. Облачные сервисы зачастую используют открытые продукты для своих систем, но не помогают в их разработке. Из-за этого проекты вынуждены переходить на проприетарные лицензии.

Сам себе медкарточка: предложен способ вакцинации с тату квантовыми точками

Несколько лет назад учёные из Массачусетского технологического института озаботились проблемами вакцинации в отсталых и развивающихся странах. В таких местах нередко отсутствует система больничного учёта населения либо она носит случайный характер. Между тем, ряд прививок, особенно в детском возрасте, требует строгого соблюдения сроков и периодов ввода вакцин. Как же сохранить и, главное, вовремя распознать, какие и когда нужны прививки отдельно взятому организму? Особенно, если организм случайно попался в руки кому-нибудь из организации типа «Врачи без границ».

MIT

MIT

Учёные из MIT разработали технологию вакцинации с одновременным внесением под кожу закодированного рисунка из материала с квантовыми точками. В рисунок можно ввести данные о времени прививки, о самой прививке и даже о партии, из которой взято лекарство. Создаваемая «надпись» невидима для глаза, но может быть прочитана с помощью модифицированного смартфона с камерой без инфракрасного фильтра. Квантовые точки на основе меди возбуждаются в ближнем инфракрасном диапазоне и считываются из-под верхнего слоя кожи даже через пять лет после нанесения (проверено в лабораторных условиях на образцах кожи человека).

Метод нанесения информационного рисунка и одновременного внесения вакцины предполагает использование пластыря для вакцинации, а не шприца. Вакцина и краситель заключены в биологически совместимый и частично растворимый материал в виде комбинации из сахара и поливинилацетата (PVA). Из этого материала создаются иглы длиной 1,5 мм, которые прокалывают верхний покров кожи и затем растворяются. Размещение игл также несёт информацию, поскольку они в заданном порядке вносят под кожу краску с квантовыми точками нанометрового уровня (порядка 4 нм в диаметре). Опыты на живых крысах показали, что вакцинация таким методом даёт тот же эффект, что и вакцинация с помощью шприца.

Ежегодно от недостатка вакцин или вакцинации умирает не меньше 1,5 млн человек. Если новые метод вакцинации с медицинской записью в коже пациента станет реальным, это поможет спасти немало жизней.

Электроника без электричества: в MIT придумали магнитный «транзистор»

Исследователи из Массачусетского технологического института предложили новый подход для организации вычислительных процессов, в которых почти или даже вообще не используется электрический ток (поток электронов). Для этого используются магнитные материалы и их свойства менять намагниченность, а также такие квантовые эффекты, как перенос спинового момента элементарных частиц. Условный магнитный транзистор может переключаться из одного состояния в другое без потребления электричества только на магнитных и спиновых эффектах, что ведёт едва ли не к нулевому выделению тепла.

Доменная стенка меняет фазу и амплитуду спиновой волны (MIT)

Доменная стенка меняет фазу и амплитуду спиновой волны (MIT)

В своих экспериментах учёные использовали такое явление, как спиновая волна. Это определённое квантовое свойство электронов в магнитных материалах с решётчатой структурой. В таких материалах намагниченность упорядочена, а возникающие нарушения не локализуются, а начинают распространяться в виде волны. Идея как раз заключается в том, чтобы попытаться воздействовать на эти волны намагниченности ― модулировать их и добиться контролируемого переключения из, условно говоря, состояния 0 в состояние 1 и обратно.

До сих пор обеспечить модуляцию спиновых волн можно было с помощью специальной обвязки с использованием электрического тока. Но это сложно и ведёт к росту шумов, что затрудняет измерения. Учёные из MIT предложили управлять спиновой волной с помощью доменных стен ― условных границ между двумя зонами намагниченности. Для этого была разработана наноплёночная структура из двух наноплёнок кобальта и никеля, каждая из которых была толщиной несколько атомов. После этого плёнки зажали с двух сторон магнитными материалами со специальной решётчатой структурой и включили всё это в цепь.

