Em Os Vingadores, Tony Stark manipula objetos no ar. MIT Media Lab pesquisadores Jinha Lee e Pós Rehmi tem realmente criado uma interface semelhante tátil para manipulação de reais objetos flutuantes no espaço 3D, chamado de ZeroN .
É essencialmente um pequeno campo em que a gravidade não superar um objeto. Através dos esforços do eletromagnetismo afinado, um usuário pode colocar uma bola de metal no ar tão facilmente como eles colocar algo em uma prateleira.
A bola pode ser reposicionada à mão ou por computador, ele pode ser animado de um caminho, e com a ajuda de software, ele pode ainda servir como uma câmara virtual ou fonte de luz em uma cena 3-D (um tipo de 3-D animação suite que você pode tocar).
Lee tem escondido a verdadeira magia logo acima onde há um alojamento atuador 3-D de um eletroímã. É este braço que fornece o loop perfeitamente sintonizado magnético (o que exige um circuito construído pelo Rehmi Mensagem do MIT Center for Bits e Átomos ), para manter a bola estável. Mas, para arrastar a bola em torno do espaço lateral, o atuador na realidade, apenas reposiciona-se, movendo-se em conjunto com o objeto, e mantendo um olho em sua posição com 3-D câmeras de infravermelho (como você vê na Kinect).
"ZeroN lembro como ele foi movido. Movimentos físicos de pessoas podem ser coletados neste meio de preservar e reproduzi-los indefinidamente. Quando os usuários se movem e solte o ZeroN, ela continua a flutuar e começa a se mover pelo mesmo caminho. Isso permite que um registro único e tangível da presença física do usuário e do movimento que continuará a existir mesmo após a morte da pessoa, "Lee explica.
"Com essa funcionalidade, ZeroN pode ser adotado em muitas aplicações: prototipagem animação, simulação de física / educação, e 3-D estúdios de design, etc Muitos do controle que os usuários tinham que ter com o mouse e uma tela pode ser tangível e mais intuitiva . "
Essa conquista é um dos avanços em interfaces cérebro-computador e neurotecnologia restaurador e tecnologia assistiva robô pela colaboração BrainGate2 de pesquisadores do Departamento de Assuntos de Veteranos, Brown University , Massachusetts General Hospital, Harvard Medical School, eo Centro Aeroespacial Alemão ( DLR).
O BrainGate2 Neural Interface System: uma rede de microeletrodos implantados detecta sinais do cérebro, que são convertidos por um computador em instruções de máquina, permitindo o controle de dispositivos robóticos pelo pensamento (Crédito: Brown University)
Uma mulher de 58 anos de idade e um homem de 66 anos de idade participaram do estudo. Eles haviam sido cada paralisado por um acidente vascular cerebral de tronco cerebral ano anterior, que os deixou sem controle funcional dos seus membros.
Na pesquisa, os participantes usaram a atividade neural para controlar diretamente duas diferentes braços robóticos, um desenvolvido pelo Instituto DLR de Robótica e Mecatrônica e outro pela DEKA Research Corp e Desenvolvimento, para executar tarefas alcançar e agarrar em uma ampla tridimensional espaço.
O estudo piloto BrainGate2 clínico emprega o sistema BrainGate investigação desenvolvida inicialmente na Universidade Brown, em que um bebê dispositivo aspirina porte, com uma grade de 96 pequenos eletrodos é implantado no córtex motor - uma parte do cérebro que está envolvida no movimento voluntário.
Os eletrodos estão perto o suficiente para os neurônios individuais para registrar a atividade neural associada com o movimento pretendido. Um computador externo traduz o padrão de impulsos através de uma população de neurónios em comandos para operar os dispositivos de apoio, tais como o DLR e os braços Deka robô utilizados no estudo.
Participantes BrainGate já demonstrou neuralmente base bidimensional ponto-e-clique controle de um cursor numa tela de computador e controle rudimentar de simples dispositivos robóticos.
