A team of scientists from several leading institutions has come together to push aquatic microrobotics to the next level. Their work, inspired by the water strider,...
蜂は、世界で最も優れた授粉者であり、人間の生存に直接依存している生物多様性の重要な部分です。これらの羽を持つ昆虫は、主に高品質の食料を提供することで知られています。例えば、蜂蜜や蜂ワックス、プロポリス、花粉、およびロイヤルジェリーなど、その他の製品を提供しています。さらに重要な点は、無数の花を授粉し、世界の食糧作物のほとんどを含む多くの植物を繁殖させ、果物、野菜、種子を生産できるようにすることです。これを実現するために、蜂は毛のある体を使って、花から花への花粉を運びます。蜂だけがこのようなことをするわけではありません。鳥やサル、そして人間も授粉を行いますが、蜂は最も一般的な授粉者です。実際、87%以上の花を咲かせる植物種は、動物に依存しており、蜂は主な授粉グループです。これは、生物多様性と食糧安全保障に不可欠な生態系サービスです。蜂は実際には非常に賢い昆虫であり、人間はその行動、習性、社会的相互作用を研究して、生態系の健康状態、環境の変化、作物の授粉効率の向上を理解しています。さらに、蜂は協力的な行動を理解し、複雑な社会的タスクをどのように調整するかをマッピングするためのモデルとして使用されています。科学者はまた、技術を進歩させるために蜂からインスピレーションを得ています。例えば、彼らのナビゲーションとコミュニケーション戦略はドローン技術に応用されています。蜂の行動は、ロボティクス、アルゴリズム、AIにもインスピレーションを与えています。この点について、研究者は今、蜂が飛行運動を使用して脳信号を改善し、複雑な視覚パターンを高い精度で学習し、認識できることを発見しました。この運動に基づく認識は、新しい研究によると、次世代のAIとロボティクスの開発を革命的に変える可能性があり、計算能力よりも効率性を強調することになります。蜂の知能：AIについて教えてくれること蜂の視覚学習能力は、ただただ驚異的です。これは、彼らが色を報酬と関連付けることや、特定の特徴を識別して視覚パターンを分類する能力からも明らかです。彼らは抽象的な概念を理解し、数的タスクを解決する能力も示しています。認知科学における基本的な概念である数的タスクは、視覚認識の文脈で通常研究され、視覚認識における物体の数を迅速に把握する能力を指します。したがって、数的タスクは、物体の数量を認識して推定する脳の固有能力を分析します。蜂は明らかに優れた能力を持っており、これにより、彼らは視覚学習の原理を解明するための貴重な動物モデルとなります。しかし、問題は、蜂が複雑なパターンを識別し、授粉中に周囲の複雑さを認識する方法がまだ十分に理解されていないことです。視覚感覚ニューロンは、自然なシーンの規則性を利用するために進化するものと考えられています。例えば、研究によると、昆虫の感覚経路とそれに関連する行動は、周囲の条件に応じて動的に適応します。視覚情報を時間の経過とともに抽出するための主な戦略である、積極的なサンプリング戦略は、種を超えて広く観察されています。霊長類は、視覚情報をより効率的に処理するために眼球運動を使用しますが、昆虫は、頭や体の運動、または特定のアプローチ経路を使用する戦略を使用します。蜂の場合、彼らは積極的な視覚と順序的なサンプリングに依存して、周囲の強固な神経表現を構築する可能性が高いです。これらの戦略は、初期の視覚処理において重要な役割を果たし、冗長性を減らし、視覚刺激の符号化をより効率的にします。しかし、これらのメカニズムが、蜂が視覚的な規則性を検出するのを助け、表現の制約を克服し、複雑なタスクを解決する方法については、まだ理解が不十分です。この研究によると、これらの戦略を理解することは、昆虫の視覚とそのより広範な生物学的および人工システムへの影響を解明するために不可欠です。したがって、彼らの以前の研究に基づいて、蜂の飛行経路を単純な視覚タスク中に評価しましたが、今回の研究では、1、視覚的なパターンを認識する際の積極的な視覚に寄与する主な回路要素を調査しています。研究の主な目的は、蜂のスキャニング行動が視覚ローブにおける神経の組織と接続にどのように貢献するかを決定することです。シェフィールド大学の研究者は、スキャニング行動が複雑な視覚特徴をより効率的に符号化する方法で適応しているという仮説を立てました。これにより、蜂の小さな脳で学習をサポートする独自の表現が生み出されます。この仮説をテストするために、彼らは蜂の視覚ローブのニューロモルフィックモデルを開発しました。研究者は、新しい非関連学習のモデルを通じて、コーディング原則を含めました。これにより、モデルは視覚ローブ内で接続性を自己組織化し、環境の効率的な表現を作成し、方向選択性細胞の出現につながりました。これは、複雑な視覚シーンを符号化するために不可欠です。視覚処理フレームワークは、昆虫の関連学習メカニズムにインスピレーションを得た、意思決定のための別のモジュールを使用することでさらに強化されました。蜂の視覚がロボティクスとAIを形作る方法最新の研究は、ロンドン大学クイーンメリー校との共同研究であり、蜂のミニチュア脳のデジタルモデルを詳細に説明しています。2。これは、これらの昆虫が脳と体を組み合わせて、技術を進歩させるのを助ける方法を示しています。また、蜂が飛行運動を使用して脳信号を明確にし、複雑な視覚タスクを簡素化するのと同様に、次世代のテクノロジーも運動を通じて関連情報を収集することができます。研究によると、蜂は飛行運動を使用して視覚入力を改善し、複雑な視覚パターンを高い精度で学習し、認識することができます。これは、動物は単に情報を受け取るのではなく、積極的に情報と関わっていることを示しています。蜂は特に、高次の視覚処理を持ち、モデルは、行動的に駆り立てられたスキャニングが、神経的なコードを圧縮し、学習可能なものにする方法を示しています。「この研究では、最も小さな脳でも、運動を利用して世界を認識し、理解することができることを実証しました。これは、行動と認識が深く関わっていることを示しています。これは、生物学とAIの両方に重大な影響を与えるものです。」– 研究の責任者、シェフィールド大学のジェームズ・マーシャル教授この研究は、生物学的視覚と認知を理解する上で重要な洞察を提供し、視覚認識タスクのための新しい計算モデルを開発するための基礎となります。また、蜂の脳は、複雑な視覚環境を、発火率として表現される表現に圧縮することができ、これにより、「プラス」記号と「乗算」記号を区別することができます。これは、モデルのより広範な適用可能性を強調しています。この研究は、動物の知能を予測する脳のサイズについての議論に新たな光を当てています。実際、この研究は、わずかなニューロン数で複雑な視覚タスクを解決することができることを示しています。これは、脳のサイズが知能を決定するわけではなく、むしろ、脳、体、および環境が調和して機能することによって知能が生み出されることを示しています。この知識は、将来のAIとロボティクスの開発に革命的な影響を与える可能性があります。こちらをクリックして、AIがアジアの殺人ホーネットからハチを守る方法を学びましょう。スクロールするためにスワイプ → アプローチ 重要な原則 長所 限界 従来のAI 大量のデータと高性能コンピューティング 複雑なタスクでの高い精度 エネルギーを大量に消費し、スケーラビリティにコストがかかる 蜂のインスピレーションを得たAI 積極的な視覚と効率的なニューラル符号化 軽量でエネルギー効率が高く、学習が速い まだ研究の初期段階 AIテクノロジーへの投資AIとロボティクスの世界では、Qualcommは、ニューロモルフィックとエッジAIテクノロジーを探索したことで知られる名前です。10年以上前に、Qualcommは、人間のような認識と学習を模倣するために、Qualcomm Zerothプロセッサをリリースしました。生物学的学習にインスパイアされたものであり、脳が情報を伝達する効率を再現し、ニューラルプロセッシングユニット (NPU) と呼ばれる新しい処理アーキテクチャを標準化することを目的でした。一方、AI駆動のロボティクスRB6プラットフォームは、次世代のロボティクスと知能機械を動かします。これには、配達ロボット、自律移動ロボット (AMR)、UAM航空機、製造ロボット、自律防衛ソリューションなどが含まれます。このプラットフォームは、ロボット向けに、エネルギー効率の高い、高度なエッジAIコンピューティングとビデオ処理を、5G接続とともに提供しています。主に、Qualcommは、3G、4G、5G、ワイヤレス接続、および高性能で低消費電力のコンピューティングなどの無線業界の基礎技術の開発に携わっています。こちらをクリックして、人工知能 (AI) に投資する方法についてすべてを学びましょう。Qualcomm Qualcommの市場のパフォーマンスを見ると、171.67億ドルの時価総額を持つこの会社の株式は、現在、159.54ドルで取引されており、今年は3.6%上昇しています。今年のパフォーマンスは、今までで最も低いものですが、これは、QCOMの株価が去年6月に215ドルを超えた後のことです。そのEPS (TTM)は10.36、P/E (TTM)は15.36、ROE (TTM)は44.62%です。また、株主は2.24%の配当利回りから利益を得ています。財務面では、ワイヤレスチップメーカーは、2025年6月29日を終了した財政第3四半期の収益が、10%増加して104億ドルとなったと報告しました。ハンドセット、IoT、および自動車部門の強さにより、QCTの収益は11%増加して90億ドルとなり、EBTの収益は22%増加して27億ドルとなりました。また、QCTの自動車とIoTの収益は、23%増加して27億ドルとなりました。会社の非GAAPEPSは、19%増加して2.77ドルとなりました。CEOのクリスチャーノ・アモンによると、「QCTの自動車とIoTの収益の成長は、私たちの多様化戦略をさらに強化し、長期的な収益目標を達成するという私たちの信念を裏付けています。私たちのAI処理、高性能で低消費電力のコンピューティング、および先進的な接続技術のリーダーシップは、エッジでAIが普及するにつれて、業界のプラットフォームとなることを可能にします。」四半期中に、Qualcommは、株主に3.8億ドルを返還しました。これには、0.89ドル、および2.8億ドルの株式買い戻しが含まれていました。最近、Qualcommは、Dragonwing...
