實驗室智能機器人研發設計常用指南「曼科」

機器學習機器人讓我們距離未來更近

機器學習 機器人讓我們距離未來更近

機器學習和機器人技術的結合是我在 X 工作的興奮點之一。在非結構化的環境中，為了使得機器人更加有用和可靠，機器學習是非常必要的。正是在這一點上，機器人將真正解決許多先前無法解決的問題。在谷歌 X，的硬件工程師、軟件工程師和機器學習能夠攜手工作，他們可以獲得幾乎無限的計算資源。這在全世界都是少有的，可以說我們是為機器學習研究而設計的的實驗室。

制藥和生物技術行業已經推動了自動化,并從中受益

制藥和生物技術行業已經推動了自動化，并從中受益。研發部門實現自動化和自動化研究實驗室。過去需要幾個月的過程現在可以在一天內完成。生產率大部分來自于高通量篩選或超高通量篩選儀器，可以消除許多手動操作，減少人為錯誤，并且可以使用微量的樣品和試劑。這對于非常有價值或供不應求的樣品尤其重要。因為，這里導致樣品損失或實驗結果的錯誤可能會付出極高的成本。

實驗室自動化在未來幾年將如何變化?

實驗室自動化在未來幾年將如何變化？

未來的研發實驗室只有移動智能機器人而沒有人類科學家嗎？

麻省理工學院人工智能實驗室主任羅德尼·布魯克斯認為不是。他說“實驗室結構已經非常完善，科學家們會在芯片上進行實驗，使用微機電系統（MEMS技術），使更復雜的機器能夠執行目前大型儀器所完成的不同過程。現在開發的算法將有助于在芯片內進行機器人類型的智能決策。有智慧，有感知算法，有MEMS。所以我們將在實驗室里安裝這樣的微型機器人，而不是好萊塢式機器人。”

浮出水面,正在進攻7大技術突破點機器人

浮出水面，正在進攻7大技術突破點

機器人由六大部分組成：本體、運動執行器、動力系統、感知、交互和決策系統（來源：騰訊）

這6大具體趨勢的背后，其實也都通往一個共同的方向：更自主的機器人。以往的工業機器人強調自動化，就是在已知環境里，完成控制、事先編程和重復性一系列動作，而現在逐漸走向在不確定環境中，自學習、自適應與自演化的自主型機器人。