В процессе эксперимента выяснилось, что при прохождении доменной стены спиновая волна меняла фазу на 180 градусов, а её амплитуда уменьшалась. Это оказалось возможным зафиксировать и не требовало никаких затрат энергии на переключение. Более того, положение доменной стены удалось контролировать с помощью той же самой спиновой волны. Для этого достаточно было увеличить интенсивность подаваемых на вход схемы спиновых волн. Чем сильнее была амплитуда колебаний, тем ближе к источнику спиновых волн смещалась доменная стена (невозможная аналогия ― водопроводный кран начинает плыть против течения по мере усиления напора воды). Сочетание таких свойств как управляемая модуляция (переключение между двумя состояниями) и контролируемое положение «вентилей» в материале обещает новую страницу в вычислительной технике, которая граничит с квантовыми вычислителями. Опыты продолжаются.

В MIT создали роботизированные кубики M-Block для самосборки в мегаконструкции в режиме роя

В Массачусетском технологическом институте развили проект шестилетней давности в нечто большее, чем простые роботизированные кубики, которые способны балансировать на сложных поверхностях и при этом не имеют никаких конечностей для движения.

Кубики M-Block в процессе самостоятельной сборки в конструкцию (MIT)

Кубики M-Block в процессе самостоятельной сборки в конструкцию (MIT)

Проект получил название «M-Block» и опирается на «три M»: движение (move, по-англ.), магнит и магию. Кубики могут перемещаться по горизонтали, вертикали, прыгать и взлетать с исполнением в воздухе настоящих акробатических трюков. И всё это за счёт маховика в каждом из них, который вращается со скоростью 20 тыс. об/мин. При этом у кубика нет видимых движущихся частей и его поведение похоже на магию. Магниты в каждой грани кубика и в его вершинах позволяют кубикам собираться в одну осмысленную конструкцию, форма которой диктуется текущей задачей, которая поручена рою кубиков для немедленного исполнения.

Перемещает кубики импуль инерции в момент управляемого торможения маховика (MIT)

Перемещает кубики импульc инерции в момент управляемого торможения маховика (MIT)

Как сообщили в MIT, представленная конструкция M-Block, когда за движение каждого кубика отвечает направленный импульс инерции вращающегося маховика, позволяет масштабировать рой до миллионов кубиков. В процессе сборки кубиков в мегаконструкции им не будут мешать «ноги, руки, колёса или что-то ещё». Подобных самособирающихся роботов, например, можно использовать в условиях разрушения зданий для сборки лестниц там, где они обрушились, достаточно лишь высыпать кубики в нужном количестве в определённом месте. Впрочем, применений этой технологии масса в быту, в обучении, в здравоохранении, в производстве и просто для игр.

В процессе сборки кубикам помогает самоидентификация в виде штрих-кода на гранях. Они буквально узнают друг друга в лицо. Также в процессе сборки кубикам помогает световая сигнализация на каждом из них. Учёные сразу отказались от радиосвязи и от инфракрасной связи. Радио создаёт взаимные помехи и может внести путаницу при масштабировании роя, а инфракрасное излучение в ряде случаев может быть заглушено внешними источниками тепла. Посмотрите видео. Действия кубиков действительно выглядят как магия. Впрочем, как справедливо заметил Артур Кларк: «Любая достаточно развитая технология неотличима от магии».

Появилась надежда на повышение КПД классических солнечных панелей из кремния

Не секрет, что популярные солнечные панели из кремния имеют ограничение по эффективности преобразования света в электричество. Это связано с тем, что каждый фотон выбивает только один электрон, хотя энергии частицы света может быть достаточно, чтобы выбить два электрона. В свежем исследовании учёные из Массачусетского технологического института показали, что это фундаментальное ограничение может быть обойдено, что открывает путь к солнечным элементам из кремния с существенно более высоким значением КПД.

Возможность фотона выбивать два электрона теоретически была обоснована около 50 лет назад. Но первые удачные эксперименты удалось воспроизвести только 6 лет назад. Тогда в качестве опыта использовалась солнечная ячейка из органических материалов. Было бы заманчиво перейти к более эффективному и распространенному кремнию, с чем учёным удалось справиться только сейчас в ходе выполнения колоссального объёма работ.

В ходе последнего эксперимента удалось создать кремниевую солнечную ячейку, теоретический предел КПД которой был повышен с 29,1 % до 35 %, и это не предел. К сожалению, для этого солнечную ячейку пришлось сделать составной из трёх разных материалов, так что одним монолитным кремнием в данном случае обойтись нельзя. В собранном виде солнечный элемент представляет собой бутерброд из органического материала тетрацена в виде поверхностной плёнки, тончайшей (в несколько атомов) плёнки из оксинитрида гафния и, собственно, кремниевой пластины.

