payamvha/North_RAG huggingface dataset:
برای آنکه شبه‌تصادفی در نظر گرفته شود، باید دارای سه ویژگی آماری اصلی باشد که توسط سولومون گلومب تعریف شده‌اند: توازن، توزیع ران (run) و خودهمبستگی دو-سطحی. ۱. ویژگی توازن (Balance Property). در یک دوره کامل از دنباله با طول بیشینه، تعداد «یک»ها تقریباً برابر با تعداد «صفر»ها است. به‌طور دقیق، در یک دنباله به طول formula_1، تعداد «یک»ها برابر formula_2 (یعنی formula_3) و تعداد «صفر»ها برابر formula_4 (یعنی formula_5) است. این توازن باعث می‌شود سیگنال فاقد مولفه DC قابل توجهی باشد. ۲. ویژگی ران (Run
فاقد مولفه DC قابل توجهی باشد. ۲. ویژگی ران (Run Property). «ران» (Run) به توالی بیت‌های یکسان و متوالی گفته می‌شود. در یک دنباله با طول بیشینه، توزیع طول ران‌ها بسیار منظم است: علاوه بر این، یک ران از «یک»ها با طول formula_6 و یک ران از «صفر»ها با طول formula_7 وجود دارد. ۳. ویژگی خودهمبستگی (Autocorrelation Property). تابع خودهمبستگی یک دنباله دودویی به صورت زیر تعریف می‌شود: برای یک دنباله PRBS، این تابع تنها دو مقدار به خود می‌گیرد: که در آن formula_10 تعداد «یک»ها در دنباله و formula_11 چرخه وظیفه
تعداد «یک»ها در دنباله و formula_11 چرخه وظیفه دنباله است. برای دنباله‌های با طول بیشینه، خودهمبستگی به شکل زیر ساده می‌شود: این ویژگی باعث می‌شود سیگنال شبیه به نویز سفید عمل کند و در کاربردهایی مانند طیف گسترده بسیار مفید باشد. پیاده‌سازی عملی. دنباله‌های دودویی شبه‌تصادفی را می‌توان با استفاده از ثبات انتقال بازخورد خطی (LFSR) تولید کرد. انتخاب چندجمله‌ای فیدبک برای LFSR، تعیین‌کننده طول و ویژگی‌های دنباله است. برای تولید یک دنباله با طول بیشینه (formula_13)، چندجمله‌ای باید چندجمله‌ای اولیه باشد. برخی
چندجمله‌ای باید چندجمله‌ای اولیه باشد. برخی از چندجمله‌ای‌های مونیک رایج که در استانداردها استفاده می‌شوند عبارتند از: نمونه‌ای از کد تولید دنباله «PRBS-7» را می‌توان به زبان C به صورت زیر بیان کرد: int main(void) { uint8_t start_state = 0x01; // حالت اولیه نمی‌تواند صفر باشد uint8_t lfsr = start_state; int period = 0; do { // فیدبک از بیت‌های 7 و 6 (معادل x^7 + x^6 + 1) unsigned bit = ((lfsr » 6) ^ (lfsr » 5)) &amp; 1; lfsr = (lfsr « 1) | bit; // ماسک برای محدود کردن به 7 بیت lfsr &amp;= 0x7F; period++;
محدود کردن به 7 بیت lfsr &amp;= 0x7F; period++; printf("گام %d: %02X\n", period, lfsr); } while (lfsr != start_state); printf("دوره تکرار: %d\n", period); return 0; خروجی این کد یک دنباله با دوره تکرار ۱۲۷ (formula_20) خواهد بود. کاربردها. مخابرات. مهم‌ترین کاربرد PRBS در آزمایش کانال‌های مخابراتی دیجیتال است. در آزمون نرخ خطای بیت (BERT)، یک فرستنده دنباله PRBS مشخصی را ارسال می‌کند. گیرنده که همان دنباله را تولید می‌کند، سیگنال دریافتی را با نسخه محلی خود مقایسه کرده و تعداد بیت‌های خطا را شمارش می‌کند
مقایسه کرده و تعداد بیت‌های خطا را شمارش می‌کند تا نرخ خطای بیت (BER) را محاسبه کند. رمزنگاری. در رمزهای جریانی، از LFSR برای تولید یک جریان بیت شبه‌تصادفی به نام جریان کلید (keystream) استفاده می‌شود. این جریان با متن اصلی از طریق عملیات یای انحصاری (XOR) ترکیب شده و متن رمزنگاری‌شده را تولید می‌کند. با این حال، LFSRهای ساده از نظر رمزنگاری ضعیف هستند، زیرا به دلیل خطی بودن، با داشتن بخش کوچکی از جریان کلید می‌توان کل دنباله را بازسازی کرد. به همین دلیل در سیستم‌های مدرن از ترکیب چند LFSR یا توابع غیرخطی
