1.MIT 的 AI 模型可以识别无症状 COVID-19 携带者
MIT 研究人员今日在 IEEE 医学与生物学工程杂志上发表的一篇论文中表示开发出了一种算法，可以通过咳嗽声诊断是否感染 COVID-19，即使没有明显症状。研究小组报告表示他们的方法通过智能手机，笔记本电脑和其他移动设备提供的「故意咳嗽」录音来区分感染者和健康个体。研究人员收集了 70,000 多个录音，总计约 200,000 故意咳嗽音频样本。他们希望根据其 AI 模型来开发一个免费预筛查应用程序，正在与多家医院合作，收集更大更多样化的咳嗽记录集，以训练和增强模型的准确性。
2.Google 新研究Transporter Network 使用最少数据教机器人堆积木
Google 研究人员近日开发一种 AI 模型架构 - Transporter Network，该架构使抓取物体的机器人可以推断出哪些视觉提示很重要，以及如何在场景中重新布置物体。在实验过程中，研究人员说，Transporter Network 在许多任务上都实现了「卓越」的效率，包括堆叠金字塔，组装套件，操纵绳索以及推入小物件堆。机器人抓取是一项挑战的研究课题，例如，机器人努力执行所谓的「机械搜索」，即必须从一堆其他物体中识别并拾取物体的时，大多数机器人适应性并不强，并且缺乏足够稳定强大的 AI 模型来指导机器人在机械搜索中的应用。随着因疫情影响而大增的自动化需求，这一挑战更是亟需解决。
3.亚马逊分拣机器人发布
亚马逊发布了一款新型机器人Pegasus, 在原有Kiva机器人的基础上配备了载货平台和传送带，用于提升包裹的分拣效率以实现当天送达。从公布的视频中可以看到，仓库作业人员只需将包裹放置在排队等候的机器人上，Pegasus便会自动将包裹运送到指定地点，整个过程不超过两分钟的时间。
4.司普禄正式推出“RobotX”机器人离线编程软件平台
司普禄正式推出了“RobotX”机器人离线编程软件平台，该产品由司普禄和俄罗斯SPRUT TECHNOLOGY公司联合开发，具有简单易用、高性价比，可兼容所有机器人、控制器及所有CAD/CAM软件等特点，适用于“机器人加工”范畴，比如雕刻、切割、3D打印、喷涂、锯切、焊接、去毛刺、打磨、抛光、等高端机器人系统集成项目的应用。
5.19个神经元控制自动驾驶汽车，MIT等虫脑启发新研究登Nature子刊
这种新型智能系统模仿线虫的神经系统来高效处理信息，比目前具有数百万参数的神经网络架构更加稳健、更易解释且训练速度更快。目前，该研究刊登在《自然-机器智能》子刊。该方法受线虫等小型动物大脑的启发，仅用数十个神经元即可控制自动驾驶汽车，而常规深度神经网络方法（如 Inception、ResNet、VGG等）则需要数百万神经元。这一新型网络仅使用 75000 个参数、19 个神经元，比之前减少了数万倍！该方法还带来了额外的好处，由于神经元数量稀少，这样的网络不再是深度模型的「黑箱」，人们可以知道网络在每个运行阶段的情况。该研究项目负责人 Radu Grosu 教授表示：「正如线虫（nematode C. elegans）这种生命，它们以惊人的少量神经元实现有趣的行为模式。」
6.ABB全球发布IRB 1300小型机器人
ABB全球发布了IRB 1300小型机器人，该款产品设计旨在提高生产效率和生产线柔性，它能够快速抓起重物，或搬运形状复杂或不规则的物体。这款由中国本土设计的机器人与ABB同类产品IRB 1600相比，速度提升了27%，重量减轻了60%，占地面积缩小了83%，适用于电子、一般工业、食品饮料、物流和汽车零部件生产等领域的高负载应用。
7.FANUC推出新型SCARA机器人SR-12iA和SR-20iA
近日，FANUC推出两款新型SCARA机器人SR-12iA和SR-20iA，帮助不同行业的用户更好地提高生产效率和生产过程的灵活性。SR-12iA负载12kg，臂展900mm，SR-20iA负载20kg，臂展1100mm。两款机器人在继承FANUC SCARA系列高紧凑性和高动作性能的同时，兼备高负载的特性。
该文章内容转载自VentureBeat、机器之心、高工机器人、新浪科技
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