Слой тетрацена абсорбирует высокоэнергетический фотон и преобразует его энергию в два блуждающих возбуждения в слое. Это так называемые квазичастицы экситоны. Процесс разделения известен как синглетное деление экситона. В грубом приближении экситоны ведут себя как электроны, и эти возбуждения можно использовать для генерации электрического тока. Вопрос, как эти возбуждения передать в кремний и дальше?

Два электрона из одного фотона (MIT)

Два электрона из одного фотона (MIT)

Своеобразным мостиком между поверхностной тетраценовой плёнкой и кремнием стал тончайший слой из оксинитрида гафния. Процессы в этом слое и поверхностные эффекты на кремнии преобразуют экситоны в электроны, а дальше всё идёт по накатанной. В эксперименте удалось показать, что таким образом повышается эффективность солнечной ячейки в синем и зелёном спектрах. По мнению учёных, это не предел повышения эффективности солнечной ячейки из кремния. Но даже для представленной технологии уйдут годы для её коммерческого воплощения.

Учёные установили источник загадочных космических сигналов

По сообщениям СМИ, исследователям из обсерватории Оуэнс-Вэлли Калифорнийского технологического института удалось зафиксировать новый одиночный бинарный радиовсплеск (FRB). Более того, на этот раз учёные смогли определить происхождение сигнала.

Астрономы присвоили новому сигналу обозначение FRB 190523. Совместно с коллегами из обсерватории Кека на Гавайях исследователям MIT удалось установить, что вспышка радиоизлучения зародилась в галактике, которая находится в 7,9 млрд световых лет от Земли.

Ученые отметили, что определить, откуда приходят сигналы FRB, достаточно непросто. Для этого пришлось задействовать радиотелескоп, который в силах зафиксировать эти чрезвычайно короткие всплески. Кроме того, задействованный телескоп имеет разрешающую способность радиопередатчика шириной в милю. Астрономы отмечают, что галактика, из которой пришёл сигнал FRB 190523, имеет немало сходств с Млечным путём. В 2017 году исследователи смогли отследить ещё один всплеск, но тогда бинарный сигнал пришёл из карликовой галактики.

Учёные подчёркивают важность своего открытия, которое показывает, что даже обыкновенная галактика, похожая на Млечный путь, способна осуществлять генерацию одиночных бинарных радиовсплесков. Не исключено, что в будущем открытие исследователей поможет определить природу FRB-сигналов.

Первый сигнал FRB астрономы смогли зафиксировать в 2007 году. Последняя подобная вспышка была зафиксирована 27 июня 2019 года исследователями из австралийского Объединения научных и прикладных исследований CSIRO.

В MIT создали ИИ-систему, которая может создавать и обнаруживать поддельные изображения

Создание цифровой визуализации и редактирование изображений может отнимать много времени. Учёные из Массачусетского технологического института (MIT) совместно с инженерами IBM намерены изменить это. Их новая разработка построена на основе ИИ-системы, способной с нуля генерировать фотографические изображения, а также реалистично редактировать объекты внутри них.

Программа окажется весьма полезной для художников и дизайнеров, но у неё может быть более широкое применение. Разработка учёных даёт представление о том, как нейронные сети изучают контекст. Команда разработчиков надеется, что это поможет использовать ИИ-систему для выявления поддельных и изменённых изображений. Представленный учёными инструмент называется GANpaint Studio и в настоящее время он доступен в виде бесплатной демонстрации.

К примеру, вместо того, чтобы вручную добавлять бревно к изображению, можно просто указать место, а редактор самостоятельно нарисует объект, который вписывается в сцену. С такой же лёгкостью можно удалять лишние объекты с изображений. Несмотря на то, что GANpaint Studio находится в разработке, авторы проекта надеются, что в будущем созданный ими инструмент сможет использоваться для редактирования видеороликов.

В процессе разработки GANpaint Studio учёные были удивлены, когда обнаружили, что система усвоила простые правила об отношениях между объектами. К примеру, дверь не может находиться в небе, а облака на траве. Исследователи надеются, что это понимание позволит лучше понять, как нейронные сети изучают контекст. Система может использоваться не только для создания изображений, но и для обнаружения поддельных снимков.

