Istraživači londonskog sveučilišta UCL razvili su uređaj koji se postavlja na vrhove prstiju i blisko oponaša osjećaj interakcije sa stvarnim objektima. Ovo rješenje, opisano u časopisu Nature Communications i predstavljeno na Britanskom festivalu znanosti, moglo bi se, kažu, primijeniti u dijagnostici gubitka dodira, robotskoj kirurgiji, rukovanju opasnim otpadom, ali i u komunikaciji video pozivima.

Složenost ljudske percepcije dodira dugo je bila prepreka razvoju učinkovitih uređaja povezanih s dodirom, što je često rezultiralo sustavima koji se bore za isporuku intuitivnih i realističnih povratnih informacija. Bioinspirirani haptički sustav (BAMH) poboljšava našu sposobnost kvantificiranja osjetljivosti, minimalnog intenziteta podražaja potrebnog da ljudi percipiraju dodir, i diferencijacije podražaja u ljudskim prstima. 

"Kirurzi svojim rukama mogu osjetiti razliku između kancerogenog i normalnog tkiva, što im pomaže da definiraju rubove tumora prije nego što ga uklone. No, ta se taktilna sposobnost gubi kad operaciju izvode uz pomoć robotskih ruku, bilo u sobi ili na daljinu", kažu istraživači koji vjeruju da bi BAMH mogao vratiti nešto od tog osjećaja stimulirajući četiri primarna tipa receptora za dodir u ljudskoj koži

Digitalni otisci otkrivaju lažne slike i filmove

Digitalno manipulirane deepfake fotografije i videozapise sve je teže otkriti. Kako bi tome stali na kraj, istraživači Državnog sveučilišta Binghamton u New Yorku istražili su anomalije koje bi mogle ukazivati ​​na to da ih je generirala umjetna inteligencija. Stvorili su tisuće slika s popularnim generativnim AI alatima kao što su Adobe Firefly, PIXLR, DALL-E i Google Deep Dream, a zatim ih analizirali uz pomoć tehnika analize frekvencijske domene.  

Najčešća metoda izrade AI slika je povećanje uzorkovanja koje klonira piksele kako bi se povećala veličina datoteke, ali ostavlja tragove u frekvencijskoj domeni. Naime, objašnjavaju istraživači u radu koji objavljuje časopis Proceedings of  Disruptive Technologies in Information Sciences, kad snimite sliku pravim fotoaparatom, dobivate informacije o osobi ili stvari koju želite fotografirati, ali su u nju ugrađene i sve vrste informacija o okolišu. S generativnom AI slike se fokusiraju na ono što tražite da generira, bez obzira na to koliko ste detaljni. Ne postoji način na koji možete opisati kvalitetu zraka ili kako vjetar puše i sve one sitnice koje čine pozadinu. 

Iako postoji mnogo AI modela, njihova je temeljna arhitektura uglavnom ista. To je istraživačima omogućilo da iskoriste prediktivnu prirodu njegove manipulacije sadržajem i otkriju ih uz pomoć tih jedinstvenih i pouzdanih otisaka. Tako su razvili tehniku ​​za otkrivanje lažnih slika te audio i video zapisa temeljenih na umjetnoj inteligenciji. Alat nazvan DeFakePro koristi tragove koji nastaju kao rezultat malih električnih fluktuacija u električnoj mreži. Poput suptilnog pozadinskog šuma, ovaj je signal prirodno ugrađen u medijske datoteke dok se snimaju. Analizom signala, jedinstvenog za vrijeme i mjesto snimanja, DeFakePro može provjeriti autentičnost slike. Ova se tehnika pokazala vrlo učinkovitom protiv deepfakeova, a istraživači sad proučavaju načine na koji bi se pametne nadzorne mreže velikih razmjera sačuvale od krivotvorina temeljenih na umjetnoj inteligenciji. 

Flaster za otkrivanje astme i KOPB-a

Zviždanje i hripanje iz pluća uobičajeni su pokazatelji kroničnih respiratornih bolesti, uključujući astmu i kroničnu opstruktivnu plućnu bolest (KOPB). Digitalni stetoskopi te zvukove otkrivaju bolje su od tradicionalnih, ali pritom hvataju i šumove koji se prenose zrakom. Kako bi poboljšali njihovu preciznost, istraživači Georgia Institute of Technology razvili su model dubokog učenja koji klasificira respiratorne bolesti i uparili ga s nosivim flasterom opremljenim visokoosjetljivim senzorom koji automatski detektira zvukove piskanja.

