Tesla新機械人面世 手執雞蛋無破損
原文刊於信報財經新聞「EJ Tech 創科鬥室」
特斯拉(Tesla)行政總裁馬斯克(Elon Musk)昨在社交媒體X上載Optimus第二代機械人(Gen 2)的最新短片,預告產品在本月內發布。相比今年3月曝光的Gen 1,新版機械人重量減少10公斤,步行速度提升30%,動作更爽快穩定,平衡感及身體控制顯著改善,能夠做到90度深蹲,甚至跟拍檔表演跳舞,惟暫未做出跳躍動作。

馬斯克預告手指能穿針線
從示範影片可見,Optimus Gen 2肢體動作流暢,關鍵在於頸部位置設有兩個自由度(Degree of Freedom)關節,手部亦有11個活動關節。除了支援腳力、扭力感應,手指末端的內置感應器,能夠仔細偵測壓力點,做到手執雞蛋而不會捏碎。有網民觀看影片後,直言它很像人類,晚上恐怕失眠;馬斯克回應意見時稱,相信Optimus的手指一年之內可穿針引線,應付精細複雜的任務。
生物運算技術最近亦取得突破進展,為人機融合跨進一大步。美國印第安納大學伯明頓分校的科學家發明出Brainoware電腦晶片,把實驗室培養的人腦組織放在微電極陣列上,旨在模擬大腦的結構及運作原理。下一步,把輸入訊息轉換為電脈衝模式,並將之傳遞給晶片上的迷你大腦;傳感器捕捉組織的反應後,再以機器學習演算法解碼。

活腦組織結合晶片運算突破
實驗結果發現,Brainoware晶片能迅速學習,更可預測複雜的數學系統,例如計算「厄農映射」(Hénon Map)模型時,經過短短兩天訓練,其預測給定點的準確度,由0.356提高至0.812;來自8人共240段日語錄音中,晶片辨別到底哪人在說話,聲線辨識準確率從51%增至78%。如今Brainoware晶片的最大技術限制,在於讓活體組織保持活力健康;論文發表在學術期刊《自然電子學》。
經過數百萬年的進化,人腦是一台天然的計算機。學術期刊Journal of Comparative Neurology估計,人類大腦平均包含860億個神經元,以及多達1000億個突觸,藉不斷放電相互溝通,Brainoware研發團隊解釋,人腦始終有慳電優點:「若以當前的AI硬件驅動類似的人工神經網絡(ANN),需要消耗約800萬瓦特電力,反觀人腦通常消耗約20瓦特。」


支持EJ Tech