Разработка учёных будет представлена широкой публике в рамках официального мероприятия, намеченного на следующий месяц.

Видео: учёные из MIT сделали автопилот более похожим на человека

Создание автомобилей с автопилотом, способным к принятию решений подобно человеку, является давней задачей таких компаний, как Waymo, GM Cruise, Uber и других. Intel Mobileye предлагает математическую модель Responsibility-Sensitive Safety (RSS), она описывается компанией как подход, основанный на «здравом смысле», который характеризуется на программировании автопилота на «хорошее» поведение, например такое, как предоставление другим автомобилям права проезда. С другой стороны, NVIDIA активно разрабатывает Safety Force Field, технологию принятия решений на базе системы, которая отслеживает небезопасные действия окружающих участников движения, анализируя данные с датчиков автомобиля в режиме реального времени. Теперь к данным исследованиям подключилась группа ученых из Массачусетского технологического института (MIT), которые предложили новый подход, основанный на использовании GPS-подобных карт и визуальных данных, получаемых с камер, установленных на автомобиле, чтобы автопилот мог ориентироваться на неизвестных ему дорогах похожим на человека образом.

исследователи MIT создали систему, которая позволяет автомобилям без водителя проверять простую карту и использовать визуальные данные для следования по маршрутам в новых сложных условиях.

Исследователи MIT создали систему, которая позволяет автопилоту без участия водителя проверять простую карту на правильность информации и использовать визуальные данные для следования по маршруту в сложных и неизвестных условиях

Люди исключительно хороши в управлении автомобилями на дорогах, на которых они раньше никогда не бывали. Мы просто сопоставляем то, что видим вокруг нас, с тем, что видим на наших навигаторах, чтобы определить, где мы находимся и куда нам нужно ехать. Автомобилям с автопилотом, с другой стороны, крайне сложно ориентироваться на неизвестных участках дороги. Для каждой новой локации автопилоту требуется тщательно проанализировать новый маршрут, при этом часто автоматические системы управления полагаются в этом вопросе на сложные 3D-карты, которые заранее готовят для них поставщики.

В докладе, представленном на этой неделе на Международной конференции по робототехнике и автоматизации, исследователи Массачусетского технологического института описывают автономную систему управления, которая «изучает» и запоминает модель принятия решений водителем-человеком при движении по дорогам в небольшом районе города, используя для этого только данные с видеокамер и простую GPS-подобную карту. Затем обученный автопилот может управлять автомобилем без водителя в совершенно новой локации, имитируя вождение человека.

Как и человек, автопилот также обнаруживает любые несоответствия между своей картой и особенностями дороги. Это помогает системе определить, является ли её положение на дороге, работа датчиков или карта неправильными, чтобы скорректировать курс автомобиля.

Для первоначального обучения системы оператор-человек управлял автоматизированной Toyota Prius, оснащённой несколькими камерами и базовой системой GPS-навигации, для сбора данных с местных пригородных улиц, включая различные дорожные конструкции и препятствия. Затем система успешно управляла автомобилем на заранее спланированном маршруте в другой лесной зоне, предназначенной для испытаний автономных транспортных средств.

«С нашей системой вам не нужно заранее тренироваться на каждой дороге», — говорит автор исследования Александр Амини (Alexander Amini), аспирант MIT. «Вы можете скачать новую карту для автомобиля, чтобы перемещаться по дорогам, которые он никогда не видел раньше».

«Наша цель — создать автономную навигацию, устойчивую к вождению в новых условиях», — добавляет соавтор научной работы Даниела Рус (Daniela Rus), директор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL). «Например, если мы обучаем автономное транспортное средство вождению в городских условиях, таких как улицы Кембриджа, система также должна иметь возможность плавного движения в лесу, даже если такого окружения она еще никогда не видела».

Традиционные навигационные системы обрабатывают данные от датчиков через несколько модулей, настроенных для таких задач, как локализация, картографирование, обнаружение объектов, планирование движения и управление рулем. В течение многих лет группа Даниелы разрабатывала «сквозные» навигационные системы, которые обрабатывают сенсорные данные и управляют автомобилем без необходимости использования каких-либо специализированных модулей. До сих пор, однако, эти модели использовались строго для безопасного следования по дороге, без какого-либо реального предназначения. В новой работе исследователи усовершенствовали свою сквозную систему для движения от цели к месту назначения в ранее неизвестной среде. Для этого учёные обучили свой автопилот прогнозировать полное распределение вероятностей по всем возможным командам управления в любой момент во время вождения.

