学科: 控制科学与工程

这种微型机器人比盐粒还小，仅靠光驱动，内置微型计算机，能自主按程序移动、感知温度并调整行动。作为首个该尺度下真正自主可编程的机器人，未来或助力医生监测细胞、工程师组装微型设备。

标签: 亚毫米级 光驱动 微型机器人 环境感知 自主可编程

在非结构化环境中，机器人操作的可靠性尚不明确，但每万次操作掉落1件物品可能是可接受的水平。

标签: 可靠性 机器人操作 非结构化环境

谷歌DeepMind与波士顿动力合作，为类人机器人赋予在陌生环境导航、识别和操作物体的智能，以实现体力劳动所需能力。双方将在Atlas和Spot等机器人上部署Gemini Robotics模型，并率先在现代工厂测试。

标签: Gemini Robotics模型 工业机器人安全 机器人-人工智能合作 类人机器人

发表于《自然-机器智能》的研究挑战主流AI开发策略，指出无需依赖海量数据和训练，采用类脑架构（如卷积神经网络）的未训练AI系统，其活动模式更接近人脑，性能堪比传统模型，表明架构作用更大，或加速AI学习并减少数据依赖。

标签: AI架构 卷积神经网络 海量数据集 类脑AI

受昆虫触角启发的微型光学天线（MOA），通过封装在功能聚合物膜中的光学微纳米纤维实现超灵敏触觉、听觉和嗅觉感知。该轻量模块（约0.1克）可集成于扑翼飞行器和类昆虫地面机器人，实现多感官感知与自主操作。

标签: 仿生传感器 光纤传感 多感官感知 微光学天线 微型机器人

人工神经网络正改变常微分方程研究，但学习到的动力学不透明。本文提出事件转移张量这一包含高阶微分信息的新工具，可描述神经常微分方程在事件流形上的动力学，已在捕食者-猎物模型、最优反馈动力学等多应用中验证，提升了模型的可解释性与可信度。

标签: 事件转移张量 动力学可解释性 神经常微分方程 高阶微分信息

视网膜静脉插管术（RVC）是治疗视网膜静脉阻塞（RVO）的新方法。本文提出基于深度学习和机器人辅助的自主RVC流程，在离体猪眼测试中静态成功率90%、模拟呼吸运动时83%，显示其有望提高RVO治疗的精准度和可靠性。

标签: 机器人辅助 深度学习 自主手术 视网膜静脉插管术 视网膜静脉阻塞

一种可重构空中机器人能通过狭窄钻孔进入地下环境（如废弃矿井）进行检查，解决了传统机器人因入口限制难以进入的问题，降低了人工风险。

标签: 可重构空中机器人 地下检查 普罗米修斯 自主探索 钻孔进入

设计简单却能应对多种非结构化场景的多功能昆虫尺度机器人是一大挑战。本文提出单个电磁驱动器驱动的机器人，通过可变形六边形框架的几何和质量不对称性诱导非线性动态行为，实现前进、后退、翻转、横向移动等复杂动作，并构建户外无线原型机。

标签: 不对称性 无线原型机 昆虫尺度机器人 电磁驱动 非线性动力学

细胞分选对诊断和早期干预至关重要，已从传统方法发展到精密的微流控技术。然而，微流控产生的海量成像数据需先进计算方法处理。机器学习（尤其是计算机视觉和深度学习）可实现自动特征提取和实时分类，提升分选精度并加速诊断。本文综述了微流控与机器学习的融合，探讨其协同作用、挑战及未来展望。

标签: 微流控细胞分选 机器学习 深度学习 细胞分类