O estudo representa a primeira demonstração eo relatório peer-reviewed, antes de as pessoas com tetraplegia com sinais cerebrais para controlar um braço robótico no espaço tridimensional para completar uma tarefa geralmente realizada por seu braço.
"Nosso objetivo nesta pesquisa é desenvolver tecnologia que irá restaurar a independência e mobilidade para pessoas com paralisia ou perda de membros", disse o autor principal Dr. Leigh Hochberg, neurologista e um neuroengineer cuidados intensivos que prende nomeações no Departamento de Assuntos de Veteranos, Brown Universidade, Massachusetts General Hospital e Harvard.
Hochberg acrescenta que, mesmo após quase 15 anos, uma parte do cérebro, essencialmente, "desconectado" do seu alvo original por um acidente vascular cerebral de tronco cerebral ainda era capaz de dirigir o movimento, complexo e multidimensional de um braço externo - neste caso, um membro robótico. Os pesquisadores também observaram que um paciente era capaz de realizar as tarefas mais de cinco anos após o conjunto de eletrodos de investigação BrainGate foi implantado. Isso define um novo marco para quanto tempo implantados eletrodos de interface cérebro-computador ter permanecido viável e desde sinais de comando úteis.
John Donoghue, o neurocientista VA e Brown, que foi pioneira BrainGate mais de uma década atrás e que é co-autor sênior do estudo, disse que o trabalho mostra o quanto o campo de interfaces cérebro-computador vem desde as primeiras manifestações de controle de computador com BrainGate.
"Este trabalho relata um avanço importante por demonstrar rigorosamente em mais de um participante que o controle tridimensional precisa neural dos braços do robô é não só possível, mas também repetível", disse Donoghue, que dirige o Instituto Brown para a Ciência do Cérebro .
"Nós movemo-nos muito mais perto de retornar funções cotidianas, como servir-se um gole de café, geralmente realizado sem esforço pelo braço e mão, para pessoas que são incapazes de mover seus próprios membros. Nós também são incentivados a ver controle útil mais de cinco anos após o implante da matriz BrainGate em um dos nossos participantes. Este trabalho é um passo fundamental para concretizar o objectivo a longo prazo de criar um neurotecnologia que irá restaurar o movimento, controle e independência às pessoas com paralisia ou perda de membros. "
Na pesquisa, os robôs agiram como um substituto para o braço paralisado de cada participante. Os braços robóticos respondeu a intenção dos participantes de se mover como eles imaginavam atingir para cada alvo de espuma. A mão robô agarrou o alvo quando os participantes imaginaram um aperto de mão. Porque o diâmetro dos alvos foi mais do que metade da largura das aberturas mão do autómato, a tarefa necessária aos participantes para exercer um controlo preciso.
Em 158 ensaios, durante quatro dias, S3 sujeitos foi capaz de tocar o alvo dentro de um tempo atribuído em 48,8 por cento dos casos, utilizando o braço robótico e DLR mão e 69,2 por cento dos casos, com o braço DEKA e mão, que tem a maior aperto . Em 45 ensaios, usando o braço DEKA, T2 tocado o alvo 95,6 por cento do tempo. Dos toques de sucesso, S3 agarrou o alvo 43,6 por cento do tempo com o braço DLR e 66,7 por cento do tempo com o braço DEKA. Compreensão T2 conseguiu 62,2 por cento do tempo.
T2 realizada a sessão neste estudo em seu quarto dia de interagir com o braço, os anteriores três sessões se concentraram no desenvolvimento do sistema. Usando seus olhos para indicar cada letra, ele descreveu mais tarde o seu controle do braço: "Eu apenas imaginei passar meu próprio braço ea [DEKA] braço se movia onde eu queria ir."