Система использует модель машинного обучения, называемую свёрточной нейронной сетью (convolutional neural network — CNN), обычно используемой для распознавания изображений. Во время обучения система наблюдает за вождением водителя-человека. CNN коррелирует повороты рулевого колеса с кривизной дороги, которую она наблюдает через камеры и на своей небольшой карте. В итоге система запоминает наиболее вероятные команды рулевого управления для различных дорожных ситуаций, таких как прямая дорога, перекрёстки с четырехсторонним движением или Т-образные перекрёстки, развилки и повороты.

«Первоначально на Т-образном перекрестке есть много разных направлений, куда автомобиль может повернуть», — говорит Рус. «Модель начинает с размышления обо всех этих направлениях, поскольку CNN получает всё больше и больше данных о том, что делают в тех или иных ситуациях на дороге люди, она увидит, что некоторые водители поворачивают налево, а другие поворачивают направо, но никто не едет прямо. Прямое движение исключено как возможное направление, и модель делает вывод, что на Т-образных перекрёстках она может двигаться только влево или вправо».

Во время вождения CNN также извлекает из камер визуальные особенности дороги, что позволяет ей прогнозировать возможные изменения маршрута. Например, она идентифицирует красный дорожный указатель «Stop» или разрыв линии на обочине дороги как признаки предстоящего перекрестка. В каждый момент она использует прогнозируемое распределение вероятностей команд управления, чтобы выбрать наиболее правильную команду.

Важно отметить, что, по словам исследователей, их автопилот использует карты, которые крайне легко хранить и обрабатывать. Автономные системы управления обычно используют карты созданные при помощи лидаров, которые занимают примерно 4000 Гбайт данных для хранения только города Сан-Франциско. Для каждого нового пункта назначения автомобиль должен использовать и создавать новые карты, что требует огромное количество памяти. С другой стороны, карта, используемая новым автопилотом, охватывает весь мир, занимая при этом всего 40 гигабайт данных.

Во время автономного вождения система также постоянно сопоставляет свои визуальные данные с данными карты и отмечает любые несоответствия. Это помогает автономному транспортному средству лучше определить, где оно находится на дороге. И это гарантирует, что автомобиль остается на самом безопасном пути, даже если он получает противоречивую входную информацию: если, скажем, автомобиль движется по прямой дороге без поворотов, а GPS указывает, что автомобиль должен повернуть направо, автомобиль будет знать, что нужно ехать прямо или остановиться.

«В реальном мире датчики выходят из строя», — говорит Амини. «Мы хотим убедиться, что наш автопилот устойчив к различным отказам датчиков, создав систему, которая может принимать любые шумовые сигналы и при этом правильно ориентироваться на дороге».

Учёные из MIT научили ИИ-систему предсказывать рак груди

Группа учёных из Массачусетского технологического института (MIT) разработала технологию оценки вероятности развития рака груди у женщин. Представленная ИИ-система способна анализировать результаты маммографии, прогнозируя вероятность развития рака груди в будущем.

Учёные проанализировали результаты маммографии боле 60 000 пациенток, отбирая женщин, у которых в течение пяти лет после проведения исследования развился рак груди. На основе этих данных была создана ИИ-система, распознающая тонкие структуры в тканях молочной железы, которые являются ранним признаком рака груди.

Еще одним важным моментом исследования является то, что ИИ-система эффективно определяет зарождающуюся болезнь у темнокожих женщин. Проводимые ранее исследования преимущественно опиралось на результаты маммографии женщин европейской внешности. Статистические данные говорят о том, что темнокожие женщины на 43 % чаще умирают от рака груди. Отмечается также, что рак молочной железы у афроамериканских, латиноамериканских и азиатских женщин развивается в более раннем возрасте.

