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由 MIT 電腦暨人工智慧實驗室 (CSAIL) 大腦與認知科學教授 Edward Adelson 所帶領的團隊,開發出一種機器手臂,使用數個高解析度的觸覺傳感器並結合機器學習,能在第一次抓握物體時以 85% 的準確度成功辨識物品。裝置上的手指由堅硬的 3D 列印內骨架組成,再置於模具中用透明的矽膠「皮膚」包裹,如此便無需使用螺絲或黏合劑固定矽膠;堅固的內骨架與柔韌的外層矽膠讓裝置可以在拾起重物的同時,也安全地抓住柔軟的物品。裝置的三個「手指」內各裝設一對稱為 GelSight 的細緻觸覺傳感器,由一個鏡頭與三個 LED 燈組成,當手指抓住物品時,LED 燈會從裝置內部照亮物品、鏡頭會捕捉輪廓,再將拍攝到的圖像導入機器學習模型來識別。研究人員未來將改進硬體以減少矽膠的磨損、增加拇指的驅動力,以應用在更廣泛的用途,或甚至於手掌內放置感測器以精進辨識表現。 此研究將發表於 RoboSoft Conference,並獲得 Toyota Research Institute、Office of Naval Research,以及 SINTEF BIFROST 研究計畫的支持。
吉貝素是促進植物生長的重要激素,其濃度會因環境變化發生波動,進而影響植物的生長狀況,是植物生長壓力的重要指標。然而,傳統的檢測方法效率低下,無法將吉貝素濃度偵測應用於農場中。有鑑於此,由 MIT 化學工程教授 Michael S. Strano 帶領 MIT Strano Research Group、新加坡 – 麻省理工學院研究與技術聯盟 (SMART) 和淡馬錫生命科學研究院 (Temasek Life Science Laboratory) 合作開發出一項結合拉曼光譜 (Raman Spectrometer) 和奈米碳管 (Nanotube) 的新技術,能即時檢測吉貝素在活體植物內的濃度變化。適用於各種植物以及具有非破壞性檢測的特性,提供農場調整植物生長環境的機會,是智慧農業領域的一大突破。 此研究發表在 Nano Letters 期刊,獲得新加坡國家研究基金會 (National Research Foundation of Singapore) 的贊助與支持。透過植物生長途徑的研究和監測,該技術有望為全球性的糧食供給與食品安全問題提供最佳解決方案。
來自 MIT、Harvard、Caltech 與 NYU 的研究團隊,共同開發出吞嚥膠囊型感測器,藉由放於病患背後如背包、夾克或馬桶蓋上的電磁線圈產生磁場,透過磁場本身的梯度特性對空間座標進行特定編碼,讓體內的感測器得以偵測磁場變化並反推自身的位置,以協助醫師量化胃消化時間及精準定位腸胃道蠕動異常 (GI motility disorder) 的病灶處。此研究在大型動物上 (large animal model) 的成效在60公分的偵測距離以內可達到2毫米的解析度及5~10毫米的準確度,更可搭配多個放置體外的感測器作為參考點,在不影響準確度的情況下解決與線圈定位不準的問題。此技術可替代內視鏡、核子醫學影像或X光等檢測方式,也可與手機或電腦連接,病患無需至醫院也能得知腸胃道狀況。 該研究發表於 Nature Electronics,並獲得國家科學基金會、Rothenberg Innovation Initiative,以及 Heritage Medical Research Institute 的支持。目前正積極尋找製程開發的合作對象,並期望未來可在人體臨床試驗上進行測試。