O estudo utilizou dois avançados braços robóticos: o DLR Leve-Robot III com DLR de cinco dedos das mãos e do Sistema de Braço DEKA. O DLR LWR-III, que é projetado para ajudar a recriar ações como o braço humano e mão e interagir com usuários humanos, pode ser valioso como um dispositivo de assistência robótica para pessoas com deficiências diversas.
Patrick van der Smagt, chefe da biônica e robótica de apoio no DLR, diretor de robótica biomiméticos e laboratórios de aprendizagem de máquina em DLR eo Technische Universität München, e um co-autor sênior do estudo disse: "Isto é o que esperávamos com este braço. Queríamos criar um braço que poderia ser usado intuitivamente por diferentes formas de controle. O braço já está em uso por vários laboratórios de pesquisa ao redor do mundo que usam a sua interacção única e capacidades de segurança. Esta é uma demonstração convincente da utilidade potencial do braço, por uma pessoa com paralisia. "
DEKA Pesquisa e Desenvolvimento desenvolveu o Sistema de Braço DEKA para amputados, através do financiamento dos Estados Unidos Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). Dean Kamen, fundador da DEKA disse: "Um dos nossos sonhos para o braço de Lucas [como o sistema de braço DEKA é conhecido informalmente] desde a sua criação foi a de fornecer um membro que pode ser operado não apenas por sensores externos, mas também por mais diretamente pensou-driven controle.
"Estamos satisfeitos com estes resultados e para a continuação da investigação que está sendo feito pelo grupo no, VA Brown e MGH." A pesquisa visa aprender o braço DEKA pode ser controlado diretamente do cérebro, potencialmente permitindo que os amputados a mais controlar naturalmente esse membro protético.
Nos últimos dois anos, VA tem vindo a realizar um estudo de otimização do braço protético DEKA em vários locais, com a colaboração de veteranos e membros do serviço activas dever que perderam um braço. Gabarito do estudo está ajudando engenheiros Deka para refinar o design do braço artificial e função. "Interfaces cérebro-computador, tais como BrainGate, têm o potencial para fornecer um nível sem precedentes de controle funcional sobre os braços protéticos do futuro", disse Joel Kupersmith, MD, VA chefe de pesquisa e desenvolvimento. "Esta inovação é um exemplo de colaboração federal, no seu melhor."
Story Landis, diretor do Instituto Nacional de Distúrbios Neurológicos e Derrames, que financiou o trabalho, em parte, observou: "Essa tecnologia foi possível graças a décadas de investimentos e pesquisas sobre como o cérebro controla o movimento. Tem sido emocionante ver a tecnologia evoluir a partir de estudos de neurofisiologia básica e mover-se em ensaios clínicos, onde ele está mostrando a promessa significativa para pessoas com lesões cerebrais e distúrbios. "
Ref:.. Leigh Hochberg R. et al, alcançar e agarrar por pessoas com tetraplegia usando um braço robótico controlado neuralmente, Nature , 2012, DOI: 10.1038/nature11076
Pense nisso como Google + Wikipedia + Wolfram Alpha + Bing.
Dê uma consulta como [Taj Mahal]. Por mais de quatro décadas, a pesquisa tem sido essencialmente sobre a correspondência de palavras-chave para consultas. Para um motor de busca, as palavras [Taj Mahal] ter sido apenas isso - duas palavras.
Então, o Google vem trabalhando em um modelo inteligente - um "gráfico" - que compreende entidades do mundo real e suas relações uns com os outros: as coisas não, cadeias de texto.
O Gráfico conhecimento permite-lhe procurar coisas, pessoas ou lugares que o Google sabe sobre - marcos, celebridades, cidades, equipes esportivas, edifícios, características geográficas, filmes, objetos celestes, obras de arte e muito mais - e instantaneamente obter informações que são relevantes para sua consulta.
"Este é um primeiro passo crítico para a construção da próxima geração de pesquisa, que bate na inteligência coletiva da web e entende o mundo um pouco mais como as pessoas fazem", diz o blog do Google.