Учёные говорят о том, что созданная ими ИИ-система одинаково эффективно работает при анализе маммографии женщин, независимо от расовой принадлежности. Исследователи намерены продолжить испытания системы. В скором времени она может начать применяться в больницах. Такой подход позволит точнее определять риск возникновения рака груди, заблаговременно выявляя ранние симптомы опасного заболевания. Важность разработки трудно преувеличить, поскольку рак груди остаётся наиболее распространённым типом злокачественных опухолей у женщин по всему миру.

Радиаторы для процессоров могут стать пластиковыми и это не заговор производителей

Группа учёных из Массачусетского технологического института продолжает успешно работать в очень интересном направлении. Девять лет назад в журнале Nature Communications сотрудники MIT опубликовали доклад, в котором сообщили о разработке интересной технологии по распрямлению молекул полиэтилена. В обычном состоянии полиэтилен, как и другие полимеры, похож на кашу из множества комков слипшихся спагетти. Это делает полимер отличным изолятором тепла, а учёным всегда хотелось необычного. Вот бы сделать полимер, который мог бы проводить тепло не хуже металлов! И надо для этого всего ничего ― распрямить молекулы полимера, чтобы они могли по моноканалам переносить тепло от источника к месту рассеивания. Эксперимент удался. Учёные смогли создать отдельные волокна полиэтилена с отличной теплопроводностью. Но для внедрения в промышленность этого было мало.

Слева «комки» из молекулярных нитей обычного полимера, а справа рапрямлённые и проводящие тепло (MIT)

Слева «комки» из молекулярных нитей обычного полимера, а справа распрямлённые и проводящие тепло (MIT)

Сегодня та же группа учёных из MIT опубликовала новый отчёт по теплопроводящим полимерам. За прошедшие девять лет была проделана большая работа. Вместо изготовления отдельных волокон учёные разработали и создали опытную установку для изготовления плёночного теплопроводящего покрытия. Более того, для создания теплопроводящих плёнок было использовано не уникальное, как девять лет назад сырьё, а обычный коммерческий порошковый полиэтилен для промышленности.

В опытной установке порошок полиэтилена растворяется в жидкости и затем состав распыляется на пластину, охлаждённую жидким азотом. После этого заготовку нагревают и растягивают на прокатной машине до состояния тонкой плёнки, толщиной с обёрточную. Замеры показали, что изготовленная таким способом теплопроводная полиэтиленовая плёнка обладает коэффициентом теплопроводности 60 Вт/(м·К). Для сравнения, для стали этот показатель равен 15 Вт/(м·К), а для обычного пластика ― 0,1–0,5 Вт/(м·К). Наилучшей теплопроводностью может похвастаться алмаз ― 2000 Вт/(м·К), но обойти по теплопроводности металлы ― это тоже хорошо.

Теплопроводный полимер обладает также рядом других важных качеств. Так, тепло проводится строго в одном направлении. Представьте себе ноутбук или смартфон, которые отводят тепло от процессоров без активной системы охлаждения. Другими важными сферами применения теплопроводящего пластика могут стать автомобили, холодильные установки и другое. Пластик не боится коррозии, не проводит электричество, лёгкий и прочный. Внедрение подобных материалов в жизнь может дать толчок к развитию индустрии во многих отраслях. Хотелось бы, чтобы этого светлого дня не пришлось ждать ещё девять лет.

MIT приостанавливает сотрудничество с компаниями Huawei и ZTE

Массачусетский технологический институт принял решение о приостановке финансовых и исследовательских взаимоотношений с телекоммуникационными компаниями Huawei и ZTE. Причиной тому стали расследования, проводимые американской стороной в отношении китайских компаний. Кроме того, MIT объявил об ужесточении контроля над проектами, которые так или иначе связаны с Россией, КНР и Саудовской Аравией.   

Напомним, ранее прокуратура США обвинила Huawei и его финансового директора Мэн Ваньчжоу (Meng Wanzhou) в нарушении американских санкций, наложенных на Иран. Кроме того, китайского производителя телекоммуникационного оборудования обвинили в нарушении коммерческой тайны и шпионаже в пользу КНР. Несмотря на то, что Huawei отрицает все обвинения, американская сторона не намерена прекращать расследование, рекомендуя при этом своим союзникам отказаться от использования оборудования китайского вендора. В свою очередь ZTE была обвинена в нарушении санкций против Ирана. Отметим, что до августа 2019 года Huawei продолжит оставаться в числе компаний, которые осуществляют финансирование исследований MIT, проводимых в разных областях.

