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封面图自网络，版权属于原作者

本周的技术前沿洞察，真的有点炫酷：既有能让你像《复仇者联盟》里钢铁侠一样酷炫工作的神器、又有让你用 “意念” 就能控制的机器人，还有比 《哈利波特》里的金色飞贼更轻、更小、更灵活的机器人 ... 只能说，真实生活里的技术发展有时比电影更精彩！

美国高校

• 不用进行大脑植入，人也能控制机器人手臂了！

如果你想用你的思想控制一个机器人，有什么办法？

如今有两种办法：大脑植入技术（brain implant），在这种情况下，人对机器的控制是平稳而连续的。如果不需要大脑植入手术，就需要戴上头外部感知脑电波的设备，但是你对机器的控制可能生涩而不那么精确。

现在，卡内基梅隆大学的工程团队正在缩小这两个选项之间的差距。他们创造出了第一个无创、用心灵控制机器人的手臂，展现了以前只能通过脑植入技术保留的平滑、连续运动。也就是说，我们可能有一个更接近未来的，可以用自己的思想来控制我们周围的技术了。简单说，这是无创脑机接口技术的重要一大步。

（图片来自CMU，戴设备的实验者）

本周三，该成果发表在《科学机器人》杂志上，研究人员描述了他们如何结合传感器和机器学习技术来创建一个脑电脑界面（BCI），它可以触及那些佩戴脑电图（EEG）头带实验者大脑深处的信号，从而实现对机械臂的高分辨率控制。

CMU 生物医学工程理事教授、系主任 Bin He 表示，这种技术能使整个人类受益，而不仅仅是运用在那些具有运动障碍或瘫痪的人身上。

感兴趣的可以点击原文阅读：

https://engineering.cmu.edu/news-events/news/2019/06/20-he-sci-robotics.html

• 伯克利大学：听你说话声音，就能猜出你的手势

伯克利大学联合 MIT 等高校的最新研究很有意思：利用卷积网络，只凭借听你说话的声音，就猜出你说话时的手势。不论你说话时手舞足蹈、还是慷慨激昂，你的声音都会 “出卖” 你。

无图无真相，先看这个预测有多准确：左边是根据听声音 “算” 出来的手势，右边则是正确答案：

（Gif 来自网络，版权属于原作者）

怎么样，是不是“神还原”？这个技术是怎么实现的呢？

首先，研究人员建立了一个由 10 名说话人组成的、144 个小时的视频数据集。为了确保模型适用范围多样性及话题多样性，说话人的说话情景各不相同：有电视节目主持人主持节目、大学教授讲课等。

（截图自论文，版权属于原作者）

然后的关键步骤是：给定一段语音，通过上图的翻译模型，即上图 G 部分，预测谈话者在说话时相应的手势动作；再采用回归函数，即上图 L1 部分，从数据中提出训练信号，并通过度抗性鉴别器，确保预测的手势在时间上与说的话一一对应、且符合说话人的一贯风格（哪怕同一句话，由不同人说出来，也会有不同的手势）；最后一步，则是用一种现有的视频合成方法，来生成说话人说出这些话时的样子。

• MIT：用神经网络来做pizza

麻省理工学院研究人员开发了一种会自己做 pizza 的神经网络：神经网络可以通过查看各种各样 pizza 的图片，来确定 pizza 馅料成分的类型和分布，并找到放馅料的正确顺序。

这个项目名为 PizzaGAN，GANs（生成对抗网络）使用模型来做出决策。PizzaGAN 从 Instagram 下载了 9213 张 pizza 图片，并给每张图片都分配了一组描述其馅料的标签。研究者还给神经网络“投食”了 12 种常见的披萨配料的图片，包括芝麻菜、培根、西兰花、玉米、罗勒、蘑菇和橄榄等等，加入数据集供 AI 选择。

换句话说，一旦这个 PizzaGan “出师”，只要给它看一眼想要的 pizza 的图像，它就能自动识别馅料的类别，然后把图像分解成一个有序的图层序列，知道什么时候要用什么手法放置馅料食材。

该研究团队表示，尽管目前该项目只是针对 pizza 制作建立模型并加以分析，但这种方法在未来对于其他类型的有层次食物（比如汉堡、三明治和沙拉）也很有前景。除了食物以外，这种模型也有可能被用在时尚界，例如搭配服饰、做造型等。

现在问题来了：包子饺子馄饨馅饼这些馅在里面的东西，该怎么办呢...