سیستم‌های مدرن از ترکیب چند LFSR یا توابع غیرخطی برای افزایش امنیت استفاده می‌شود. رادار و سونار. ویژگی خودهمبستگی عالی PRBS، آن را برای استفاده در سیستم‌های رادار و سونار ایده‌آل می‌سازد. با ارسال یک سیگنال مدوله‌شده با PRBS و همبسته‌سازی سیگنال بازگشتی با نسخه اصلی، می‌توان فاصله و سرعت اهداف را با دقت بسیار بالایی اندازه‌گیری کرد (تکنیکی به نام فشرده‌سازی پالس). سامانه موقعیت‌یاب جهانی (GPS). سیگنال‌های GPS از کدهای شبه‌تصادفی (به‌ویژه کدهای گلد که از ترکیب دو m-sequence ساخته می‌شوند) برای شناسایی
ترکیب دو m-sequence ساخته می‌شوند) برای شناسایی ماهواره‌ها استفاده می‌کنند. هر ماهواره کد منحصربه‌فرد خود را ارسال می‌کند. این ویژگی به گیرنده‌ها امکان می‌دهد سیگنال‌های ماهواره‌های مختلف را که همگی روی یک فرکانس ارسال می‌شوند، از یکدیگر تفکیک کنند. نمادگذاری. نمادگذاری PRBS"k" یا PRBS-"k" (مانند «PRBS7» یا «PRBS-7») نشان‌دهنده اندازه ثبات‌ (register) تولیدکننده است. طول دنباله حاصل برابر با formula_1 است. اگر "N" بیت داده را به تمام کلمات ممکن با طول "k" تقسیم کنید، تمام formula_22 ترکیب ممکن از ۰ و ۱ (به
کنید، تمام formula_22 ترکیب ممکن از ۰ و ۱ (به استثنای کلمه‌ای که همه‌اش صفر است) را مشاهده خواهید کرد. "1011100" → 101 &lt;br&gt; "1011100" → 011 &lt;br&gt; "1011100" → 111 &lt;br&gt; "1011100" → 110 &lt;br&gt; "1011100" → 100 &lt;br&gt; "1011100" → 001 (نیازمند چرخش) &lt;br&gt; "1011100" → 010 (نیازمند چرخش) این ۷ کلمه، تمام formula_23 کلمه دودویی ۳-بیتی غیرصفر ممکن هستند، البته نه به ترتیب عددی. این قاعده برای هر PRBS"k"، و نه فقط PRBS3، صادق است.
رباتیک ریخت‌زایانه () شاخه‌ای از رباتیک است که از فرایند ریخت‌زایی (یعنی شکل‌گیری و سازمان‌یافتن بدن موجودات زنده در مراحل ابتدایی رشد) می‌گیرد. هدف این حوزه، طراحی ربات‌هایی است که بتوانند مثل موجودات زنده خودشان را سازمان‌دهی کنند، دوباره پیکربندی شوند، خودشان را سرهم کنند و کنترلشان را با شرایط محیطی سازگار کنند. پیشینه. این حوزه با رباتیک تکاملی (epigenetic robotics) مرتبط است، اما تفاوت اصلی آن در تمرکز است: رباتیک ریخت‌زایانه به شکل‌گیری هم‌زمان بدن و سامانهٔ کنترلی ربات بر پایهٔ سازوکارهای ژنتیکی و
سامانهٔ کنترلی ربات بر پایهٔ سازوکارهای ژنتیکی و سلولی می‌پردازد، شبیه رشد جنین در طبیعت. در مقابل، رباتیک تکاملی بر رشد توانایی‌های شناختی ربات‌ها، مانند زبان، هیجان و مهارت‌های اجتماعی در طول زندگی، تکیه دارد. رباتیک ریخت‌زایانه بیشتر به زیست‌شناسی رشد و زیست‌شناسی سامانه‌ها پیوند دارد، در حالی که رباتیک تکاملی با علوم شناختی، روان‌شناسی رشد و علوم اعصاب مرتبط است. موضوعات. چند شاخهٔ مهم در رباتیک ریخت‌زایانه عبارتند از:
قوانین رباتیک به هر مجموعه‌ای از قوانین، قواعد یا اصول گفته می‌شود که با هدف ایجاد چارچوبی بنیادی برای هدایت رفتار ربات‌هایی طراحی شده‌اند که دارای درجه‌ای از خودمختاری باشند. چنین ربات‌های پیشرفته‌ای هنوز وجود ندارند، اما در علمی-تخیلی، فیلم‌ها و نیز در حوزه‌های فعال تحقیق و توسعه در رباتیک و هوش مصنوعی بسیار مورد توجه قرار گرفته‌اند. شناخته‌شده‌ترین مجموعه قوانین، قوانین سه‌گانه رباتیک اثر آیزاک آسیموف در دههٔ ۱۹۴۰ است، اما پژوهشگران در دهه‌های بعد مجموعه قوانین دیگری نیز پیشنهاد کرده‌اند. قوانین سه‌گانه
قوانین دیگری نیز پیشنهاد کرده‌اند. قوانین سه‌گانه رباتیک آیزاک آسیموف. مشهورترین قوانین، «قوانین سه‌گانه رباتیک» اثر آیزاک آسیموف است. این قوانین نخستین‌بار در داستان کوتاه او در سال ۱۹۴۲ با نام «دور سرگردانی» معرفی شدند، هرچند پیش‌تر در چند داستان دیگر به‌طور ضمنی مطرح شده بودند. این قوانین سه‌گانه عبارتند از: در "The Evitable Conflict" این قوانین به‌صورت کلی‌تر بازنویسی شدند: این دیدگاه در پایان کتاب "بنیاد و زمین" باز هم گسترش یافت و «قانون صفرم» معرفی شد، که سه قانون اصلی زیرمجموعهٔ آن شدند: تا این