Flaster, opisan u časopisu BioSensors. sadrži senzor na mikročipu koji za razliku od tradicionalnih mikrofona u digitalnim stetoskopima može detektirati sitne vibracije na visokoj osjetljivosti s minimalnim izobličenjem. Model dubinskog učenja uparen s flasterom dosljedno pokazuje najveću prosječnu točnost, osjetljivost i stopu specifičnosti za otkrivanje zvukova koji upućuju na respiratornu bolest: između 93% i 96%. Istraživači predviđaju dvije potencijalne upotrebe svojih nosivih zakrpa. Oni bi se, kažu, mogli jednako kvalitetno koristiti za brzi pregled u bolnici, ali i za dugotrajno kućno praćenje stanja. Istraživači sad razvijaju i bežičnu verziju flastera za daljinski nadzor koji bi mogao prenijeti podatke udaljenom liječniku.

Raspršenjem valova do plašta nevidljivosti

Mogu li nevidljivi plaštevi postati stvarnost? Čini se da bi softverski alat TMATSOLVER koji su razvili istraživači Sveučilišta Macquarie mogao bi promijeniti svijet metamaterijala i otključati nove mogućnosti u dizajnu manipulacije valovima. Ovaj softver, predstavljen u časopisu Proceedings of the Royal Society A, omogućuje precizno modeliranje interakcija valova sa složenim konfiguracijama čestica, poput onih koje se nalaze u metamaterijalima. TMATSOLVER pritom koristi napredne računalne tehnike za točno izračunavanje prijelazne matrice (T-matrice) za čestice mnogo veće od valne duljine, uključujući one zamršenih oblika.

Metamaterijali su projektirani tako da pokazuju svojstva koja se ne nalaze u prirodi, omogućujući neviđenu kontrolu nad elektromagnetskim, akustičnim i optičkim valovima, od super-leća za snimanje na molekularnoj razini, preko "plašteva nevidljivosti" koji manipuliraju vidljivom svjetlošću, do učinkovitih apsorbera valova za sakupljanje energije i smanjenje buke. A TMATSOLVER, kažu, olakšava brzu izradu prototipova i validaciju ovih dizajna metamaterijala, ubrzavajući napredak u područjima od telekomunikacija do biomedicinskih slika.

AI uči robote vezati žnirance i slagati rublje

Google DeepMind je predstavio dva nova AI sustava koji robotima pomažu u učenju i obavljanju složenih zadataka koji zahtijevaju precizne, vješte pokrete. Prvi, ALOHA Unleashed, nadogradnja je  ALOHA 2 sustava.

Opremljen s dvije ruke, njime se može daljinski upravljati za prikupljanje visokokvalitetnih podataka o obuci, omogućujući robotima da nauče nove zadatke uz manje demonstracija. DemoStart pak pomiče napredak uz pomoć algoritma učenja s pojačanjem kako bi naučio različita ponašanja iz samo nekoliko simuliranih demonstracija. Koristeći te sustave robota je uspješno je vezao žnirance, umetao zupčanike, mijenjao dijelove, vješao košulje i čistio kuhinju. 

Dosad je većina sofisticiranih AI robota mogla koristiti jednu ruku za podizanje i postavljanje predmeta. DeepMind tvrdi da njegov Alohawe Unleashed postiže visok stupanj spretnosti u rukovanju s dvije ruke. Dakako, pred robotikom je još dug put do stjecanja spretnosti nalik ljudskoj, ali ovakvi pothvati vode nas prema cilju, stvaranju korisnih, spretnih robota koji će nam pomagati u domu, uredu i izvan njih.

Virtualni laboratorij za liječenje genetskih bolesti

CREME, virtualni laboratorij pokretan umjetnom inteligencijom nudi revolucionarni pristup genetskom istraživanju simulacijom CRISPR interferencije (CRISPRi). Razvijen u laboratoriju Cold Spring Harbor (CSHL) i predstavljen u časopisu Nature Genetics, CREME znanstvenicima omogućuje simulaciju specifičnih smanjenja aktivnosti gena i nudi snažan novi alat za prepoznavanje i razumijevanje važnih dijelova genoma. 