A team of ingenious researchers has introduced a new ceramic design that utilizes origami folding strategies to avoid catastrophic failure. The new structure could have upending...
A team of engineers from RMIT’s Centre for Innovative Structures and Materials utilized biomimicry to develop a super-strong lattice structure that provides enhanced performance compared to...
メーカーは過去5年間で埋め込み3Dプリンティング方法を改善してきました。ただし、まだ誰も排除できていない制限があります。つまり、自然界で見られるような超薄い構造を迅速に印刷する能力です。これらの構造は顕微鏡的な特性を持っているため、驚くほど強くて丈夫に作ることができ、今日の高性能アプリケーションに理想的です。幸いなことに、革新的な研究チームは、自然を模倣する新しい3Dプリンティング方法を解明し、埋め込み半導体の作成を含む新しい用途の扉を開くことができました。以下は、知っておくべきことです。自然を模倣する自然界には、毛や血管のような薄い繊維構造が多くあります。これらの構造は、筋肉が血流を通じて酸素を受け取ることを可能にします。いくつかの動物では、これらの薄い毛は、ひげの形でセンサーとして機能します。他の種では、蜘蛛では、これらはトラップまたは家を作るために使用されます。トカゲや多くの他の動物は、垂直の壁を登るために毛のような特徴を使用します。薄い毛のような構造が防御メカニズムとして使用される場合もあります。ハギフィッシュは、鰓や目につくように、繊維状のジェルを捕食者に放出します。つまり、どのような捕食者でも窒息させ、盲目にします。エンジニアは、自然界で見られる多くの現象を再現したいと考えてきましたが、今日の製造プロセスの制限により、不可能でした。高解像度の埋め込み3Dプリンティング技術の最近の進歩により、いくつかの問題は解決しましたが、まだ多くの問題が残っています。新しい3Dプリンティング方法が、パズルの欠けているピースを提供し、超微細な設計構造の新しい波を可能にすることを約束しています。従来の3Dプリンティング方法従来の3Dプリンティングでは、ノズルと溶媒を使用して、層を層に重ねて空気中で印刷します。材料は、時間、熱、またはレーザーを使用して乾燥されます。最近の進歩により、従来の3Dプリンティングがより薄い層を生産できるようになりましたが、自然界を再現するにはまだ多くの欠陥があります。欠陥従来の3Dプリンティング方法の主な欠陥は、印刷の全体的な向きに関する問題です。印刷物は、各層が次の層を支持できるようにしなければなりません。多くの場合、サポート構造を追加して印刷後に削除する必要があり、全体的な作業量と時間が増加します。エンジニアが作ろうとしているような、超微細な毛のような印刷物の薄さは、空気中で再現することは不可能です。構造的完全性、重力、他の力が、微小なサポートを折りたたみます。1つの解決策は、空気ではなく物質の中に印刷することです。埋め込み3Dプリンティング埋め込み3Dプリンティングでは、構造が固化して硬化するのを支援するための別の媒体を使用します。埋め込み印刷システムは、印刷ノズルが自由に動くことができるが、印刷物が乾燥する間にそれを保持することができるハイドロゲルを使用できます。このアプローチは、直接インク書き込み中に印刷された構造の重力による変形に関する問題を解決します。埋め込み3Dプリンティングには、いくつかの追加の利点があります。1つの利点は、ハイドロゲル混合物が再利用可能であることです。つまり、プリンターは各印刷のために新しいものを購入する必要はありません。さらに、印刷プロセス中にサポートを提供するため、さまざまなフィラメントを使用して複雑な構造を作成できます。埋め込み3Dプリンティングの欠陥この埋め込み3Dプリンティング方法は、特定のデザインや薄い層、たとえばヘリカルスプリングを印刷するのにより効果的であることが証明されています。ただし、自然界のような繊維を印刷する能力は、毛細管分解によるフィラメントの破断により、依然として制限されています。テストによると、16マイクロンの直径以下のものは、表面張力によるフィラメントの破断により、現在の埋め込み3Dプリンティング方法の範囲外です。埋め込み3Dプリンティングの研究自然界にインスパイアされた研究チームは、韓国の Dankook 大学のエンジニアたちが、自然界を模倣する新しい埋め込み3Dプリンティング方法を導入しました。このバイオインスパイアードアプローチは、Nature Communications 誌に「Fast 3D printing of fine, continuous, and soft fibers via embedded solvent exchange」として発表されました。非ニュートン流体ゲル3DPX方法は、非ニュートン流体ゲルと新しいプリンターデザインを組み合わせて、ミクロン薄いフィラメント構造を印刷します。特に、ゲルは表面張力による毛細管分解を抑制するために溶媒交換を使用します。したがって、印刷ノズルは追加のトルクにより自由に動くことができますが、薄い繊維はゲルを固体として認識し、必要なサポートを提供します。さらに、ゲルはミクロンスケールのスレッドバンドルの使用により、優れた機械的性能を提供します。マイクロゲル粒子の界面表面の粗さによる制限を軽減します。即時固化エンジニアは、インクが接触するとすぐに固化する溶媒の混合物でゲルを作成しました。即時固化により、印刷プロセスが、以前の方法や材料では不可能だった、複雑な超薄い構造をサポートすることができました。埋め込み3Dプリンティングのテスト彼らの理論をテストするために、チームはカスタムビルドの3Dプリンターを作成しました。デバイスには、精密モーションステージシステム、ディスペンシングシステム、制御コンピューターが統合されており、商業的に利用可能なほとんどのユニットと似ています。主な違いは、空気ではなくサポートゲルの中で印刷することです。特に、チームは7つの異なるインクをテストして、最適なオプションを見つけました。選択肢には、熱可塑性エラストマーやポリスチレン、PVCなどの材料の範囲が含まれていました。追加のテストでは、スチレンエチレンブテレンスチレンブロックコポリマー、SEBS、およびトルエンの使用をレビューしました。埋め込み3Dプリンティングの結果テスト結果は印象的な能力を示しました。彼らは、押出インク間の溶媒交換が、より複雑な印刷物をサポートする迅速な固化を促進したことを発見しました。チームのプリンターは、ガラスノズルを使用して印刷物の内径5μmを達成することができました。同様のデバイスは、1.5マイクロンの薄さの解像度を達成し、自由形状の軌道に従っています。埋め込み3Dプリンティングの利点1マイクロンの直径の構造を印刷できる能力は、材料科学の革命の扉を開きます。薄い毛のような構造を利用する材料や構造は、構造的完全性の新しいレベルを提供できます。高速化この埋め込み3Dプリンティング方法は、即時固化機能により従来の方法よりも高速です。特に、チームは、押出ポリマーフィラメントの固化を2.33 μm/sの速度で記録しました。これは、競合する方法よりも500,000倍も高速です。高速製造また、複数のノズルを並列に印刷できる能力は、大規模な製造アプリケーションの扉を開きます。複数のノズルを、組み立てラインのように設定したり、複雑な構造を作成したりできます。これらの構造は、異なる材料を統合できます。したがって、電気回路、スイッチなどを印刷できます。柔軟性研究では、3DPXが、商業的に利用可能な多くのポリマー、溶媒、非溶媒成分をサポートできることを示しています。この柔軟性により、このプロセスを現在の製造プロセスに統合することが容易になります。埋め込み3Dプリンティング技術が半導体に与える影響この最新のアプローチにより、エンジニアは、完全に活性化された3Dプリンティング半導体を作成できます。たとえば、完全に3Dプリンティングされたリセット可能なフューズなどの最近のブレークスルーを利用できます。この技術的ブレークスルーは、半導体業界に大きな影響を与える可能性があります。ついに、科学者は、これらのデバイスの製造をより安価に、効率的に、かつ高性能にできるようになります。埋め込み3Dプリンティングの研究者Dankook 大学のファイバー融合材料工学科のウォンシク・エム博士は、サメ・タウフィック教授やランディ・ユウォルト教授を含むエンジニアチームと協力して、この新しい3Dプリンティング研究を一般に公開しました。将来的には、さらに多くの材料やゲルをテストすることを計画しています。埋め込み3Dプリンティング業界を牽引する企業付加製造は、過去10年間で大きな進歩を遂げてきました。今日、さまざまな印刷方法が存在し、宇宙船のための複合材料の作成から、人間の臓器の印刷まで、すべてのものを作成することができます。以下は、3Dプリンティングの進歩を最大限に活用できる企業の1つです。Materialiseベルギーを拠点とする3Dプリンティングソフトウェアおよび製造会社のMaterialise は、市場における先駆的な存在です。1990年にウィルフリード・ヴァンクラーエンとヒルデ・インゲラーレによって、製造業者に迅速なプロトタイピングオプションを提供するために設立されました。印象的に、この会社は過去30年間でいくつかの最初の製品を導入しました。今日、Materialiseの3Dプリンティングソフトウェアは、モジュールの使用により、製造業者に人気があります。特に、ラティス作成やパーツネスティングのモジュールがあります。これらのオプションにより、開発者は軽量で強固な設計を作成できます。これは、ミクロン薄い構造の作成に理想的です。Materialiseには、医療部門から産業用途まで、さまざまな業界にわたる製品が用意されています。これは、3Dプリンティングのトレーダーにとって、信頼できる3Dプリンティング株式の1つとして認識されています。したがって、3Dプリンティング株式に多大な経験を持つ信頼できる企業を探している場合は、ポートフォリオに追加するのに適した選択肢となる可能性があります。埋め込み3Dプリンティング – より速く軽いコンピューター超薄い3Dパターン構造の使用方法は多数あります。ハードウェア開発者が、1つのプロセスで完全なチップを印刷できるようにするという願望を考慮すると、このチームの研究は、将来的に貴重なリソースとなるでしょう。1つの点では、この研究は、材料科学やその他の分野における多くのブレークスルーを可能にする扉を開きます。他の面白い3Dプリンティングニュースについて学びましょう。