شد، که سه قانون اصلی زیرمجموعهٔ آن شدند: تا این قوانین همچنان بیشتر در جایگاه یک «فنون پی‌رنگ» باقی مانده‌اند. قوانین افزوده. نویسندگان و پژوهشگران دیگر در کنار قوانین آسیموف، قوانین تازه‌ای پیشنهاد کرده‌اند. در رمان ۱۹۷۴ Lyuben Dilov با عنوان "راه ایکاروس"، «قانون چهارم رباتیک» مطرح شد: «یک ربات باید در همه حال هویت خود را به‌عنوان ربات آشکار کند.» دلیل این قانون، جلوگیری از طراحی ربات‌هایی بیش از حد شبیه انسان عنوان شد که می‌توانست باعث سوءتفاهم شود. در سال ۲۰۲۴ Dariusz Jemielniak در نشریه آی‌تریپل‌ئی
سال ۲۰۲۴ Dariusz Jemielniak در نشریه آی‌تریپل‌ئی اسپکتروم پیشنهاد کرد «قانون چهارم» چنین باشد: «هیچ ربات یا سامانهٔ هوش مصنوعی نباید با وانمودکردن به انسان بودن، انسان‌ها را فریب دهد.» «قانون پنجم» نیز توسط Nikola Kesarovski در داستان کوتاه «قانون پنجم رباتیک» (۱۹۸۳) مطرح شد: «یک ربات باید بداند که ربات است.» در این داستان، یک قتل رخ می‌دهد که عامل آن رباتی انسان‌نماست که هویت واقعی خود را به‌عنوان ربات تشخیص نداده بود. هری هریسون در ۱۹۸۶ داستانی با عنوان «قانون چهارم رباتیک» نوشت که در آن آمده است: «یک
«قانون چهارم رباتیک» نوشت که در آن آمده است: «یک ربات باید توانایی تولیدمثل داشته باشد، مادامی که این کار با قانون اول، دوم یا سوم در تضاد نباشد.» در ۲۰۱۳ هوتن اشرفیان قانونی موسوم به «AIonAI» پیشنهاد کرد که بر روابط بین ربات‌ها یا هوش‌های مصنوعی با یکدیگر تمرکز داشت. این «قانون ششم» می‌گوید: «تمام ربات‌هایی که دارای سطحی مشابه از خرد و وجدان انسانی هستند، باید نسبت به یکدیگر با روحیهٔ برادری رفتار کنند.» اصول رباتیک EPSRC / AHRC. در سال ۲۰۱۱، شورای پژوهش علوم مهندسی و فیزیک (EPSRC) و شورای پژوهش هنر و
علوم مهندسی و فیزیک (EPSRC) و شورای پژوهش هنر و علوم انسانی (AHRC) در بریتانیا به‌طور مشترک مجموعه‌ای از پنج اصل اخلاقی برای «طراحان، سازندگان و کاربران ربات‌ها» در دنیای واقعی منتشر کردند. این مجموعه همراه با هفت «پیام کلان» بود که بر پایهٔ کارگاه پژوهشی سپتامبر ۲۰۱۰ تنظیم شد: پنج اصل اصلی چنین بودند: پیام‌های کلان مورد نظر نیز چنین بودند: اصول EPSRC به‌طور گسترده به‌عنوان نقطهٔ آغاز سودمند شناخته شدند. در سال ۲۰۱۶ تونی پرسکات کارگاهی برگزار کرد تا این اصول بازبینی شوند، از جمله برای تفکیک میان اصول
اصول بازبینی شوند، از جمله برای تفکیک میان اصول اخلاقی و حقوقی. توسعه قضایی. در برخی کشورها، به‌ویژه در آسیا، تدوین اصطلاحات و چارچوب‌های جامع حقوقی برای ارزیابی پیشرفت‌های فناورانه در صنعت رباتیک آغاز شده است. این روند نشان‌دهندهٔ بازتفسیر معاصر حقوق (و اخلاق) در حوزهٔ رباتیک است و بازاندیشی در مفاهیم سنتی حقوقی را دربرمی‌گیرد. این شامل مسائل مربوط به مسئولیت حقوقی در حقوق مدنی و کیفری نیز می‌شود. قوانین ساتیا نادلا. در ژوئن ۲۰۱۶، ساتیا نادلا مدیرعامل مایکروسافت در گفت‌وگویی با مجلهٔ "اسلیت (مجله)" اصولی
در گفت‌وگویی با مجلهٔ "اسلیت (مجله)" اصولی را دربارهٔ هوش مصنوعی مطرح کرد که صنعت و جامعه باید در نظر بگیرند: قوانین تیلدن. مارک دبلیو. تیلدن فیزیک‌دان رباتیک و از پیشگامان توسعهٔ ربات‌های ساده بود. او بعدها قوانین آسیموف را «ضعیف» و انسان‌محور توصیف کرد و سه اصل تازه برای ربات‌های «وحشی» پیشنهاد داد: تیلدن هدف خود را چنین توصیف کرد: «... پرورش یک گونهٔ سیلیکونی به سوی خودآگاهی، اما با کنترل کامل بر ویژگی‌های آن. نه گیاه، نه حیوان؛ چیزی دیگر.»