Program je modeliran prema CRISPR interferenciji (CRISPRi), tehnici genetske perturbacije koja se temelji na CRISPR-u. CRISPRi omogućuje biolozima da smanje aktivnost specifičnih gena u stanici, a CREME pak omogućuje znanstvenicima da naprave slične promjene u virtualnom genomu i predviđa njihove učinke na aktivnost gena. Drugim riječima, to je gotovo kao neka AI verzija CRISPRi. 

Carpentopod, robotski stol s 12 nogu

Carpentopod, hodajući stolić za kavu s 12 nogu koji podsjeća na raka u pokretu, djelo je Giliama de Carpentiera, programera Guerrilla Gamesa. Jedinstveno kretanje stolića od laminiranog bambusa proizlazi iz njegovih nogu, razvijenih uz pomoć algoritama, a dizajn je usavršen programom Autodesk Fusion 360 koji je osmislio i zakrivljeni središnji "trbuh" za smještaj elektronike i motora. Carpentopod je pretvoren u fizički stol CNC glodalicom koja je omogućila izradu dvanaest identičnih drvenih dijelova, ključnih za strukturu s 12 nogu.

Za napajanje stolića korištena su dva motora od 24 V, izvorno dizajnirana za automatizirane zavjese. Oni pokreću noge stolića, a svaki upravlja sa šest nogu, što stoliću omogućuje da se pomiče i okreće glatko, poput tenka. De Carpentier je napisao prilagođeni softver za stvaranje zatvorenog sustava upravljanja motorom i dodao Bluetooth modul za primanje komandi joysticka od modificiranog Nunchuck kontrolera. Prilagođeni softver razvio je tisuće virtualnih varijacija, a one s najboljim performansama odabrane su kako bi se pomiješali njihovi parametri. S instaliranom LiPo baterijom od 14,8 V, De Carpentierov stol može bežično upravljan hodati po dnevnoj sobi i i isporučiti piće. 

Ugrađen 3D keramički implantat čeljusti

U Sveučilišnoj bolnici Kepler u Linzu prvi put pacijentu ugradila subperiostalni keramički implantat čeljusti ispod pokosnice. Implantat kojeg je uz pomoć 3D ispisa proizvela bečka tehnološka tvrtka Lithoz pokazao se klinički stabilnim, što je ključni korak u liječenju atrofirane čeljusti. Ova inovativna metoda, koja zahtijeva samo jednu kiruršku intervenciju, trebala bi smanjiti potrebu za transplantacijama kostiju i skratiti vrijeme oporavka i do 75 posto. 

Za razliku od konvencionalnih implantata od titana, keramički je implantat izrađen od biokompatibilnog cirkonijevog dioksida te omogućuje izvođenje postupka bez dodatne nadogradnje kostiju. Ova metoda, kažu, pruža nježniju alternativu, posebno za starije pacijente. 

Fleksibilni sklopovi od svile i grafena

Svilom se već tisućama godina trguje kao vrlo vrijednom robom, a svako malo netko otkrije neko njeno novo korisno svojstvo poput ovog koje bi se moglo iskoristiti u mikroelektronici i računalstvu. Iako se protein svile koristi u dizajnerskoj elektronici, njegova je upotreba ograničena zbog toga što su svilene niti neuredno klupko poput kuhanih špageta. No, čini se da su istraživači Pacifičkog sjeverozapadnog nacionalnog laboratorija (PNNL) uspjeli razmrsiti ovaj problem. Kako piše Science Advances, oni su dobili ujednačen 2D sloj fragmenata proteina svile, "fibroina" na grafenu, materijalu korisnom zbog svoje izvrsne električne vodljivosti. 

Ova metoda, kažu, omogućava samosastavljanje proteina svile, neophodne za projektiranje i proizvodnju elektronike na bazi svile. Sustav je pritom netoksičan i temelji se na vodi, što je ključno za biokompatibilnost. U PNNL-u tvrde da bi se od njega mogle izraditi ključne komponente memristora. Istraživači planiraju koristiti ovaj početni materijal i tehniku ​​za stvaranje vlastite umjetne svile s funkcionalnim proteinima.

Ova studija prvi je korak u kontroliranom nanošenju slojeva svile na funkcionalne elektroničke komponente, a buduća istraživanja uključuju poboljšanje stabilnosti i vodljivosti svilenih integriranih krugova i istraživanje potencijala svile u biorazgradivoj elektronici.