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アリのようにナビゲート私たちは、昆虫は人間の意味では特に賢くないことを知っています。ただし、限界があるにもかかわらず、彼らは組織と向きの驚くべき業績を達成することができます。これにより、彼らはマイクロロボットや軽量ドローンを開発している研究者にとってインスピレーションの源となります。これらのロボットやドローンも同様の制約に直面しています。例えば、砂漠アリ（Cataglyphis）が長距離を移動し、直線で巣に戻ることができます。移動距離は最大1kmに達します。運搬能力の低さと利用可能な電力の低さにより、自律走行車のような重い自律システムで使用される解決策は使用できません。例えば、LIDAR（「レーザーレーダー」）は環境の3Dマップを作成するのに適していますが、重量が重く、電力消費も多いため使用できません。また、多くの計算が必要であり、それ自体が多くのメモリと処理を必要とし、電力消費も多く、重量もあります。ビーコンやGPS信号は代替手段ですが、費用のかかるセットアップが必要であり、信頼性が低いか、またはまったく不可能です。したがって、アリやハチのような昆虫が、限られた「ハードウェア」とエネルギー供給で世界をナビゲートする方法を理解することで、ロボットやドローンの開発に役立てることができます。これは、生物にインスパイアされたロボットを使用するという一般的な考え方です。このテーマについては、タコ、サラマンダー、ヘビ、犬にインスパイアされたロボットについてさらに詳しく説明しています。ロボティクスが自然からヒントを得る方法。マイクロロボットを使用する理由小型ロボットとドローンは、同じコストでより多くの表面をカバーできます。小型であるため、環境と衝突するリスクを冒すことなく、より詳細に観察できます。例えば、グリーンハウス内で飛行し、植物の病気や害虫の早期兆候をスキャンします。または、捜索救難作戦に投入され、廃墟や荒野で助けを必要とする人を捜索します。ロボット「鳥」、「アリ」、「トンボ」の群れは、地震の後にすぐに生存者を検出できます。アリが世界をナビゲートする方法視覚を使用する方法があります。昆虫は特に視覚が優れています。視覚はほぼ全方向にわたっています（同時にすべての方向を見ています）。ただし、この視覚の解像度は比較的低いです。昆虫が視覚を使用して自分自身を向きを決定する最も古くて確立された理論の1つは、「スナップショットモデル」です。このアイデアは、昆虫の脳が環境のスナップショットを定期的に撮影するというものです。家に戻る必要があるとき、現在の環境を最近保存したスナップショットと比較します。この概念は、ニューロンレベルでよく理解されています。したがって、ロボットで比較的簡単に複製できます。理論的には、この方法だけが必要です。しかし、実際にはいくつかの限界があります： スナップショットを密に取得する必要があります。データが1つでも欠けると、ロボットは向きを失い、完全に迷う可能性があります。 スナップショットが多数必要になるため、アリの脳やロボットのメモリに過負荷がかかります。 オドメトリを追加するアリや一般的な昆虫が使用する別の方法は、移動を追跡することです。オドメトリと呼ばれる方法です。この方法はロボティクスでも使用されていますが、精度の欠如が問題です。各ステップはモーションセンサー（またはアリの場合、主観的な認識）から推定されますが、実際の移動を完全に反映することはありません。これにより、オドメトリに基づく現在の位置の精度が時間の経過とともに徐々に低下し、正確性が低下します。オドメトリと視覚スナップショットの両方を組み合わせることが、オランダのデルフト工科大学の研究者にとって重要な洞察でした。彼らは、科学論文「小型自律ロボットのための視覚ルートの追跡」で、両方の方法を組み合わせてマイクロロボットの自律性を高めました。より優れたパフォーマンスこれにより、ロボットがオドメトリのドリフトを定期的にリセットできるようになり、ランドマークのスナップショットを見つけたときに毎回リセットされました。同時に、主にオドメトリに頼ることで、ロボットが視覚的な手がかりを頻繁に確認する必要がなくなり、ポイント間をより迅速に移動できます。“私たちの戦略の根底にある主な洞察は、ロボットがオドメトリに基づいてスナップショット間を移動できる場合、スナップショットをより間隔を開けて配置できるということです。 家に戻ることは、ロボットがスナップショットの位置に十分近づく限り、機能します。つまり、ロボットのオドメトリのドリフトがスナップショットのキャッチメントエリア内にある限り、機能します。” ギド・デ・クローン教授。 研究チームは、新しい向きソフトウェアを使用して、56gのロボットを100m以上の距離で向きをどれだけの少ないデータで行うことができるかをテストしました。これは、非常に小さなサイズで実現でき、たとえば1.16キロバイトです。平均的なスマートフォンで撮影された画像は数千キロバイトで、オンラインの画像は数十キロバイトまたは数百キロバイトです。さらに、すべての画像処理は、多くの安価な電子機器に含まれている「マイクロコントローラー」と呼ばれる軽量ミニコンピューターで実行できます。応用産業これらのマイクロロボットとドローンは、データ処理能力が非常に限られているため、ナビゲーションとデータ収集の管理にほとんどのオンボードマイクロコントローラの処理能力を使用します。ただし、これらのドローンは、倉庫内の在庫を追跡したり、温室内の作物を監視したりするために使用できます。ドローンは、歩いたり飛んだりしてデータを収集し、画像、バーコード、RFIDタグを保存できます。これらの記録は、後で処理して有用なデータに翻訳できる大型コンピューターまたはサーバーに転送できます。軍事もう1つの可能性のある分野は軍事技術です。特に、ウクライナでの戦争で示されたように、現代の戦場でのドローンの重要性の増大によります。歩兵の背負い袋に収まるほど軽い小型飛行ドローンを先行して偵察に送り、敵の位置の画像を避難した兵士に持ち帰ることができます。この地域は電子戦（EW）によって混乱し、環境も変化しやすいため、ドローンの自律ナビゲーションは必須です。軽量で低消費電力も重要な特徴となるでしょう。ここで説明されている研究では、ドローンがシミュレートされた森林環境で300mの軌道をナビゲートしました。さらなる研究オドメトリとスナップショットを組み合わせる戦略は非常に効率的であり、オドメーターの精度を向上させることでさらに効率化できます。使用されるアルゴリズムも、メモリと電力の消費をさらに削減できるように調整できます。別の改善策は、ロボットの衝突回避能力を強化することです。特に、すでに全方向に視覚を持っているためです。ロボットが迷った場合に解決策を見つける必要があります。たとえば、研究者は「ロボットはキャッチメントエリアのサイズをオンラインで推定し、ルートを失ったときに検索手順を備えることができる」と提案しています。この手順は、通常ナビゲーションに他の方法で苦労している小型ロボットに適しています。しかし、将来的には、より大型のロボットにも適用できるようになり、LIDARのような高価な機器の必要性を減らし、計算と電力の必要性を削減できるようになるでしょう。ドローン＆ロボット企業1. AutoStore Holdings Ltd. (AUTO.OL)自律走行車のような自律車両は近い将来現実になるかもしれませんが、GoogleやTeslaのようなテクノロジー企業にとっても難しい技術でした。ただし、ロボティクスと自律走行によってすでに革命が起こっている分野があります。物流です。ノルウェーのAutoStoreは、製薬、衣料、食料、航空、物流、工業製造などのさまざまな業界向けに自動化倉庫を提供しています。アパレル、工業、サードパーティ物流会社がAutoStoreのビジネスの3大セグメントです。会社の倉庫は、パッケージや製品を自律的に識別してピックアップし、そこにいるべき場所に運ぶロボットに依存しています。動画でこれらのロボットの動作を見ることができます。会社は急速に拡大し、パンデミック後に効率的で耐久性のあるより迅速な物流システムを作成することの利点をより多くの主要企業が認識しています。平均して、自動化倉庫へのアップグレードの初期投資は1～3年で回収されます。AutoStoreは50カ国で活動し、900以上の顧客のために58,500台のロボットを運用しています。2017年以降、収益は50%のCAGRで成長しています。これは、年間15%と推定される自動化倉庫市場の成長率の2～3倍です。多くのヨーロッパのテクノロジー企業と同様に、AutoStoreは一般の人々から見えにくい高度なソリューションを提供しています。ほとんどの倉庫は自動化に向かっていきます。リーダー企業は、コストと価格の面でセクターの成長を上回る可能性があります。大量に展開し、安価にソリューションを提供できるプロバイダーに頼ることが意味があります。自律性とナビゲーションの効率性が向上したロボットは、AutoStoreにとって機会と脅威となる可能性があります。現在、会社のロボットソリューションを使用するには、倉庫を完全に再設計する必要があります。将来的には、ロボットがグリッドを必要とせずにナビゲートできるようになり、導入が容易になり、運用の混乱が少なく、初期投資も小さくなる可能性があります。これにより、テクノロジーの大規模な採用の主な障壁が解消されます。2. Zebra Technologies Corporation (ZBRA)Zebra Technologiesは、スマートファクトリーのすべてのコンポーネントを追跡できるラベルとスキャナーを生産しています。これには、モバイルコンピューター、バーコードスキャナー、機械ビジョン、ロケーションテクノロジー、タグ、RFID（ラジオ周波数識別）が含まれます。このレベルのデータ収集と分析は、特に移動性と柔軟性の高いロボティクスの実装において非常に重要なコンポーネントです。同社は2018年以来、倉庫や工場の「ロボティ化」とデジタル化に必要なすべてのテクノロジーをまとめるために買収を進めてきました。現在、同社の主なセグメントは、EC＆小売と輸送／物流、次に製造です。ロボットがECと物流の中心になるにつれて、Zebraの追跡システムの需要は高まっています。現在、ロボットを使用するには、場所を準備する必要があります。もし、数十グラムの重さしかないマイクロロボットが周囲を移動してRFIDタグをスキャンできるようになれば、工場フロアまたは倉庫のすべての活動を、ハチのようなドローンの群れによって継続的に監視することができるようになるかもしれません。
A Advanced Intelligent Systems . , . , 55.4% CAGR 2029 . , . , . , . , . , , , , . ,...