جنگ‌های بلغارستان و عثمانی در نیمه دوم قرن چهاردهم میلادی بین پادشاهی‌های باقی‌مانده از امپراتوری دوم بلغارستان که در حال فروپاشی بودند و امپراتوری عثمانی درگرفت. این جنگ‌ها منجر به فروپاشی و انقیاد امپراتوری بلغارستان شد و عملاً با فتح تارنوو توسط عثمانی‌ها در ژوئیه ۱۳۹۳ به پایان رسید، اگرچه سایر کشورهای بلغاری کمی بیشتر دوام آوردند، مانند تزار ویدین تا سال ۱۳۹۶ و مستبد دوبروجا تا سال ۱۴۱۱.در نتیجه این جنگ‌ها، امپراتوری عثمانی قلمرو خود را در شبه جزیره بالکان به میزان زیادی گسترش داد و از دانوب تا دریای
به میزان زیادی گسترش داد و از دانوب تا دریای اژه امتداد یافت.
هوتَن اشرفیان ( یک آکادمیک، جراح قلب و قفسه سینه، جراح رباتیک، جراح چاقی، زیست‌شناسِ محاسباتی، ایمنی‌شناس، کارآفرین، تاریخ‌پژوه، نویسنده، اهل هنرهای رزمی و فیلسوف است. او در حال حاضر مدیر ارشد علوم در بخش Preemptive Health and Medicine در Flagship Pioneering است. «توراکوتومی اشرفیان» (برشِ قفسه سینه)، جراحی و «نشانهٔ اشرفیان» در نارسایی دریچه آئورت به نام او نام‌گذاری شده‌اند. او قانون AIonAI را برای هوش مصنوعی مطرح کرده است. زندگی و تحصیلات. اشرفیان در Westminster School و سپس کالج دانشگاهی لندن تحصیل کرد؛
School و سپس کالج دانشگاهی لندن تحصیل کرد؛ جایی که کارشناسی علوم را در ایمنی‌شناسی و آسیب‌شناسی گذراند و در سال ۲۰۰۰ مدرک پزشکی (MD) گرفت. پس از دوره‌های جراحی مستقر در لندن در زمینهٔ جراحی اطفالِ جراحی قفسه سینه، جراحی رباتیک و جراحی عمومی با آموزش تخصصی در جراحی چاقی، در سال ۲۰۱۵ دکترای ولکام تراست را در زیست‌شناسی محاسباتی و جراحی از امپریال کالج لندن به پایان رساند و به‌عنوان مدرس بالینی National Institute for Health and Care Research منصوب شد. اشرفیان همچنین دارای مدرک کارشناسی ارشد مدیریت
اشرفیان همچنین دارای مدرک کارشناسی ارشد مدیریت کسب‌وکار/بازرگانی از Warwick Business School (فارغ‌التحصیل ۲۰۱۷) است. حرفه. اشرفیان در سال ۲۰۱۷ به‌عنوان مشاور ارشد علمی در Institute of Global Health Innovation در امپریال کالج لندن منصوب شد. در همان سال، او به‌همراه Jan Czenurska شرکت «Oxford Medical Products» را برای درمان اضافه‌وزن و چاقی با یک هیدروژل نوآورانه بنیان گذاشت. در سپتامبر ۲۰۲۰ و هم‌زمان با همه‌گیری کووید ۱۹، او به‌عنوان مدیر ارشد پزشکی بریتیش امریکن توباکو برگزیده شد؛ جایی که با شرکت
بریتیش امریکن توباکو برگزیده شد؛ جایی که با شرکت زیرمجموعهٔ KBP یک واکسن کووید-۱۹ گیاه‌مبنا توسعه داد و تا اوت ۲۰۲۱ در آن سمت بود. در اوت ۲۰۲۱ او به‌عنوان مدیر ارشد علوم در Flagship Pioneering منصوب شد. اشرفیان استادِ «تأثیر پژوهش» در Leeds University Business School و نیز پژوهشگر ارشد در امپریال کالج لندن است. او در ساخت مستندهایی برای بی‌بی‌سی و Smithsonian Channel همکاری داشته است. پژوهش. پژوهش‌های اشرفیان دامنهٔ گسترده‌ای از فهرست علوم زیستی، فلسفهٔ علم و هوش مصنوعی تا تاریخ باستان و هنر را
فلسفهٔ علم و هوش مصنوعی تا تاریخ باستان و هنر را دربرمی‌گیرد. در علوم زیستی، تمرکز او بر راه‌حل‌های مکانیکی و درمانی برای چاقی، سرطان، سندرم متابولیک، اختلالات میکروبیوم روده و اختلالات اسکلتی‌–عضلانی است. در پژوهشی در سال ۲۰۱۴ نتیجه گرفت که شبکه‌های اجتماعی می‌توانند به کاهش چاقی کمک کنند. از مشارکت‌های فلسفی او می‌توان به حوزه‌های فیزیولوژی، فرضیه شبیه‌سازی، پارادوکس زمان در فیزیک نظری، تعاملات هوش مصنوعی (قانون AIonAI)، روان‌پزشکی، پیوندِ AI و سیاست و آزمون تورینگ اشاره کرد. در حوزهٔ هوش مصنوعی، اشرفیان