原文在此：https://www.csail.mit.edu/news/making-pizza-neural-networks

• 像钢铁侠一样通过拖拽图像来进行数据分析

看过《复仇者联盟 4：终局之战》的朋友一定对这个场景非常熟悉：钢铁侠对着全息计算机将投射到空气中的三维数据一顿“酷炫操作”，穿越时空拯救地球的方法就找到了。

现在，麻省理工学院和布朗大学的研究人员帮有着超英梦的漫迷们实现了梦想：他们开发了一个在触摸屏上运行的交互式数据分析系统，让每个人都可以像钢铁侠一样，手指点一点，惊人结论就算出来了。

多年来，研究人员一直在开发一种名为 Northstar 的交互式数据科学系统。Northstar 在云端运行，其界面支持包括智能手机、交互式白板在内的所有触摸屏设备。

近期，在 ACM SIGMOD 会议上发表的一篇论文中，研究人员详细介绍了 Northstar 的一个新组件VDS，也就是“虚拟数据科学家”。它可以立即生成机器学习模型，并在其数据集上运行预测任务。

Northstar 支持实时协作，只需要一张交互式白板，每个人在白板上对着图像拖拖拽拽，就能实现分析或预测计算的要求。医生可以使用该系统来帮助预测哪些患者更容易患某些疾病，而企业主则可以预测销售情况。

研究者表示，通过这种可视化的操作，可以快速准确地进行复杂分析，数据分析将不再是一件听起来很遥远的事情。

• 哈佛大学：开发出史上最轻 “蜜蜂” 飞行机器人

当地时间6月26号，Nature 杂志发表了由哈佛大学微机器人实验室的研究人员研发的、模拟昆虫制造的飞行机器人。

这个名叫 RoboBee X-Wing （“机器人蜜蜂 X 翅膀”）的四翼蜜蜂机器人，是有史以来最轻巧的自主飞行机器人，翼展约 3.5 厘米，在不带电池的情况下，重量仅有 259 毫克！这个重量有多轻呢？一般来讲，一粒药片 500多毫克左右，也就是说，两个蜜蜂机器人的重量才仅有一粒药片的重量。

这项研发由哈佛大学哈佛大学工程与应用科学学院 Robert J. Wood 教授领导。文章引用该项目研究人员的话称，此款飞行器是迄今为止最轻的昆虫飞行器，它使用太阳能电池，只要有光源就能持续、不受束缚地飞行。

（Gif 来自网络，版权属于原作者）

它的能量来源是一个重约 10 毫克的微型太阳能电池，而且这种电池也很节能，驱动一个RoboBee 所需的能量比圣诞彩灯上一个单独的小灯泡耗能还低。

研究人员表示，该款机器人蜜蜂可以用于环境探索、搜索和救援等任务。怎么样，这么灵巧轻便的机器人，是不是让《哈利波特》的金色飞贼也略逊一筹呢？

• 教机器人如何“取悦”人类

虽然现在的机器人技术已经较以前有了很大突破，但是科学家们还一直在为优化无人自动机器人系统而努力。最近，斯坦福大学的研究人员发表了一项新的研究成果，通过告诉机器人人类的偏好，来让无人机器人系统更贴心，更智能。

该团队为机器人开发了一个提供指导的新系统，也被称为奖励系统。这个系统可以向机器人展示人类在面对一些物体时的操作方式，并提供了用户偏好调查的数据，这里面包括了人类有关他们“希望机器人如何表现”等等问题的回答。

我们之前说过，通过向无人驾驶系统展示人类的操作方式，让无人车掌握一定“人性化”的驾驶习惯。但是，人类的展示往往会包含一些“噪音”，每次展示也都多多少少有一定的出入，这会降低效率，加大机器人的学习成本，以及对数据清理的成本。

而这个新的组合系统会首先向机器人展示人类的行为，为自主机器人提供大量信息；然后再让机器人对用户进行使用偏好调查，例如，用户想要机械手臂抬高一点还是降低一点等等。在测试中，团队发现这种演示与调查结合的方式，比任何一种单一方式都更有效率，而且通过这样训练后的机器人获得的好评比单一方式训练的机器人高80%。

“这是更好地了解人们对机器人的期望的一步”，该项目负责人，斯坦福大学计算机科学和电气工程助理教授 Dorsa Sadigh 表示， “希望能通过我们的研究，让人类更有效率地与机器人互动，甚至互相学习。”

