MIT 研發出的反饋系統能夠讓人類操作者僅通過大腦信號就能實時糾正機器人做出的選擇。研究論文可點擊閱讀原文查閱。
為了讓機器人按照人類想法行事，它們就得理解我們。很多時候，這意味著不得不做出妥協：教機器學懂得人類語言的玄妙，比如，為它們提供特定任務的具體指令。
但是，如果可以研發出一種類似人類自然延伸的機器人，讓它們可以按照我們的想法自如行動，又會怎么樣？
麻省理工學院的計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）的團隊和波士頓大學正在攻克這一難題，他們打造出了一種反饋系統，讓人類僅用大腦就可以迅速糾正機器人犯下的錯誤，這款 MIT 研發出的反饋系統能夠讓人類操作者僅通過大腦信號就能實時糾正機器人做出的選擇。
使用腦電圖（EGG）檢測器（用來記錄大腦活動的）輸出的數據，當機器人執行某個目標分類任務時，該系統可以識別出人類是否注意到機器人犯錯了。這一團隊研發的新的機器學習算法能夠幫助系統分類 10 到 30 微秒空間中的腦電波。
盡管該系統當前只能處理相對簡單的二項選擇，但是，這篇論文的資深作者表示，該研究表明，人類有一天能夠以更加充滿直覺的方式控制機器人。
「想象一下你無需輸入命令、按按鈕或口頭命令，就可以迅速告訴機器人做出某個動作。」CSAIL 主任 Daniela Rus 說，「這種高效的解決方案將提升人類監管工廠機器人、無人駕駛汽車以及其它尚未發明技術的能力。」
在該項研究中，團隊使用了一臺「Baxter」人形機器人，該機器人的生產廠商是 Rethink Robotics，其負責人是前 CSAIL 主任，也是 iRobot 的聯合創始人 Rodney Brooks。
這篇論文的作者是波士頓大學（BU）的 PhD candidate Andres F. Salazar-Gomez、CSAIL 的 PhD candidate Joseph DelPreto 和 CSAIL 研究科學家 Stephanie Gil，指導老師為 Rus 和波士頓大學的教授 Frank H. Guenther。該論文已經被將于今年 5 月在新加坡舉辦的 IEEE 機器人與自動化國際會議（ICRA）接收。
通過直覺與機器人互動
在過去，通過 EEG-控制的機器人需要人類以計算機可識別的固定方式進行「思考」。例如，一個操作人員面前有兩束亮光，他必須要看其中一個才能讓機器進行特定工作，因為每一束亮光都與機器人的特定工作任務有關。
這種方法的缺陷在于訓練過程和對人思維活動的建模是非常耗時耗力的，特別是對那些監督導航與構建工作的人來說更是如此，因為這些任務需要高強度的注意力。
Rus 的團隊想把這整個過程變得更自然點。為了實現該目標，他們聚焦于一種稱為「誤差相關電位（error-related potential，ErrP）」的大腦信號，只要我們的大腦意識到了一個錯誤，這種信號就會生成。當機器人給出它打算做哪一種選擇時，該系統就會使用 ErrP 信號來判斷人類是否同意機器的這個決定。
「當你看著這個機器人時，你所需要做的僅僅是在大腦中同意或者反對它正在做的事情就可以了，」Rus 說道，「你不必訓練自己一定要以某種特定方式來思考——我們的機器會來適應你，而不是反過來。」
大腦 ErrP 信號非常微弱，也就是說該系統必須要調整得足夠到位才能讓它既可以分類這些信號又可以配合反饋回路中的人類操作員。除了首要檢測 ErrP 信號外，當系統沒有意識到來自人類的糾錯信號時，團隊也讓機器去偵測所謂的「次要錯誤（secondary errors）」。
「如果機器人不確定自己的決定，它可以觸發一種人類反饋機制來獲得更加準確的答案，」Gil 說道，」這些信號可以非常有效地改善精度，創造一個人機之間持續交流相互決策的對話過程。」
盡管該系統還仍然無法實時識別第二類錯誤信號，但 Gil 預計該模型在能夠識別該信號后可以提升 90% 的精度。
此外，由于 ErrP 信號的強度已被證明可以顯示機器人的錯誤到底有多嚴重，所以，該團隊相信未來的系統可以擴展到更加復雜的多選項任務中去。