تورینگ اشاره کرد. در حوزهٔ هوش مصنوعی، اشرفیان از نویسندگان «پروتکل STARD-AI» — دستورالعمل گزارش‌دهی برای مداخلات هوش مصنوعی — و نیز «QUADAS-AI»، ابزار ارزیابی کیفیت برای مطالعات دقتِ آزمون‌های تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی، است. از او به‌عنوان یکی از پژوهشگران برجستهٔ هوش مصنوعی یاد می‌شود. در حوزهٔ تاریخ باستان، آثار او شامل کتاب‌هایی برای قرار دادن تاریخ‌ها و شخصیت‌هایی مانند اسکندر مقدونی و گزنفون در زمینهٔ درستِ زمانی و ارائهٔ توضیحات علمی برای رویدادهاست. این کارها به جداسازی اسطوره از افسانه در یونانی
این کارها به جداسازی اسطوره از افسانه در یونانی باستان و نزد هومر می‌پردازد و بیماری‌های پزشکی شخصیت‌های تاریخی سرشناسی همچون فراعنه توت‌عنخ‌آمون و آخناتون، ژولیوس سزار و نیز ازدواج‌های متعدد و رفتار هنری هشتم را توضیح می‌دهد؛ موضوعاتی که در مستندها نیز بازتاب یافته و اشرفیان در آن‌ها مصاحبه شده است. در حوزهٔ هنر، او بر شناسایی بیماری‌ها و ویژگی‌های ناشناختهٔ کالبدشناختی و پاتولوژیک در بیش از ۶۰ اثر هنری مشهور کار کرده است؛ از جمله در آثار رنسانس و هنر باستان. این کارها شامل بررسی آثار لئوناردو داوینچی نیز
این کارها شامل بررسی آثار لئوناردو داوینچی نیز می‌شود؛ جایی که او در تصویر مشهور داوینچی، "مرد ویترویوسی"، وجود یک فتق را شناسایی کرد.
رباتیک اجتماعی یا سوسیورباتیک () یعنی دانشی که بررسی می‌کند ربات‌ها چطور باید مانند آدم‌ها در محیط‌های اجتماعی رفتار کنند و با انسان‌ها و حتی با همدیگر درست ارتباط بگیرند. این علم کمک می‌کند ربات‌ها در جاهایی مثل خانه، بیمارستان یا محل کار، رفتاری طبیعی‌تر و هماهنگ‌تر با آدم‌ها داشته باشند. اصطلاح رباتیک اجتماعی را می‌توان رباتیک جامعه‌محور، رباتیک تعاملاتی و جامعه‌رباتیک نیز توصیف کرد. رباتیک اجتماعی شاخه‌ای از پژوهش در رباتیک است که پیامدها، پیچیدگی‌ها و طراحی رفتارهای اجتماعی، فضایی، فرهنگی و لمسی مصنوعی
رفتارهای اجتماعی، فضایی، فرهنگی و لمسی مصنوعی را بررسی می‌کند؛ همچنین به پروتکل‌ها و تعاملات ربات‌ها با یکدیگر و با انسان‌ها به‌طور هم‌زمان می‌پردازد. این حوزه هم فضاهای ساختاریافته (مانند کارخانه‌ها و بیمارستان‌ها) و هم فضاهای غیرساختاریافته (مانند خانه‌ها) را در نظر می‌گیرد. رباتیک اجتماعی دیدگاهی نوپدید است که از مرزهای ربات اجتماعی و پژوهش‌های مربوط به جامعه مصنوعی فراتر می‌رود و بر این نکته تأکید دارد که شمار زیادی از ربات‌ها (چه انسان‌نما و چه غیرانسان‌نما) و انسان‌ها در حال زیست در یک فضا هستند و
و انسان‌ها در حال زیست در یک فضا هستند و نیازمند رفتار اجتماعی مشابه‌اند، به‌ویژه در زمینه‌های کاری، ربات‌های شخصی و ربات‌های همدم. رویکرد. انتظار می‌رود ربات‌های آینده نزدیک بتوانند از نظر اجتماعی و فضایی هوشمند رفتار کنند، یعنی نشانه‌های پیچیده را از انسان‌ها و دیگر ربات‌ها تشخیص دهند و واکنش مناسب نشان دهند؛ مشابه آنچه از حیوانات خانگی انتظار داریم. رباتیک اجتماعی همچنین می‌پذیرد که ربات‌ها می‌توانند سخت‌افزار ماژولار باشند، یا توسط نرم‌افزارهای از راه دور کنترل شوند (حتی با مدل «آزمایش جادوگر اوز» در