この週、ミズーリ大学の研究チームは、Nature Communicationsという科学雑誌に、複雑なマルチマテリアル・デバイスの3Dプリンティングの新しい方法を紹介する研究を発表しました。この方法は、レーザーと直接インク書き出しを利用して、新しい製品デザイナーに新しいレベルの柔軟性を提供します。ここでは、研究者が何を発見したかと、それが将来の数年間に複数の業界を革命的に変える可能性について説明します。マルチマテリアル・アディティブ・マニュファクチャリングの主要な問題複数の異なる材料とプロセスを使用する必要があるアイテムの製造は、インダストリアル・レボリューションの初期の日々から、エンジニアが取り組もうとしてきた最大のタスクの1つです。今日、タスクはまだ時間がかかり、費用がかかり、複数の第三者の使用が必要です。現在、3Dプリンティング業界は革命の最中です。新しい技術、方法、材料がこれらのデバイスの使いやすさを改善しています。しかし、これらのユニットは材料のクロスオーバーと機能に制限されています。研究者によって紹介された方法は、このタスクを、プラスチック、金属、半導体を精度よく印刷できる単一のプリンターにストリームライン化する可能性があります。無駄複雑なマルチマテリアル製品の製造は非常に無駄です。如果インハウスで行われる場合、プロセスは場所と資金の制約に合わせて調整する必要があります。如果タスクがアウトソーシングされる場合、製品を別のメーカーに輸送するための追加のコストがかかります。研究者によって提案されたオールインワン3Dプリンティングプロセスは、これらの懸念を排除し、効率を最大化できるインハウス方法を提供します。マルチマテリアル・アディティブ・マニュファクチャリングの研究この研究では、フリーフォーム・マルチマテリアル・アセンブリ・プロセス（FMAP）を紹介します。FMAPは、単一のマシンを使用して、複数のメーカーが行っていたタスクを実行します。タスクを実行するために、プリンターは、フューズド・フィラメント・ファブリケーション（FFF）、直接インク書き出し（DIW）、およびフリーフォーム・レーザー・インダクション（FLI）を使用して、材料間の印刷機能を強化します。報告によると、目的のための3ノズル3Dプリンターが構築されました。最初のノズルはフィラメントを追加するために使用されました。2番目のノズルは、オープン・スペースで材料を変更するためにフリーフォーム・レーザー・インダクション（FLI）を使用しました。最終的なノズルは、アイテムを完成させるために必要な追加物質や機能材料を導入しました。テストテストには、複雑なデバイスを作成するためにポリカーボネートのバリアントを使用しました。ユニットには、予め設計され、自動的に高い精度で適用された機能材料が含まれていました。合計で、研究者は、機能するUVセンサー、3D磁気エンコーダー、クロスバーLED回路、多機能スプリングの張力センサー、および容量センサーを作成しました。彼らの最終的なタスクは、最も困難なものでした。通常、ナノ材料合成に使用される、組み込まれたジュール・ヒーターを備えた統合マイクロ流体反応器を作成することでした。研究者この研究は、ミズーリ大学で行われました。ブジンダ・ジェン博士の学生が率いていました。さらに、機械工学および航空宇宙工学の准教授であるジャン「ジャベン」リンが共同でプロジェクトを率いました。研究の資金は、National Science Foundation（NSF）Advanced ManufacturingプログラムおよびNSF I-Corpsから提供されました。インスピレーションプロジェクトについてインタビューされた研究者は、自然からインスピレーションを得たと答えました。彼らは、自然は無駄がないと説明しました。自然は、すべての細胞を目的と構造を持って進化させます。彼らの目標は、このレベルの効率を今日の製造プロセスに適用し、無駄を減らしながらイノベーションを推進することです。マルチマテリアル・アディティブ・マニュファクチャリングの利点研究者の新しい3Dプリンティング方法は、複数の利点を提供します。たとえば、製品の作成コストを削減します。マルチマテリアル、マルチレイヤーのセンサー、回路ボード、織物を製造できる単一のマシンは、業界を革命的に変える可能性があります。電子コンポーネントを統合する機能を追加すると、次世代のエンジニアが自由に創造できるようになります。より良いプロトタイピングこれらのオールインワン・プリンティング・デバイスは、エンジニアが現在の方法よりもはるかに速くプロトタイプを作成してテストできるようにします。3Dプリンティング・デバイスは、現在必要な週ではなく、数時間または数日で作成できます。将来的には、デザイナーはプロトタイピング・プロセスについて心配することなく創造できるようになります。デバイスは、世界中の多くの企業のインハウスR&D能力を強化します。製造時間、コストが削減され、新製品の市場投入が改善されます。したがって、研究者の取り組みには多くの注目が集まっています。マルチマテリアル・アディティブ・マニュファクチャリングの応用統合された3Dプリンティング・デバイスには、多くの応用があります。これらのユニットは、作成が容易であり、品質管理を改善するためにAIを統合できる自動化システムを利用できます。ここでは、将来市場に出る可能性のある、このテクノロジーのいくつかの有望な応用例を紹介します。高性能自然センサー自然を監視することは、生態系を妨げることなく継続的にデータを収集する必要がある正確な科学です。このタスクを実行するために、研究者はセンシング・デバイスを隠すための巧妙な方法を開発しました。この新しい3Dプリンティング方法により、環境と完全に一致する自然に似たオブジェクトを生成できますが、リアルタイムのデータを提供します。スマートマシン別の応用例は、機械に感覚を与えることです。温度および圧力センサーをデバイスに統合すると、これらのユニットに別の感覚の層を提供します。将来的には、このテクノロジーを使用して、小型でより敏捷なロボットを作成できます。ウェアラブル・センサーウェアラブル市場は成長しています。フィットネス、軍事、ヘルスケア部門に大きな投資が行われています。ウェアラブルは、健康上の懸念から回復するのを助けるために、リアルタイムのモニタリングを提供し、非常に人気があります。3Dプリンティング機能の統合により、これらのデバイスはより小型で、着用者に快適になります。したがって、これらのデバイスは、延長または恒久的に着用するために作成できます。ウェアラブル市場は急成長しています。今年、186.48億ドルに達すると予測されています。さらに、分析によると、2029年までに493.26億ドルに達し、17.60%のCAGRで成長すると予測されています。3Dプリンティングによってこれらのデバイスを作成すると、よりアクセスしやすく、製造コストが削減され、さらに普及する可能性があります。ロボットロボット工学は、これらの革新から最も多く利益を得る可能性があります。3Dプリンティングされた回路や複雑なデバイスは、ロボットの重量を削減できます。ロボットの重量の軽減は、ロボットの動力とバッテリー寿命の向上につながります。したがって、ロボットは、将来的には、より軽量で、迅速で、賢く、より敏捷になります。さらに、ロボットは、3Dプリンターを統合して、遠隔地での自己修復を実行できます。これらの発見から利益を得る可能性のある企業3Dプリンティング業界は、革新によって複数の方向に進化しています。特に、3Dプリンティングされたマイクロチップ業界は、最も急成長し、最も成功している業界の1つです。ここでは、いくつかの企業を紹介します。これらの企業は、新しい3Dプリンティング方法を統合して製品と効率性を改善できます。1. Qualcomm Incorporated Qualcomm Incorporatedは、1985年にサービスを開始して以来、電気通信およびテクノロジー市場の先駆者であり続けてきました。メーカーは、先進的な電気通信機器および半導体の作成で名を馳せました。最も有名な製品は、CDMA/WCDMAおよびSnapdragonプロセッサです。Qualcommは、市場での強力な地位を維持しています。このサンディエゴを拠点とする会社は、2023年に358.2億ドルの利益を上げました。会社は、市場の位置付けと将来に発売予定の革新的な製品により、「強いホールド」と見なされています。人気のあるチップセットのための包括的な3Dプリンティングプロセスを統合することで、収益を上げ、無駄を削減できます。2. Monolithic Power Systems Monolithic Power Systems, Inc.は、市場の先駆者である別の公開半導体メーカーです。会社は、1997年に設立され、ワシントン州に本拠を置きます。今日、会社の製品は、自動車、工業、通信、コンピューティング、ストレージを含むさまざまな業界で使用されています。Monolithic Power Systems Inc.は、2023年に18.2億ドルの収益を報告しました。半導体の需要が高まっているため、多くの人がこのメーカーをポートフォリオに追加することを賢明な選択と考えています。新しい3Dプリンティングプロセスを統合することで、ビジネスモデルをさらに強化し、イノベーションと利益を推進できます。マルチマテリアル・アディティブ・マニュファクチャリングの将来3Dプリンティング市場の将来は明るいです。これらのデバイスは、金属から医薬品まで、すべてを印刷するために作成されてきました。ここでは、注目すべき他のいくつかの3Dプリンティングプロジェクトを紹介します。宇宙でのプリンティング地球でデバイスを印刷することは一つのことですが、低重力環境ではまったく別のタスクです。研究者は、宇宙でこれらのユニットを動作させることを可能にする新しい3Dプリンティングプロセスをテストしました。彼らの研究は、将来的には、より長い宇宙旅行と、持続可能性が主な懸念事項となる未来への扉を開きます。医薬品の印刷将来的には、医薬品は地元の薬局で3Dプリンティングされます。最近、品質管理メカニズムのブレークスルーがありました。すぐに、3Dプリンティングされた医薬品は、人間が混ぜたものよりも正確で精密になり、より効率的な配布とパーソナライズされたケアの扉を開きます。マルチマテリアル・アディティブ・マニュファクチャリング – サイファイに近づくこの開発は、金属、プラスチック、電子機器を統合する完全に機能する電子デバイスを印刷する能力によって、業界をサイファイに近づけています。この機能は、市場に新しいレベルの創造性を提供し、クリエイターが自由に創造できるようにします。したがって、研究者がこのデバイスの機能をさらに探求し続けるにつれて、将来的にはさらに多くの報道が行われる可能性があります。その他の面白い製造 プロジェクト について今すぐ学びます。