Gráfico do Google Conhecimento está enraizada em fontes públicas, tais como Freebase, a Wikipedia ea CIA World Factbook, mas também é aumentada em uma escala muito maior - "porque estamos focados em amplitude abrangente e profundidade", diz o blog. "Atualmente, contém mais de 500 milhões de objetos, bem como mais de 3,5 bilhões de fatos sobre e relacionamentos entre esses objetos diferentes. E ele está sintonizado com base no que as pessoas procurar, eo que nós encontramos na web. "
O Gráfico Conhecimento aumenta Google Search de três formas principais para começar:
1. Encontrar a coisa certa
linguagem pode ser ambíguo - que quer dizer o Taj Mahal, monumento ou Taj Mahal o músico? Agora, o Google entende a diferença, e pode reduzir os resultados de sua pesquisa somente o que você quer dizer - basta clicar em um dos links para ver essa fatia específica de resultados.
Esta é uma forma do gráfico conhecimento faz Google Pesquisar mais inteligente - os resultados são mais relevantes porque entendemos essas entidades, e as nuances de seu significado, a forma como você faz.
2. Obter o melhor resumo
Com o Gráfico do Conhecimento, o Google pode entender melhor a sua consulta, para que ele possa resumir o conteúdo relevante em torno desse tema, incluindo fatos importantes é provável que você precisa para que a coisa particular. Por exemplo, se você está procurando Marie Curie, você vai ver quando ela nasceu e morreu, mas você também pode obter mais detalhes sobre a sua educação e descobertas científicas.
Como sabemos que os fatos são mais prováveis de serem necessários para cada item? Para isso, vamos voltar para nossos usuários e de estudo em conjunto o que tenho pedido Google sobre cada item. Por exemplo, as pessoas estão interessadas em saber o que os livros de Charles Dickens escreveu, enquanto eles estão menos interessados no que os livros de Frank Lloyd Wright escreveu, e mais no que ele projetou edifícios.
O Gráfico Conhecimento também nos ajuda a compreender as relações entre as coisas. Marie Curie é uma pessoa no Gráfico Conhecimento, e ela teve dois filhos, um dos quais também ganhou um Prêmio Nobel, bem como um marido, Pierre Curie, que conseguiu um terceiro Prêmio Nobel para a família. Todos estes estão ligados no nosso gráfico. Não é apenas um catálogo de objetos, mas também modela todas estas inter-relações. É a inteligênciaentre estas entidades diferentes, que é a chave.
3. Vá mais amplo e profundo
O Gráfico conhecimento pode ajudá-lo a fazer algumas descobertas inesperadas. Você pode aprender um fato novo ou nova conexão que solicita uma nova linha de investigação. Você sabe onde Matt Groening, o criador dos Simpsons, teve a idéia de Homer, Marge e os nomes de Lisa? É um pouco de surpresa.
"Nós sempre acreditamos que o motor de busca perfeito deve entender exatamente o que você quer dizer e dar-lhe de volta exatamente o que você quer", diz o blog. "E podemos agora, por vezes, ajudar a responder sua próxima pergunta antes que você perguntou, porque os fatos que mostram o que são informados por outras pessoas têm procurado.
"Por exemplo, as informações que mostram para Tom Cruise responde 37 por cento das consultas próximos que as pessoas perguntam sobre ele. Na verdade, algumas das descobertas mais casuais que fiz através do Gráfico de Conhecimento são através do mágicas "As pessoas também procurar por" recurso. Um dos meus livros favoritos é The White Tiger , o romance de estréia de Aravind Adiga, que venceu o prestigioso Man Booker Prize.Como usar o gráfico do Conhecimento, eu descobri três outros livros que haviam conquistado o mesmo prêmio e que ganhou o Pulitzer. Posso dizer-lhe, esta sugestão estava no local!
Google começou a implantar gradualmente o Gráfico de Conhecimento para usuários dos EUA em inglês. Ele também vai estar disponível em smartphones e tablets .