دور کنترل شوند (حتی با مدل «آزمایش جادوگر اوز» در تله‌اپراسیون). در هر صورت، همهٔ این شکل‌ها به همان میزان به هوش اجتماعی، آگاهی و رعایت پروتکل‌های اجتماعی نیاز دارند. رباتیک اجتماعی می‌کوشد از طریق مطالعهٔ زیبایی‌شناسی و پیچیدگی‌های اجتماعی، فضایی، فرهنگی و ارتباط لمسی، به درک بهتری از چگونگی ایجاد رفتارهای اجتماعی مصنوعی و طراحی پروتکل‌های لازم برای ربات‌های امروز و آینده برسد. این رشته ذاتاً میان‌رشته‌ای است و از حوزه‌هایی چون تعامل انسان–ربات (HRI)، جغرافیای انسانی، طراحی تعامل، نظریه کنشگر–شبکه و
جغرافیای انسانی، طراحی تعامل، نظریه کنشگر–شبکه و روان‌شناسی اجتماعی بهره می‌گیرد. چنین بنیانی امکان بررسی عمیق‌تر مفاهیمی مانند فضا، لمسی بودن و معیارهای فرهنگی–اجتماعی تعامل انسان و ربات را فراهم می‌کند؛ چه در تعامل‌های متعارف و چه در نمونه‌های بحث‌برانگیز مانند عروسک‌های واقع‌نما یا فیلم لارس و دختر واقعی. پیشینه نظری. اصطلاح «رباتیک اجتماعی» نخستین بار توسط پروفسور آروین آگاه در سال ۱۹۹۳–۱۹۹۴ مطرح شد تا رفتارهای تیمی و کلنی ربات‌ها را توصیف کند. او و همکارانش ربات‌ها را همچون مجموعه‌ای اجتماعی بررسی
همکارانش ربات‌ها را همچون مجموعه‌ای اجتماعی بررسی کردند، اما در نظر نگرفتند که خود پژوهشگران، برنامه‌نویسان و کنترل‌کنندگان انسانی نیز بخشی از این «اجتماع رباتیک اجتماعی» هستند؛ بنابراین تعامل انسان با ربات و همچنین تعامل ربات‌ها با یکدیگر اساس این رشته را شکل می‌دهد. برونو لاتور (۲۰۰۵) در زمینهٔ نظریه کنشگر–شبکه اشاره می‌کند که مسئله اصلی نه این است که «چه کسی عمل می‌کند؟» بلکه این است که «چه چیزی در حال عمل است و چگونه؟»
در نظریه کنترل، یک سامانه خطی نامتغییر با زمان (اِل‌تی‌آی) پیوسته به‌صورت نمایی پایدار است اگر و تنها اگر سامانه دارای مقادیر ویژه (یعنی قطب‌های سامانه‌های ورودی به خروجی) با بخش‌های حقیقی اکیداً منفی (یعنی در نیمه چپ صفحه مختلط) باشد. یک سامانه اِل‌تی‌آی با ورودی به خروجی گسسته در زمان، به صورت نمایی پایدار است اگر و تنها اگر قطب‌های تابع تبدیل آن اکیداً درون دایره واحد متمرکز بر مبدأ صفحه مختلط قرار گیرند. سامانه‌هایی که اِل‌تی‌آی نیستند اگر همگرایی آنها توسط اُفت نمایی کراندار شود، به‌صورت نمایی پایدار
توسط اُفت نمایی کراندار شود، به‌صورت نمایی پایدار هستند. پایداری نمایی نوعی پایداری مجانبی است که برای سامانه‌های دینامیکی عمومی‌تر معتبر است. تعریف. سامانه‌ای را در نظر بگیرید formula_1 که در اینجا formula_2 به صورت تکه‌ای پیوسته در formula_3 و لیپشیتز در formula_4 است. بدون از دست دادن کلیت، فرض کنید که formula_2 در مبدأ formula_6 یک تعادل دارد این تعادل در صورت وجود، به‌صورت نمایی پایدار است. formula_7 به طوری که formula_8 برای همه formula_9 یعنی، جواب formula_10 نرخ تصاعدی اُفت را نشان می‌دهد. پیامدهای
نرخ تصاعدی اُفت را نشان می‌دهد. پیامدهای عملی. یک سامانه اِل‌تی‌آی با پایداری نمایی، سامانه‌ای است که با اعمال یک ورودی محدود یا شرایط اولیه غیر صفر، «منفجر» (یعنی خروجی نامحدود نمی‌دهد) نمی‌شود. علاوه بر این، اگر به سامانه یک ورودی ثابت و محدود (یعنی یک پله) داده شود، هرگونه نوسان حاصل در خروجی با نرخ نمایی کاهش می‌یابد و خروجی به صورت مجانبی به یک مقدار نهایی و حالت مانا جدید میل می‌کند. اگر به جای آن، یک ضربه دلتای دیراک به عنوان ورودی به سامانه داده شود، نوسانات حاصله از بین می‌روند و سامانه به مقدار