Salazar-Gomez 指出，該系統甚至也適用于那些無法進行口語交流的人：像拼寫這樣的任務可以通過一系列離散的二元選擇（discrete binary choices）來完成，Salazar-Gomez 將其比作一種高級版本的眨眼機制，該機制允許中風患者 Jean-Dominique Bauby 可以撰寫自己的回憶錄《潛水鐘與蝴蝶（Le Scaphandre et le Papillon）》。
「該項工作讓我們距開發有效腦控制機器人和假體的目標更近了一步，」弗萊堡大學計算機教授 Wolfram Burgard 說道（他沒有參與此項研究），「考慮到將人類語言翻譯成一種有意義的機器可識別的信號是件異常困難的事情，該領域的工作對于未來的人機協作實在是具有深遠影響。」
該項目的部分資助來自波音公司（Boeing）與美國國家科學基金會（National Science Foundation）。以下是對原論文的摘要介紹：
論文題目：通過 EEG 信號實時糾正機器人所犯的錯（Correcting Robot Mistakes in Real Time Using EEG Signals ）
摘要：借由人類合作者大腦活動與機器人進行交流能夠提供一種直接而且快速的反饋回路，對人類合作者來說，這一交流方式簡單而且自然，從而使得根據直覺與機器人互動完成各種任務就不再是夢。這一論文探索了將誤差相關電位（ErrP）應用到閉環機器人控制的方法。ErrP 信號對機器人任務特別有用，因為它們是大腦活動對預期之外誤差做出反應的過程中自然出現的。我們解碼了人類操作員實時控制一臺 Rethink Robotics Baxter 機器人完成一個兩項選擇任務過程中的 ErrP 信號。我們也表明，利用這一閉環機器人任務期間生成的、與潛在誤差相關的次要互動信號能夠大大提升機器人的分類任務表現，這也暗示著新的讓機器人獲取人類反饋的手段。我們完整描述了整個系統的設計和應用，也展現了實時閉環以及開環控制實驗結果，以及對主要（primary）和次要（secondary）ErrP 信號的離線分析。我們使用了一般人群的受試者完成實驗任務，這些受試者之前未經訓練或篩選。因此，這一研究證實了 EGG 為基礎的回路方法的潛力，有望實現無縫的機器人控制，也朝著實時直覺互動這一目標更進了一步。
圖 1：基于實時解碼觀察者的 EEG 信號，機器人被告知它的首個動作是錯誤的，并且它會根據合適的物體類別做出正確選擇
圖 4：系統包含一個主要的實驗控制器、Baxter 機器人、一個 EEG 獲取與分類系統。一個 Arduino 系統轉播控制器和 EEG 系統之間的信息。機械連接開關檢測機械臂動作啟動。
圖 6：識別一次 EEG 數據緩沖中的 ErrP 的各種預處理和分類階段。這個決策會立即影響到機器人的行為，而機器人的行為又會影響到 EEG 信號，從而形成反饋回路的閉環。
原文鏈接：http://news.mit.edu/2017/brain-controlled-robots-0306
Nature重磅| IBM再放大招！
量子計算今年實現商業通用！
來源：大數據文摘（ID:BigDataDigest）
作者：Davide Castelvecchi
編譯團隊：任杰，姜范波
只要努力，就會實現。IBM公司在3月6日宣布，計劃在年內推出世界上第一份商業“通用”量子計算服務。這個系統叫做IBM Q，它將通過互聯網收費訪問。
IBM Q不會超越傳統的計算機，至少目前還沒有。 但公司表示，該系統將是發展未來“量子機”市場的關鍵，它可以處理傳統電腦無法處理的復雜計算。 云服務是最近比較熱門的“建立有用的量子計算機”這場戰役的戰利品。
該項目建立在IBM圍繞現有云計算服務開發的專有技術Quantum Experience的基礎上，任何人都可以免費訪問它。 該系統在2016年5月上線，最近對用戶界面進行了升級。 “上線十個月，目前已經教會了我們很多東西。”紐約Yorktown Heights的IBM研究中心領導量子計算實驗室的物理學家Jerry Chow說。 它為世界各地的研究人員提供了一種方法練習建立量子算法，而無需訪問自己的量子計算機。 IBM的總體戰略是圍繞其技術構建“社區和生態系統”，Chow說。