Что касается усиления контроля проектов, реализуемых с участием компаний из России, КНР и Саудовской Аравии, то здесь планируется провести детальное изучение рисков, связанных с экспортным контролем, интеллектуальной собственностью, экономической конкурентоспособностью, безопасностью данных и др.

В MIT разработали технологию 3D-печати субстрата с ячейками масштаба живых клеток

Группа учёных их Массачусетского технологического института и Технологического института Стивенса в Нью-Джерси создала технологию 3D-печати с очень высоким разрешением. Обычные 3D-принтеры могут печать элементы размерами до 150 мкм. Предложенная в MIT технология способна напечатать элемент толщиной 10 мкм. Подобная точность вряд ли нужна для повсеместного использования в 3D-печати, но она очень пригодится для биомедицинских и просто медицинских исследований и даже обещает прорыв на данных направлениях.

Eli Gershenfeld

Eli Gershenfeld

Дело в том, что сегодня для выращивания клеточных культур используются, условно говоря, двумерные субстраты. Как и каким образом на таких субстратах растут колонии клеток ― это во многом дело случая. В таких условиях нельзя точно контролировать форму и размеры разросшейся колонии. Другое дело новый метод изготовления субстрата-подложки. Повышение разрешения 3D-печати до масштаба клетки открывает путь к созданию регулярной ячеистой или пористой структуры, форма которой с высокой точностью определит размеры и внешний вид будущей колонии клеток. А управление формой во многом задаст свойства клеток и колонии в целом. Да что там колонии! Если сделать подложку в виде сердца, то вырастет орган, похожий на сердце, а не на печень.

Оговоримся, пока речь не идёт о выращивании органов, хотя исследователи отмечают, что на подложках из микрометровых ячеек стволовые клетки живут дольше, чем на обычном субстрате. В настоящий момент изучается поведение колоний клеток с разными свойствами на новом трёхмерном субстрате. Наблюдения показывают, что протеиновые молекулы клеток создают надёжные очаговые спайки в месте сцепления с решёткой субстрата и друг с другом, обеспечивая рост колонии в объёме модели подложки.

Как же учёные смогли добиться повышение разрешения 3D-печати? Как сообщается в научной статье в издании Microsystems and Nanoengineering, повысить разрешение помогла технология плавления с электроэкспонированием (melt electrowriting). На практике между печатающей головкой 3D-принтера и подложкой для печати модели было приложено сильное электромагнитное поле, которое помогло раздробить и определённым образом направить бьющий из дюз печатающей головки расплавленный материал. Увы, других подробностей не сообщается.

В MIT создали мягкий роботизированный захват, который работает лучше, чем пальцы

Сегодня роботизированные манипуляторы широко применяются во многих отраслях промышленности, но повторить природный шедевр в виде пальцев на руке человека они всё ещё не в силах. Механические пальцы могут быть нежными, но не способными поднять тяжёлые предметы, либо цепкими, но крошащими хрупкие вещи. Совместить одно и другое ― цепкость и аккуратность ― взялись инженеры из лаборатории CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) Массачусетского технологического института.

Специалисты по робототехнике не стали повторять природу. Предложенный «аккуратный» захват напоминает полураскрытый цветок, а сама идея такого захвата выросла из созерцания оригами под названием «Волшебный шар» или «Яйцо дракона». Захват состоит из обрезиненного сегментированного скелета, который может раскрываться и складываться. Скелет покрыт мягкой оболочкой, не пропускающей воздух. Во время захвата предмета воздух откачивается из оболочки, и захват смыкается на предмете. Сила трения и вакуум позволяют поднять предмет в 100 раз тяжелее захвата и при этом не сломать предмет.

Представленная конструкция захвата оптимально подходит для манипуляциями цилиндрическими предметами. В то же время опыты показывают, что можно безопасно перемещать объекты с произвольной формой. Единственное ограничение ― в поперечнике место захвата предмета должно быть на 30 % меньше зоны раскрытия манипулятора. По длине и размерам вне захвата особенных ограничений нет (в пределах разумного).

В предложенных MIT манипуляторах остро нуждаются компании, подобные Amazon. Роботизированные перемещение и упаковка предметов с нерегулярной формой могли бы помочь значительно сэкономить на таких работах, которые всё ещё в основном выполняет человек.

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