نوسانات حاصله از بین می‌روند و سامانه به مقدار قبلی خود بازمی‌گردد. اگر نوسانات از بین نروند، یا سامانه با اعمال یک ضربه به خروجی اصلی خود برنگردد، سامانه در عوض پایداری حاشیه‌ای دارد. مثال سامانه‌های اِل‌تی‌آی با پایداری نمایی. نمودار سمت راست ، پاسخ ضربه دو سامانه مشابه را نشان می‌دهد. منحنی سبز، پاسخ سامانه با پاسخ ضربه formula_11 است، در حالی که آبی نشان دهنده سامانه با پاسخ ضربه formula_12 است. اگرچه یکی از پاسخ‌ها نوسانی است، اما هر دو با گذشت زمان به مقدار اولیهٔ ۰ برمی‌گردند. مثال دنیای واقعی. تصور
مقدار اولیهٔ ۰ برمی‌گردند. مثال دنیای واقعی. تصور کنید که یک تیله را در یک مَلاقه قرار می‌دهید. تیله خودش را در پایین‌ترین نقطه ملاقه قرار می‌دهد و اگر تکان نخورد، همان‌جا می‌ماند. حالا تصور کنید که به توپ را هُل دهید، که تقریباً معادل ضربه دلتای دیراک است. تیله به جلو و عقب می‌غلتد اما در نهایت دوباره در ته ملاقه قرار می‌گیرد. رسم موقعیت افقی تیله در طول زمان، یک سینوسی به تدریج کاهشی، تقریباً شبیه منحنی آبی در تصویر بالا، ایجاد می‌کند. در این حالت، یک ورودی پله‌ای مستلزم آن است که تیله از کف ملاقه دور
پله‌ای مستلزم آن است که تیله از کف ملاقه دور نگه داشته شود تا نتواند به عقب بغلتد. تیله در همان موقعیت باقی می‌ماند و برخلاف حالتی که سامانه فقط کمی پایدار یا کاملاً ناپایدار باشد، تحت این نیروی ثابت برابر با وزنش، به دور شدن از کف ملاقه ادامه نمی‌دهد. در این مثال، سامانه برای همه ورودی‌ها پایدار نیست. اگر تیله را به اندازه کافی هل دهید، از ملاقه بیرون می‌افتد و سقوط می‌کند و تنها زمانی متوقف می‌شود که به کف برسد؛ بنابراین، برای برخی سامانه‌ها، می‌توان گفت که یک سامانه "در محدوده خاصی از ورودی‌ها" به‌صورت
که یک سامانه "در محدوده خاصی از ورودی‌ها" به‌صورت نمایی پایدار است.
ربات‌های موریانه‌ای () گونه‌ای از ربات خودمختار جاندارنما هستند که می‌توانند بدون داشتن یک مرکز کنترل، سازه‌های پیچیده بسازند. یک نمونهٔ اولیه از تیم ربات‌های موریانه‌ای در سال ۲۰۱۴ توسط پژوهشگران دانشگاه هاروارد معرفی شد که نتیجهٔ چهار سال کار پژوهشی بود. طراحی این ربات‌ها از تپه‌های پیچیده‌ای الهام گرفته شد که موریانه‌ها می‌سازند. پژوهشگران با تدوین مجموعه‌ای از قوانین ساده توانستند ربات‌ها را قادر کنند که در محیط خود حرکت کنند و بلوک‌ها را جابه‌جا کرده و در جای درست قرار دهند. ربات‌ها با پیروی از همین
و در جای درست قرار دهند. ربات‌ها با پیروی از همین قوانین ساده توانستند با فرایندی به نام "نشانه‌ورزی" سازه‌های پیچیده‌ای ایجاد کنند، بی‌آن‌که نیاز به دستور مداوم یا نظارت مستقیم انسان باشد. پیش‌زمینه. حشرات اجتماعی‌ مانند موریانه‌ها قادرند سازه‌های بزرگی مانند تپه‌های دارای سامانه‌های تونلی پیچیده بسازند. آن‌ها این کار را بدون داشتن طرح کلی از پیش تعیین‌شده، بدون تبادل مستقیم اطلاعات با یکدیگر دربارهٔ چگونگی ساخت، و بدون داشتن رهبری که ساختار را هدایت کند انجام می‌دهند. پرسش برای رباتیک این بود که آیا
انجام می‌دهند. پرسش برای رباتیک این بود که آیا می‌توان ربات‌هایی با توانایی‌های محدود حسی و حرکتی (مانند موریانه‌ها) طراحی کرد که با پیروی از قوانینی ساده، بتوانند سازه‌های پیچیده بنا کنند؟ ربات‌ها. در قالب پروژهٔ TERMES، تیم هاروارد هر ربات را برای چند رفتار ساده طراحی کرد: حرکت به جلو، عقب رفتن، چرخیدن، بالا یا پایین رفتن به اندازهٔ ارتفاع یک آجر ویژه، و حرکت همراه با حمل آجر. برای اجرای این حرکات، ربات‌ها به پاهای باله‌ای (wheg) مجهز شدند. برای شناسایی ویژگی‌های محیط و دیگر ربات‌ها، آن‌ها هفت حسگر