深海で一般的に見られるグラススポンジは、ヘキサチティネリダ綱に属する。彼らは、シリカでできたガラスのような構造粒子で構成される組織から名前を得ています。グラススポンジの骨格は、深海の捕食者に対抗するための進化的メカニズムであり、さまざまな化学物質と有機的に組み合わせることでそれ自身を組み合わせます。確かに洗練されたグラススポンジは、硬い表面に付着して小さなバクテリアやプランクトンを濾過して食べることで自己を維持しています。いくつかの種は、美しいパターンで融合することでガラスの家を作ることができます。骨格構造は、スポンジが死んだ後も生き続け、深海の動物がこれらの構造を家として使用することがあります。最も有名なグラススポンジ深海に住むグラススポンジの中で、ビーナス・フラワーバスケット（Euplectellaの一種）は特に有名です。骨格が一種の甲殻類を生涯にわたって捕獲するために十分に進化しています。これらの甲殻類は繁殖し、その子孫は新しいフラワーバスケットを探します。通常、これらのスポンジは、2つの小さなエビのようなStenopodidea（オスとメス）にとって生涯の家となります。深海の生物にとって自然な住まいとなるという特性は、ビーナス・フラワーバスケット・グラススポンジに常に興味を持たせ続けてきました。この興味は、研究者がこれらの動物のもう一つの驚くべき特性を発見することにつながりました。つまり、ポンプを使用せずに濾過摂食を行う能力です。ビーナス・フラワーバスケット・スポンジによる自然の「ゼロエネルギー」流体制御これらの古代の動物が生まれつき持っている驚くべき能力の一つは、海洋の深さでの弱い周囲の流れにのみ頼って濾過摂食を行うことができるという点です。但し、どのように可能なのでしょうか？これは、ローマ・トゥル・ヴェルガータ大学とNYUタンドン工学大学院の研究者チームが調査したことです。非常に高解像度のコンピューターシミュレーションを使用して、ビーナス・フラワーバスケット・スポンジの骨格構造を分析しました。発見は、ある意味で心を打たれるものでした。さらに、多数の工学的応用に対する驚くべき潜在性がありました。実験の突破的な性質について説明する際に、NYUタンドン工学大学院の教授であり、センター・フォー・アーバン・サイエンス＋プログレス（CUSP）のディレクターでもあるMaurizio Porfiriは、次のように述べています。「私たちの研究は、最近の議論を解決しました。ビーナス・フラワーバスケット・スポンジは、能動的なポンプメカニズムなしに受動的に栄養素を吸い込むことができるかもしれません。これは、通常の懸濁摂食に適さない流れの中でこのフィルターフィーダーが繁栄できるという、信じがたい適応です。」実質的には、これらのグラススポンジ動物は、深海の超低速の流れを自らの独特の骨格構造を使用して逸らすことで、流れを上向きに中央体腔に導きます。このメカニズムは、海水からプランクトンや他の海洋デトリタスを濾過し、スポンジが食料として使用します。スポンジの骨格構造の外側の螺旋状の凹凸のある表面は、ポンプエネルギーを必要とせずに、螺旋階段のように機能して水を上向きに導きます。グラススポンジの最も注目すべき特性は、その自然な換気システムであり、深海の床のほぼ静止した状態でも完璧に機能します。これが、これらの深海種がどのように進化して、厳しい環境に適応し、非常に遅い流れで食料を受動的に吸い込むことができるのかを示しています。ローマ・トゥル・ヴェルガータ大学のGiacomo Falcucciによれば、「スポンジは、受動的なメカニズムを通じて栄養素の供給を最大化するための優雅な解決策を見つけました。」これらの驚くべき洞察に到達することは容易ではありませんでした。研究者がこの現象を最も小さな詳細まで理解できる施設を構築するには数年かかりました。研究目標を達成するための施設研究者は、CINECA（イタリア最大のコンピューティングセンターをホストする非営利コンソーシアム）にあるレオナルド・スーパーコンピューターを利用しました。この強力なスーパーコンピューターにより、研究者はスポンジの複雑な螺旋状の隆起構造を100億個の個々の点で再現した、実物大の3Dレプリカを開発することができました。レオナルドの膨大なコンピューティングパワーにより、研究者は1秒あたり数百兆の計算を実行し、広範な水流速度と条件をシミュレートすることができました。関与した研究者によると、この研究の結果は、多数の革新的な工学的解決策につながる可能性があります。以下にいくつかの革新的なアイデアを要約します。ここをクリックして、リーフホッパーを使用して光を操作する方法を学びます。研究の現実世界への応用可能性私たちが現在議論している研究の先駆けは、2021年に同チームが実施した研究です。この研究では、チームはビーナス・フラワーバスケット・スポンジが人工構造を改善する方法を具体的に調査しました。チームは、スポンジの幾何学的構造が流体流れに対して反応する役割を調査したことは、多数の意味で、高層ビルや機械構造、スカイスクレイパー、低抵抗の新しい構造の船舶、さらには飛行機の胴体など、幅広い種類の構造物の設計に多大な影響を与える可能性があると考えています。ローマ・トゥル・ヴェルガータ大学のGiacomo Falcucciによると、「高層ビルに類似した格子状の隆起と穴が作られた場合、空気力学的な抵抗が少なくなるでしょうか？力が適用される分布が最適化されるでしょうか？」現在の研究は、グラススポンジのバイオメトリックエンジニアリングの側面をより深く掘り下げており、最適化された流れパターンと最小限の外部抵抗でより効率的なリアクターを設計するのに役立ちます。グラススポンジの隆起と多孔質の表面の内部エンジニアリング原理に従うと、スカイスクレイパーやその他の構造物における空気の濾過と換気システムが改善される可能性があります。非対称な螺旋状の隆起は、内側の空気流れを促進しながら流線型を維持する低抵抗の船体や胴体にインスピレーションを与える可能性があります。2021年から2024年にかけて、ビーナス・フラワーバスケット・スポンジに関する研究は継続的に行われ、実世界への応用が可能な方法でこのバイオエンジニアリングの驚異がどのようにインスピレーションを与えるかを明らかにしました。自然を製品の設計のインスピレーションの源として利用することで、多くの企業は効率性を高め、最適化を導入することができました。#1. メルセデス・ベンツのバイオニックカー2024年3月、メルセデス・ベンツは、最新モデルの設計哲学について説明しました。「軽量化については、自然はまだ最良のロールモデルです。ボックスフィッシュや北極テンから、多くの動物は、最小限のエネルギーを使用して移動ルートを移動するために最適な体の形やその他の能力を進化させてきました。最大の効率は、VISION EQXXを生み出したテクノロジー・プログラムの指針でもありました。したがって、シャーシ構造の一部は自然の形やバイオニック設計原則に基づいています。」会社は、バイオニックキャストと呼ばれるバイオインスピレーションの素材使用哲学を採用しています。このアプローチでは、負荷パスが必要な場所でのみ材料を使用することを主張しています。結果として、バイオニック要素は、壁厚と開口部が一定ではなく、骨格のように見えます。会社は、バイオインスピレーションの設計哲学により、製品が高機能でコンパクトになり、重量と材料が大幅に削減されたと考えています。例えば、車の後部床のバイオニックデザインのみで、重量と材料が15〜20％削減されました。ワイパーモーターブラケットにも20パーセントの重量優位性があります。メルセデス・ベンツのバイオニックカーは、優れた空気力学で知られ、2005年6月にワシントンD.C.でデビューしました。以来、自動車コミュニティ内で進化を続け、関連性と重要性を維持しています。革新的な開発プロセスであるBIONICASTは、2022年の「ベスト・オブ・プロセス」部門でマテリアル・デザイン＋テクノロジー・アワードを受賞しました。BIONICASTの低リソース消費と軽量構造の原則を活用して、メルセデス・ベンツは、2039年までに、新車フリート全体の価値チェーン全体で純粋な炭素中和を達成することを目指しています。