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ETH-Forschende haben eine Methode entwickelt, um mit einem autonomen Bagger eine sechs Meter hohe und fünfundsechzig Meter lange Trockensteinmauer zu bauen. Die Mauer ist Teil einer digital geplanten und autonom modellierten Parkanlage. Trockenmauern sind ressourcenschonend, weil sie mit vor Ort verfügbaren Materialien wie Betonbruchstücken auskommen, sie enthalten also nur wenig graue Energie.
Forschung & Entwicklung
Digitale Assistenten sehen künftig aus wie Menschen und sie sprechen auch so. Vorbilder sind reale Personen, denen eine Software deren Sprechweise, Mimik sowie Mund- und Kopfbewegungen verleiht. Um diese "sprechenden Köpfe" zu generieren, sind ein Audioclip und ein Porträt des Menschen nötig, der "verwandelt" werden soll. Die Software dahinter haben Forscher der Nanyang Technological University (NTU) in Singapur unter der Leitung von Lu Shijian entwickelt.
Wissenschaftler der Kyungpook National University und der Dong-A University haben hochsensible Roboter-Greifer nach dem Vorbild des Geckos entwickelt. Die Füsse packen sanft zu und lassen Gegenstände wieder los, ohne Schaden anzurichten. Die Experten machen sich hierbei vor allem die Van-der-Waals-Kräfte zunutze, die zur vorübergehenden Verbindung mit dem Untergrund führen.
Sameh Tawfick von der University of Illinois Urbana-Champaign hat einen neuen Heuschrecken-Roboter mit enormer Sprungkraft entworfen. Vor einiger Zeit hat sein Labor, die Kinetic Materials Research Group, bereits einen winzigen Roboter vorgestellt, der nach dem Vorbild des Schnellkäfers rekordverdächtige Hochsprünge macht.
Forscher der University of California Berkeley haben eine statistische Technik vorgestellt, mit der sich Ergebnisse von maschinellen Lernmodellen sicher zum Testen wissenschaftlicher Hypothesen nutzen lassen. Die als vorhersagegestützte Inferenz (PPI) bezeichnete Technik verwendet eine kleine Menge realer Daten, die in Bezug auf die spezifische untersuchte Hypothese unvoreingenommen ist, um die Ausgabe grosser, allgemeiner Modelle - wie AlphaFold, das Proteinstrukturen vorhersagt - im Kontext spezifischer wissenschaftlicher Fragestellungen zu korrigieren.
Forscher der University of Washington haben einen neuen Kopfhörer mit Deep-Learning-Algorithmen entwickelt. Damit kann der Benutzer in Echtzeit auswählen, welche Geräusche zu filtern sind. Das Team nennt das System "semantisches Hören". Die Geräusche werden von der Software, die auf einem angeschlossenen Smartphone installiert ist, gezielt gefiltert. Zunächst einmal werden alle Geräusche unterdrückt. Der Nutzer hört nichts. Er kann jedoch per Sprache oder eingetippte Befehle 20 Geräuschklassen wählen, die durchkommen sollen.
Forscher der Universität Osaka in Japan haben jetzt den Grundstein dafür gelegt, dass Robotergesichtern eine Mimik zuteil werden kann, die von der des Menschen kaum noch zu unterscheiden ist. Das wäre vor allem für Service- und Pflegeroboter wichtig, bei denen es darauf ankommt, dass sie mit ihren Klienten ein Vertrauensverhältnis aufbauen können. Die Experten haben am Gesicht einer Person 125 Tracking-Marker platziert, um selbst die sparsamsten Bewegungen der Muskeln bei 44 verschiedenen Gesichtsausdrücken zu dokumentieren wie das Blinzeln oder das Anheben der Mundwinkel.
Mit dem neuen Fachgebiet Paläobiologie, eingeführt von Ingenieuren der Carnegie Mellon University und Paläontologen aus Spanien und Polen, sollen weiche Roboter, die der Natur nachempfunden sind, noch raffinierter werden. Dazu betrachten die Forscher längst ausgestorbene Tiere und bauen sie nach. In diesem Fall waren es Pleurocystitiden, primitive Lebewesen, die vor 450 Millionen Jahren lebten und nur durch Versteinerungen überliefert sind. Vor allem die Art der Fortbewegung ist interessant.
Eine Forschungsgruppe unter der Führung von Maksym Kovalenko entwickelt an der Empa (Eidgenössische Materialprüfungs- und Forschungsanstalt; Teil der ETH) Materialien für die Akkus von morgen. Ob schnell aufladbare Elektroautos oder günstige Stromspeicher: Für jede Anwendung finden sie ein vielversprechendes Material oder ein neuartiges Herstellungsverfahren.
Mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) lassen sich Menschen, die ein erhöhtes Risiko für einen plötzlichen Herztod haben, möglicherweise präziser erkennen als mit dem Erfahrungsschatz von Medizinern. Während im Normalfall nur die offensichtlichsten Risiken gesehen werden, wie Bluthochdruck und Arteriosklerose, kann KI eine Vielzahl von weiteren Risiken in die Berechnung einbeziehen, sagen Forscher der Université Paris Cité.