ویژگی‌های محیط و دیگر ربات‌ها، آن‌ها هفت حسگر دمانگاری برای تشخیص الگوهای سیاه و سفید جهت‌یابی، یک شتاب‌سنج برای تشخیص زاویه در هنگام بالا رفتن، و پنج حسگر فراصوت سونار برای تعیین فاصله از مرزها و ربات‌های دیگر داشتند. بازوی هر ربات هم دارای یک گیرهٔ فنردار بود تا بتواند آجرها را بلند کرده، جابه‌جا کند و در جای درست قرار دهد. آجرهای ویژهٔ طراحی‌شده در پروژه اندازه‌ای برابر ۲۱٫۵ در ۲۱٫۵ در ۴٫۵ سانتی‌متر داشتند، که از اندازهٔ سطح ربات‌ها (۱۷٫۵ در ۱۱٫۰ سانتی‌متر) بزرگ‌تر بود. ساخت سازه‌ها. در آزمایش‌های
بزرگ‌تر بود. ساخت سازه‌ها. در آزمایش‌های هاروارد، گروهی از ربات‌های موریانه‌ای با روش نشانه‌ورزی سازه‌ها را می‌ساختند؛ یعنی به جای تبادل مستقیم پیام، ربات‌ها ویژگی‌های محیط و جایگاه آجرهای موجود را شناسایی می‌کردند و بر اساس آن قوانین ساده‌ای را دنبال می‌کردند تا آجرهای تازه را در محل مناسب قرار دهند. قوانین طوری طراحی شده بودند که بسته به تعداد ربات‌ها و جای‌گذاری اولیهٔ آجرها، سازه‌های متفاوتی ساخته شود. کاربردها. ربات‌های پروژهٔ TERMES نمونه‌ای از اثبات مفهوم برای توسعهٔ تیم‌های سادهٔ رباتی هستند که
مفهوم برای توسعهٔ تیم‌های سادهٔ رباتی هستند که می‌توانند در مکان‌های دورافتاده یا نامساعد سازه‌های پیچیده بنا کنند. پژوهشگران هاروارد حدس زده‌اند که در آینده ربات‌های مشابه می‌توانند برای ساخت پایگاه‌های سکونت انسان بر روی مریخ به کار روند تا پیش از ورود فضانوردان آماده باشند. کاربردهای فوری‌تر می‌تواند شامل تیم‌هایی از ربات‌های موریانه‌ای باشد که توانایی جابه‌جایی کیسه‌های شن و ساخت خاکریز در مناطق سیل‌زده را دارند.
لیلی آسپل (؛ زادهٔ ) بازیگر، و سوارکار اهل بریتانیا است. وی از سال ۲۰۱۶ میلادی تاکنون مشغول فعالیت بوده است. از فیلم‌ها یا برنامه‌های تلویزیونی که وی در آن نقش داشته است می‌توان به "کیفر" اشاره کرد. زندگی و حرفه. آسپل در کیلمارناک، شرق ایرشر از دونا کالدول و پدی آسپل، سوارکاران اسکاتلندی و ایرلندی، متولد شد و دوران کودکی خود را در اسپرینگ‌ساید گذراند. او در انگلستان بزرگ شد، ابتدا در ریچموند، یورک‌شر شمالی و سپس در نیومارکت، سافک به همراه مادر و ناپدری‌اش تحصیل کرد. آسپل که در خانواده‌ای سوارکار بزرگ شده
تحصیل کرد. آسپل که در خانواده‌ای سوارکار بزرگ شده است، آرزوی سوارکاری برای تیم جی‌بی بریتانیا را دارد. او در سال ۲۰۱۷ در مسابقات پرش با اسب برنده شد و تیمش عنوان قهرمانی تیم نوجوانان Northern Show Cross را به دست آورد. وی در سال ۲۰۲۰، سفیر Theraplate شد. آسپل بازیگری را زمانی آغاز کرد که توسط یک نماینده استعدادیابی هنگام خرید در لندن برای بازیگری انتخاب شد. او اولین فیلم بلند خود را در فیلم "زن شگفت‌انگیز" محصول ۲۰۱۷ در نقش دایانا جوان بازی کرد، نقشی که در سال ۲۰۲۰ در "فیلم زن شگفت‌انگیز ۱۹۸۴" نیز تکرار
سال ۲۰۲۰ در "فیلم زن شگفت‌انگیز ۱۹۸۴" نیز تکرار کرد. آسپل بیشتر بدلکاری‌های این نقش را خودش انجام داد. او همچنین در فیلم "انقراض" ظاهر شد و اولین حضور تلویزیونی زنده خود را در نقش لیندا جوان در سریال "«در جستجوی عشق»" پخش شده از آمازون پرایم تجربه کرد. وی در سال ۲۰۲۳، در فیلم اکشن "کیفر" به همراه لیام نیسون نقش اصلی را بر عهده داشت.