2023年、メルセデス・ベンツは153.2億ユーロの収益を報告し、2022年の150億ユーロの収益から3.2億ユーロ増加しました。会社は19.7億ユーロのEBITと13.46ユーロのEPSを記録しました。#2. BiohmBiohmは、多数の賞を受賞した研究開発会社で、自然をイノベーションの指針としています。会社の使命は、「文化的および自然システムを、責任ある、スケーラブルなバイオテクノロジーのライセンスを通じて調和させる」ことです。Biohmの主な技術の1つは、キノコの根の構造であるマイセリウムの力を利用しています。会社は、この技術を使用して、複合材料、繊維強化複合材料、単一の材料、ポリマーに似た単一の材料などの高度なコンポーネントを開発します。これらは、建設、消費者製品、特殊包装、インテリア、家具、ファッションなど、さまざまな分野で使用することができます。Orbテクノロジーを通じて、Biohmは、最も速い成長を示す「廃棄物」ストリームである食料および農業廃棄物を、有用で機能的な高性能製品に変換します。これらの製品は、シートに形成され、複雑な3D形状に成形され、3Dプリンティングで製造できます。さらに、Biohmは、永久的なバインダーまたはファスナーを必要としないプレファブ構造システムを提供しています。これは、建物の環境への影響、コスト、構築時間をそれぞれ120％、70％、95％削減することができます。一つの画期的なバイオレメディエーションの取り組みにおいて、Biohmは、Waitrose＆PartnersおよびPower To Changeと協力して、ポリウレタン（PU）、ポリエチレン（PE）、ポリスチレン（PS）、ポリエステル（PET）を含むプラスチックを消費することができるマイセリウムの4つの株を開発しました。このマイセリウム中心のテクノロジーを利用して、プラスチックを糖、無害な炭化水素、炭素酸化物に分解することができます。マイセリウムは糖と炭化水素を消費し、炭素酸化物は光合成を行う生物を通じて酸素に変換されます。業界の見積もりによると、会社は現在までに173万ドルを調達しています。バイオインスピレーション空気力学と流体力学の未来自然からインスピレーションを得て空気力学と流体力学を再考することは、世界中の研究者を刺激しています。ブリストル大学のバイオインスピレーション・フライトラボ（Dr. Shane Windsorが率いる）では、例えば、動物の飛行の感覚と制御の側面を調査し、特に小型の無人航空機（UAV）の機能を改善する方法を探究しています。世界最大のブランドの1つであるロッキード・マーティンは、中央および南アメリカの熱帯地域のハーキュリーズ・ビートルからインスピレーションを得て、周囲の雨林の日ごとの変化する色に合わせて有機的に暗くまたは明るくすることができます。Skunk Worksの研究者は、この特性を模倣することで、複合材料の航空機部品の製造を改善し、湿度レベルが適切なときに技術者に警告することができる属性可能なセンサーを開発できるのではないかと考えています。Skunk Worksの革新的なテクノロジー・ポートフォリオを担当するThomas Koonceによると、「色の変化センサーは、製造条件が適切かどうかを判断するための迅速で安価で信頼性の高い方法になります。」Koonceは、これを「低コスト、低人件費の解決策」と表現しています。オハイオ州のNASAグレン研究センターでは、ハーバー・シールのひげは、研究者Vikram Shyamに、先進的な空輸技術プロジェクトのための低抵抗タービンブレードを設計するインスピレーションを与えました。同様に、NASAグレン研究センターのシニア・テクノロジストであるIsaiah Blanksonは、泳ぐペンギンのアクロバティックな精度からインスピレーションを得て、音爆を減らすための空気力学的シェーピングを試みる低音爆飛行デモンストレーション・プログラムを開発しました。自然からインスピレーションを得ることは、人間が空気力学と流体力学の解決策を大幅に改善するのに役立ちました。数百万年もの間の進化的慣行と生存戦略を通じて洗練された、自然と動物王国の知恵は、効率的で低コストで持続可能なエンジニアリング・ソリューションを提供します。ここをクリックして、ロボットが自然からインスピレーションを得る方法を学びます。
ペンシルバニア州立大学の研究者が主導する新しい研究により、我々の庭にいるハスミヤホシテントウが分泌する小さな粒子が、次世代の技術を開発するのに役立つことがわかった。最近、PANAS（Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America）に掲載された研究では、研究者たちは初めて、ハスミヤホシテントウが分泌する複雑な粒子、ブロコソームの幾何学的構造を正確に再現し、その光吸収メカニズムを解明した。多くの天然の機能材料は、生物表面の一部である階層的なマイクロおよびナノ構造で構成されている。特に、ハスミヤホシテントウはブロコソームを分泌し、それを体表に配置する。ブロコソームは、ハスミヤホシテントウによって生成される、空洞でナノスケールの、バックミンスターフラーレン状の球体で、穴が空いている。水に反する性質を持つこれらの粒子は、ハスミヤホシテントウによって分泌され、体表に存在する。ブロコソームは1950年代に初めて発見されたが、その幾何学的構造の機能的重要性についてはまだ理解されていない。この研究は、この疑問に答えることを目的としている。ペンシルバニア州立大学の生物医学工学および機械工学の教授、Tak-Sing Wongが主導するこの研究では、ブロコソームの穴が光の反射を減らすのに役立つことがわかった。これは、生物学的な例として、短波長の低域通過型反射防止コーティングを実現する最初の事例である。ブロコソームの独自の幾何学的構造は、生物にインスパイアされた光学材料の開発を可能にする。これは、ガの目にインスパイアされた反射防止コーティングとは異なる。これは、太陽電池パネル、スマートフォン、タブレットコンピューターなどのコーティングに影響を与えている。ガの目は、周期的なナノスケール構造により、光をランダムな方向に散乱するため、反射ではなく、光が目に入る。したがって、ハスミヤホシテントウのブロコソームは、コーティング、不可視化デバイス、太陽エネルギー収集の効率化などの分野で、生物にインスパイアされた光学操作の新しいアプローチを提供する。ブロコソームの複雑な構造の複製ブロコソームの独自の幾何学的構造についての理解が限られていること、ブロコソームの存在がさまざまなハスミヤホシテントウ種で一貫していること、ブロコソームのサイズと穴の不確実性などから、ペンシルバニア州立大学の研究者たちは、この研究を実施して、これらの謎を解明し、その重要性を明らかにした。研究チームは、ブロコソームの合成バージョンを開発して、その機能を理解するために、数年間この研究に取り組んできた。2017年に、ブロコソームの合成バージョンが初めて開発された。ブロコソームを実験室で作ることは、複雑な幾何学的構造のため、非常に難しい課題であった。ブロコソームの特徴である凹みや分布を合成材料で模倣することはできたが、ブロコソームの正確な複製を作ることはできなかった。現在、研究チームは初めて、ブロコソームの正確な幾何学的構造を20,000ナノメートルのサイズで複製することに成功した。ブロコソームの複製を作るために、研究チームは、高度な3Dプリンティング技術を使用した。2光子ポリマー化（2PP）3Dプリンティングを使用して、ブロコソームの高忠実度の合成バージョンを作成した。研究チームは、ブロコソームの合成バージョンとその穴を設計し、直径約20μmと5μmで作成した。結果として得られた構造は、12個の五角形の穴と20個の六角形の穴が空洞コアで接続された。ブロコソームの合成バージョンは、91%の充填密度で20×20の配列で構成されていた。研究チームは、ブロコソームの光学的形態と機能の関係を調査し、ブロコソームの階層的な幾何学的構造が、狭いサイズ範囲内で設計されており、穴の構造により、光の反射を大幅に減らすことがわかった。ブロコソームが赤外線の異なる波長とどのように相互作用するかを調査するために、研究チームはマイクロ・フーリエ変換赤外線（FTIR）分光計を使用し、ブロコソームが光をどのように操作するかを理解した。実験室で作られたブロコソームは、光の反射を最大94%減らすことができた。これは、生物が光をこのような特定の方法で制御する最初の事例である。この発見は、ハスミヤホシテントウがブロコソームのアーマーで自分自身を覆って、捕食者から身を隠す可能性があることを示唆している。さらに、研究チームは、ブロコソームの空洞でバックミンスターフラーレン状の形状と穴のサイズが、2つの目的を果たすことを発見した。1つは、紫外線を吸収すること、もう1つは、可視光を散乱することである。ブロコソームのサイズは、ハスミヤホシテントウの種に関係なく一貫しており、約600ナノメートルの直径で、穴のサイズは約200ナノメートルである。この一貫性は、鳥や爬虫類などの捕食者に対する可視性を減らすのに役立つ。ブロコソームの穴のサイズにより、紫外線を吸収し、可視光を散乱することで、反射防止シールドを生成する。驚異的な潜在的な応用したがって、海軍研究事務局の支援を受けたこの研究は、ブロコソームの複雑な構造の答えを見つけた。これは、ブロードバンド光散乱を強化するために設計されたものである。