• MIT：有望推动 3D 打印技术发展的新型 3D 打印机

目前 3D 打印的技术难点之一，即有些 3D 打印所使用的材料，比如硅树脂等橡胶类材料和环氧树脂等高温材料，在传统生产工艺中没问题，但在 3D 打印机上很难被打印，导致材料分布不均匀、堵塞喷头等问题。

据 MIT 新闻报道，MIT 电子工程和计算科学副教授 Wojciech Matusi 的计算制造研究组，在对该问题进行多年研究后，提出一种解决办法：

首先，他们给 3D 打印机加上“眼睛”。该研究组使用光学相干断层扫描（OCT）技术，利用长波长的光透过材料表面、扫描材料，且分辨率极高：达到人类头发丝粗细的精度。由于现有扫描仪速度太慢，研究小组为此还研发出了一台特制扫描仪，比之前的仪器快 100 倍。

然后，他们还给机器加上了 “大脑”，即让机器在打印并扫描每一层时，让打印机用机器学习系统实时自动纠正错误，如果材料在打印过程中出现翘曲或收缩现象，机器会自动补充材料，避免在使用难以打印的材料时出现原材料堵塞打印机的情况。

这种更智慧的、有眼有脑的3D打印机，目前还在实验室阶段，如果能被商用，则有望比其它3D打印机更精确、且更擅长打印柔性材料。

海外高校

• 日本科学家把迷你大脑造出来了？！

多年来，科学家们其实一直在努力研发实验室生长的“类人体”器官 —— 没错，就是像真实器官的假器官。一般来说，这些类器官会用于测试新的药物或其他医学治疗。

现在，日本一组研究人员开发出一种“迷你大脑”，它不仅能够显示大脑皮质的复杂三维结构，而且还能够协调神经活动。该研究表明，有了这样的“类大脑”之后，医生或许将能够更好地研究神经系统疾病而无需切开任何人类大脑。

这项研究是发表在上周四的《干细胞报告》（Stem Cell Report）杂志上的，研究人员通过创造出一种多能干细胞球（pluripotent stem cells），它具有发育成任何类型的身体细胞和组织的能力。他们将干细胞放入装满液体培养基的盘子里，模仿真实发育中大脑所需的环境，细胞组织会形成类似大脑皮层的结构。从这里开始，研究人员研究各个神经元之间的联系和活动。

（分离于大脑类器官的神经网络图像）

“这些类器官最有趣的特性之一是它们实际上概括了大脑发育过程的形态”，京都大学遗传学家Hideya Sakaguchi 表示，它们的分层结构非常漂亮，看起来就像真正的脑组织一样……

感兴趣的可以点击原文阅读：

https://futurism.com/the-byte/lab-grown-mini-brains-advanced

科研机构

• NASA 举办大赛，要在外太空种植蔬菜

对 “移民火星” 一直很有兴趣的埃隆•马斯克，估计看到这条新闻时会笑逐颜开：这是咱火星人的 “菜篮子工程”！

美国国家航天局（NASA）最近举办了一个“超越地球增长”的太空花园竞赛，现已开始接受公开报名申请了。他们的挑战是：设计一个 50 厘米立方体的 3D 空间，可以帮助宇航员在未来的太空任务中使用新鲜水果和蔬菜。

因为 NASA 一直希望未来能在太空中维持人类的生命，那么久不可避免面临着长期粮食生产的挑战。因此，这个比赛的最终目的是实现在太空、没有人为干预的情况下能维护植物生长，并设计出机器人来自动化种植和收获整个果蔬系统。

这场“太空花园比赛”将分为三组：高中组，大学组和专业组。对任何专业的人群开放，无论你是生物学、航天学，工程学，农业甚至制造业，都可以。只要在 2020 年 2 月 3 日之前提交设计就可以了！

其实，早年 NASA 已经开始在太空中尝试种植大量植物，包括莴苣等。但是，想要在太空中可靠而有效地种植作物，需要植物不受重力束缚，并且朝向光源，还能够依然向外伸展，面临着多种挑战。

怎么样，本期的技术前沿洞察是不是很 “黑科技”、很炫酷呢？如果没看过瘾，可以回顾我们往期的技术前沿洞察：

新型机器人可以安全拆除核反应堆了！|技术前沿洞察

听你声音6秒，AI就能推断你长啥样了！| 技术前沿洞察

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