また、穴は短波長の低域通過フィルタとして機能し、光の反射をさらに減らす。これらの効果により、ブロコソームは、ブロードバンド波長範囲で、最大80〜94%の反射率を減らすことができる。これらの発見は、研究の第一著者である機械工学のポスドク、Lin Wangによると、「技術革新にとって非常に有用」である。表面の反射を制御する新しい方法を開発することで、科学者は機械や人間の熱シグネチャを隠すことができる。Wangは、将来、ハスミヤホシテントウの技術を利用して、軍事や監視アプリケーションで使用できる熱不可視性マントを開発できる可能性があると述べている。「私たちの研究は、自然を理解することで、現代の技術を開発するのに役立つことを示しています。」– Wangこの研究の潜在的な応用例としては、日焼けを防ぐための先進的な日焼け止め、皮膚がんのリスクを減らすためのコーティング、光による損傷から薬品を保護するためのコーティング、太陽エネルギー収集システムの効率化などがある。研究チームは、ブロコソームの合成バージョンを自然のブロコソームのサイズに近づけることに焦点を当てて、次のステップに進む予定である。研究チームは、ブロコソームの複製を情報暗号化などの分野で応用することも検討している。ブロコソームの複雑な構造は、特定の光波長でのみデータが可視化される暗号化システムに統合できる。Wangによると、この研究は、自然からインスパイアされることの価値を示しており、「自然は科学者にとって優れた教師であり、新しい先進材料を開発するのに役立つ」と述べている。ハスミヤホシテントウは、多くの昆虫種の一つにすぎないが、これは始まりにすぎない。Wangは、「多くの驚異的な昆虫が待っており、材料科学者が研究することで、さまざまなエンジニアリングの問題を解決するのに役立つ」と述べている。研究者たちは、自分の研究に対して米国仮免許を申請している。また、カーネギーメロン大学の機械工学の博士課程の学生、Zhuo Liとカーネギーメロン大学の機械工学の教授、Sheng Shenもこの研究に貢献した。自然に成功した逆向きエンジニアリングによる製品この研究は、自然から学ぶことの重要性を示している。しかし、これは新しい現象ではない。人間は、歴史の初期から自然にインスパイアされてきた。古代ギリシア人は、建物の設計に黄金比を使用した。19世紀には、コロラド州のスペイン人の入植者は、コロンビア地底の地底の深さを利用して、地上に家を建てた。最近では、科学者は、コックローチのバランスシステムを逆向きにエンジニアリングして、より安定したロボットを設計した。特に、ヤモリはロボティクス業界において多大なインスパイアーションの源となっている。ウォータールー大学のエンジニアは、ヤモリとイャゴの効率的な移動を研究し、小型のロボットを開発した。このロボットは将来、医師が手術を実行するのを支援することができる。マックス・プランク研究所のグループは、ヤモリの硬い着地から得た洞察を利用して、ロボットの空中での着陸を改善することを目指している。NASAもヤモリの接着剤を国際宇宙ステーションでテストしている。ボストン・ダイナミクスのRiSEロボットは、ヤモリの足を模倣しており、自然の天才性が驚異的な発明や製品につながることを示している。ここでは、自然にインスパイアされた製品を設計・開発したいくつかの企業を紹介する。#1. Velcro Industries1941年に、スイスのエンジニア兼起業家、ジョージ・ド・メストラルは、ベロクロを発明した。これは、犬と一緒に散歩したときに彼の服や犬の毛に付着していたとげのインスピレーションを受けたものである。とげを顕微鏡で調べると、単純ながら天才的なメカニズムが見つかった。小さなフックと織物のループがとげを表面に密着させていたのである。これにより、ベロクロの構造を可能な限り忠実に再現することができた。ベロクロのブランド、ALFA-LOKファスナーは、キノコの独特な構造にインスパイアされたものである。ファスナーには、キノコの傘のような小さなフックが付いており、各フックの先には、小さな胞子を保護するための傘のようなキャップが付いている。自然からのインスピレーションは、ベビーのおむつを固定したり、月に人を送ったり、コンピューター、ヘルスケア、自動車業界で使用されるなど、多くの分野で影響を与えている。今日では、ベロクロは一般名詞となり、2000以上の特許が取得されている。#2. Sharklet Technologiesこの会社は、サメの皮膚の独特なテクスチャにインスパイアされた、微生物の成長を抑制する表面を開発している。強い化学物質や抗生物質ではなく、表面の構造自体が抗微生物特性を持っている。これらの表面には、サメの皮膚のテクスチャにインスパイアされた、微小なパターンが付いている。これらのパターンは、裸眼や指で触ることができないほど小さく、約3マイクロン高さと2マイクロン幅である。会社は、シャークレットマイクロパターンのさまざまなバージョンを開発しており、正のものは表面から突き出ており、逆のものは材料の表面に凹んでいる。このパターンは、2002年に、材料科学とエンジニアリングの教授、アンソニー・ブレナン博士によって発見された。ブレナン博士は、船や潜水艦の船体に付着するアワビを防ぐ方法を探していた。サメの皮膚の印象を走査型電子顕微鏡で調べると、ダイヤモンドのパターンで配置された小さなリブレットが付着した微生物を防ぐことがわかった。#3. BioMASONインフラストラクチャー分野では、この会社は、セメントの生産方法を変更して、生物模倣を利用したセメントを生産している。セメントの需要が増えるにつれて、建設のためのセメントの生産による温室効果ガスの排出を減らす必要がある。BioMASONは、サンゴ礁の天然の構造にインスパイアされた、微生物を使用してセメントを結合する方法を開発した。会社は、他の会社に技術を販売しており、廃鉱物から集めた骨材を使用し、微生物を結合剤として使用している。太陽の熱を利用して乾燥させ、洗浄した後、微生物を添加する。会社は、国防総省の高度研究計画庁から、エンジニアリングされた生体海軍セメントの開発を支援する資金を得ている。また、Project MEDUSAも進行中で、微生物を使用して、軍事用の滑走路や遠隔地の構造物を建設することを目指している。結論Wangによると、ハスミヤホシテントウや他の昆虫は「虫ではなく、インスピレーションの源」である。科学者は長年にわたって自然を研究し、製品の設計に利用してきた。ブロコソームの反射防止効果に関するこの研究は、多くの技術的進歩をもたらし、さまざまな業界に大きな変化をもたらす可能性がある。ロボティクスが自然からヒントを得る方法についてこちらをクリック
科学フィクションの作家の娯楽の源から人間社会の発展のためのツールになるまで、ロボットとロボティクスは長い距離を旅してきました。2016年から2028年の間に、世界のロボティクス市場は約230億米ドルから450億米ドルまで成長することが予想されています。ロボティクスの黎明期には、ロボットは工業用途に限定されるものと考えられていました。しかし、現在ではロボティクス市場の半分以上がサービスロボティクスで占められています。ロボットは、自動車産業、化学産業、電気・電子産業、食品産業、医療産業などで幅広く使用されています。また、ロボティクス提供者は、農業、家庭内労働、娯楽などの伝統的な分野でもロボットの使用を確保しています。ロボティクスが多くの従来の分野で変革的な役割を果たしていることは事実ですが、自然から学ぶことができるのでしょうか。今日、私たちはロボティクスが自然から学ぶことができるシナリオを詳しく見ていきます。バイオインスパイアドロボティクスがホタルイカから学ぶ世界で最も速く泳ぐ昆虫であるホタルイカは、100メートル毎秒の加速度と1メートル毎秒の最高速度を達成することができます。しかし、どのようにして such 速さと加速度を達成するのでしょうか。その飛行戦略は、研究者によって研究され、Current Biology誌に掲載されました。研究のタイトルは、「ホタルイカは高速泳ぎのためにリフトベースの推進を使用する」でした。研究では、2つの高速度カメラが異なる角度で同期されました。出力は、リフトベースの推進を詳細に示すビデオでした。プロペラと同様に、推進運動は水面に垂直に発生しました。このメカニズムは、抵抗を排除し、より高速な速度を達成するためのより大きな運動量をもたらします。この発見はなぜ重要なのでしょうか。リフトベースの推進はすでに大規模な生物で同定されていましたが、この研究は、この現象が1センチメートル以下の長さスケールでも適用されることを示しています。コーネル大学の生物学・環境工学科のクリス・ロウ助教授によると、この発見は、バイオインスパイアドロボティクスや他のエンジニアリングコミュニティに対して、まず正しい物理学を特定し、ロボティクスの作成においてその物理学を保存するように促しています。ロウは、特に、この現象は、ホタルイカのリフト生成推進メカニズムを利用して、より小さく柔軟な無人ロボット船の開発に役立つ可能性があると考えています。アメリカは、乗組員を収容する必要がない無人船の開発を進めています。この研究は、私たちにロボティクスを見直す機会を与えてくれます。自然からヒントを得て、それを人間機械設計に逆輸出することは常に可能です。私たちは、自然と人間と機械の間のシナトロニーを示す他の例を見つけました。タコインスパイアドロボット: ソフトロボティクスの未来2016年にイタリアのピサにあるサンタンナ・バイオロボティクス研究所の教授であるチェチリア・ラスキによって作成された、タコインスパイアドロボットは、非常に柔軟で、環境に対して他の多くのソフトロボットよりも敏感性と精度が高かったです。ラスキによると:「この比較的新しい研究分野は、ロボットが何ができるか、どこで役立つかについての私たちの考えを覆す可能性があります。」ロボットは、計算能力が必要なく、粗い地形を移動する能力が高かったです。ロボットは液体を吸い込み、体から排出することができました。ロボットはすべての8本の足で荒い海底を這うことができました。ロボットは、電気に触れると変形する電気活性ポリマーで作られました。ロボットは2016年の初めに地中海でテストされました。その開発は、以来ソフトロボティクス分野の進歩に大いに貢献しています。2017年、ハーバード大学は、Octobotを作成しました。これは、機械的な部品をすべてソフトシステムに置き換えたソフトロボットでした。ロボットは3Dプリンティングされ、動きと制御を容易にするチャネルが埋め込まれています。ガス駆動の空気圧で動作します。タコインスパイアドロボット以外にも、ロボティクスは他の動物からもインスピレーションを得ています。例えば、スイスのローザンヌ連邦工科大学のエンジニアたちは、サラマンダーの動きを模倣したロボットを開発しました。別の研究チームはヘビからインスピレーションを得ました。ヘビの特性である複雑で細かい地形を移動する能力により、これらのロボットは宇宙探査に役立つ可能性があります。プレウロボットとスネークボット: 複雑な動きを可能にするロボティクスプレウロボットはサラマンダーの動きからインスピレーションを得ています。ロボットには、水の中を這うのを助ける独自の脊柱があります。ロボットには11個の脊髄セグメントがあります。視覚的には、ロボットの開発は、人間の脊髄がどのように機能するか、また脳がそれとどのように相互作用するかを再現することを目的としていました。サラマンダーの動きをロボットで模倣することは重要なブレークスルーでした。なぜなら、サラマンダーは同じ動きをして、這う、歩く、泳ぐことができるからです。ただし、速度だけが異なります。機械やロボットにこのような革新を取り入れることで、変革的な影響がもたらされる可能性があります。スネークボットは、カーネギーメロン大学の研究者グループによって開発されました。彼らは、障害物のある地形を這うヘビの動きを模倣したロボットを作ることを目指しました。ロボットは37インチの長さと2インチの直径で、16個の関節がありました。NASAは、宇宙探査プロジェクトでこれらのロボットを展開しています。これらの開発と多くの他の人々により、自然からインスピレーションを得たロボティクス、つまりバイオインスパイアドロボティクスが注目されています。世界で最も尊敬される機械工学の学習機関の1つであるマサチューセッツ工科大学には、機械工学科にバイオインスパイアドロボティクスのコースがあります。コースの目的は、ロボティクス研究分野、プロステティクス、人間支援技術などのさまざまな分野で適用可能な原則の抽出に重点を置いた、バイオインスパイアドデザインへの学際的なアプローチを促進することです。主要機関だけでなく、大規模なテクノロジー企業もバイオインスパイアドロボティクスに大きな関心を寄せています。例えば、ボストン・ダイナミクスは、2021年にハイドロによって110億ドルの評価で買収されました。ボストン・ダイナミクスは、多くの困難なタスクを実行できる犬を模倣したロボット、スポットを開発しました。1. ボストン・ダイナミクスのスポット: 犬を模倣した四足ロボットボストン・ダイナミクスによって開発されたスポットは、頭のない黄色い犬のように作られました。スポットは坂を上り、階段を登ることができました。デバイスの価格は74,500米ドルでした。工場、建設現場、危険な環境の検査など、多くの目的で使用されました。階段を登ることも、階段を移動することもできました。スポットは現在、24時間365日、介入なしで動作することができます。ロボットは自己充電が可能で、動的に新しい障害物を回避することができます。公式の数字によると、スポットロボットは現在、1,000を超える顧客に届けられています。スポットは、製造、エネルギー・天然資源、建設、学術・教育、政府など、さまざまな業界で利用されています。ハイドロがボストン・ダイナミクスの買収を完了した後、同社は同社の80%の株式を所有しています。ソフトバンクは、関連会社を通じて残りの20%の株式を保有しています。ハイドロは2023年3月21日に2022年の統合財務諸表を発表しました。同社の2022年の収益は612億6,969万韓国ウォンでした。これは、2021年の378億2,498万韓国ウォンから大幅に増加したものです。2022年の配当金は72億7,000万でした。2. ABBのSevenSenseの買収: 自然にインスパイアされたロボットの開発におけるブレークスルーABBは、世界的なロボティクス大手であり、最近、SevenSenseを買収しました。SevenSenseは、ロボットの移動性を高めることを専門とするスイスのスタートアップです。具体的には、SevenSenseは、工場内のあらゆる場所を移動できるように、眼と脳の機能を持つセンサーとAIを搭載したロボットシステムの開発と製造に取り組んでいます。これらのソリューションは、通常、固定磁気ストリップを利用する生産ラインに限定されません。これらのロボットは2トンの材料を1.5メートル/秒の速度で運ぶことができ、6つのカメラを搭載しています。ABBのロボティクスとディスクリートオートメーションの責任者であるSami Atiyaによると:「従来のシステムでは、100メートルの生産ラインを変更する必要がある場合、例えば新しい生産セルを追加する場合、ロボットを変更することは不可能でした。現在では、簡単に実行できます。」最新の利用可能な財務報告書によると、ABBの2022年の年間収益は294億ドルでした。これは、2021年の289億ドルから増加したものです。ヤマハの人間のライダーにインスパイアされたモトボット海の動物や四本足の動物だけでなく、ロボットは私たち人間からもインスピレーションを得ています。ヤマハのユニークなプロジェクト、モトボットは、自動運転に使用するために、車両を変更せずに操作できる理想的なヒューマノイドロボットを作成することを目的としています。モトボットは、車両の速度、エンジン回転数、機械の姿勢などのパラメータからデータを取得して、車両を自動的に操作できます。ヤマハは、モトボットに、高精度のGPS、センサーなどを搭載して、機械の位置認識能力を高め、レーストラックを周回する際の最適なラインやモーターサイクルの性能の限界についてより賢明な決定を下せるようにすることを計画しています。モトボットの開発のために、ヤマハは世界的な研究機関であるSRIインターナショナルと提携しています。目標は、モトボットの開発に活躍する基本的な技術、たとえばロボット制御や人間機械インターフェースの作成からインスピレーションと知識を得ることです。2022年の最新の年次報告書によると、ヤマハの収益は4080億円を超え、経常利益は430億円でした。無限の開発のリスト私たちの限られた時間の中で、自然からインスピレーションを得た多くのゲームチェンジングな例について話すことができました。しかし、利用可能な研究出版物の調査では、これは氷山の一角に過ぎないことがわかりました。ロボティクスは、研究、開発、応用の分野として、自然から多大なインスピレーションを得ており、将来も続けるでしょう。例えば、ロボットドローンは鳥から多大なインスピレーションを得ています。飛行メカニズムだけでなく、悪天候や強風の中でも効果的に飛行する能力も鳥からインスピレーションを得ています。飛行する鳥は、アクアティックマイクロエアビークル（AquaMAV）の作成にインスピレーションを与えました。ロンドンの帝国大学のエアロロボティクス研究所で開発されました。これらのAquaMAVは、高速で水中に潜り、水をジェットで排出して再浮上することができます。これらのソリューションは、水サンプルの収集、救助作戦、水中探査など、さまざまな用途で使用できます。チョウは、微小ロボットに特別な種類の翼構造を持たせることをインスピレーションし、それによりさらに遠くまで飛行し、事故を避けることができます。ボストン・ダイナミクスは、すでに議論した会社であり、アトラスという、知能を持つ二足歩行ヒューマノイドロボットも持っています。ジェシコは、フィンを使用して水中を移動する水中ロボットです。デルフライマイクロは、3.07グラムの羽ばたき翼ロボットで、名前の通り、ハエからインスピレーションを得ています。世界は、3Dプリンティングされた四足ソフトロボットのカメからインスピレーションを得たことも目撃しています。自然には数百万の動物や昆虫がいます。これらの動物や昆虫の進化的能力により、驚くべきことを成し遂げています。人間も例外ではありません。これらの身体がどのように機能するかを学ぶことで、ロボットに多くの機会が開けられるでしょう。人間が危険な場所に移動する必要がある多くのタスクは、これらのロボットによって実行できます。これらのロボットは、タスクを実行するだけでなく、より高速で、効率的で、優雅で、正確に実行できます。これにより、人間の脳が最も得意なことを行う時間が増え、アイデアを生み出し、新しいものを創造して文明を前進させることができます。ここをクリックして、ベストロボティクス企業のリストを参照してください。