IBM對IBM Q上線的具體時間守口如瓶，只宣稱會盡快上線。也沒有公開系統到底有多強大，或者訪問成本是多少。 該公司聲稱已經排好了第一批客戶，但是不會對他們區別對待，只說幾個商業合作伙伴將在IBM Q上開發和測試自己的應用程序。
量子競爭
量子計算機利用亞原子物理學的反直覺特性，其中稱為量子位（quantum bits）或量子位的信息位（qubits）可以同時承擔多個狀態，而不是簡單地表示0或1，如經典計算中的位（bits）。 從20世紀90年代開始，理論物理學家（包括IBM的一些人）已經開發了基于量子比特的算法，理論上可以以比傳統計算機更快的速度執行某些任務。
但在實踐中，在所謂的“通用量子計算機”，獲得足夠的量子位協同運行任何這樣的算法，已經被證明是極具挑戰性的。有兩種技術已經成為處理量子位的先驅。 一個使用電場和磁場在真空中捕獲單個離子; 另一個將量子比特納入恒定在高于絕對零度以上幾度的微觀超導電路中。 IBM更篤定后一種方法。
近年來，谷歌也加入了這一行列，谷歌在加利福尼亞的圣巴巴拉建立了一個超導量子比特實驗室。 谷歌，IBM和其他一些公司和學術實驗室已經宣布，設計了“搭建超越傳統電腦的機器”的規劃圖。 但是這些機器需要運行大約50個量子位。 當前可達大約20個量子位，幾乎還不足用作簡單的計算。
實際問題
所以當IBM推出Quantum Experience，它可以運行在五個超導量子位上，許多人不以為意。 物理學家克里斯托弗·門羅（Christopher Monroe）在馬里蘭大學帕克分校（University of Maryland）經營一個離子阱實驗室，他說：“很多人把它看成是一個宣傳的噱頭。 但我認為這有著不同尋常的意義。”
即使它不是目前最先進的機器，IBM也不得不克服許多挑戰，使得Quantum Experience能真正上線，使它可用于研究人員而不一定是物理學家，即便從來沒有在量子計算機上工作過。 這包括創建了一個無需物理學家持續監測的系統。 “把機器放在云上明顯是要做的事情，”Monroe說。 “但是，要使系統達到這個水平需要大量的工作。
訪問量子體驗或IBM Q等系統也意味著世界各地的研究人員可以開始致力于量子編程的獨特挑戰。 這與常規編碼非常不同，并且需要程序員理解和適應物理量子位的限制。 原則上，五位量子機很容易模擬傳統計算機，甚至是筆記本電腦的使用方式，Monroe說。 但應用真正的量子位不是那么簡單。
“真正的挑戰是，你是否可以使你的算法在真還不算完備的硬件上運行，”麻省理工學院的物理學家Isaac Chuang說。
Chow說，IBM Q將比Quantum Experience有更多的量子位，但該公司還沒說到底能提供多少位的。
量子云的時代
迄今為止，Quantum Experience吸引了來自100多個國家的約40,000名用戶。 例如，Chuang在去年年底在線教授的研究生級別的課程，量子計算，以便學生可以真實的量子計算機上練習編程。
該系統的用戶已經進行了275,000次實驗，并發表了約15篇研究論文。 其中一個由Monroe及其合作者領導的團隊將IBM的超導機器的性能與Monroe實驗室的五量子的離子阱機器的性能進行了比較。 公司的量子云服務更快，但Monroe的機器更精確。
Monroe共同創辦了一家名為IonQ的初創公司，期望推出基于云的離子阱量子服務，但他并不關注具體時間。谷歌公司在圣巴巴拉的量子計算實驗室負責人John Martinis說，谷歌計劃用自己的超導量子計算機做同樣的事情，但只有在它搭建了能運行的50量子位計算機之后。
與此同時，D-Wave是一家總部位于加拿大本拿比的公司，自2010年以來一直在云上開展量子計算服務。“我們的戰略核心是真正適應云訪問模式，”這些系統的高級副總裁Jeremy Hilton說。 但D-Wave的機器不是“通用”計算機，只能運行一定范圍內的量子算法。 然而，有幾個研究小組已經將其用于他們的項目。
來源：http://www.nature.com/news/ibm-s-quantum-cloud-computer-goes-commercial-1.21585
NASA“可變比沖磁等離子體火箭”
發動機研制進展
本文由國防科技要聞（ID:CDSTIC）授權轉載
作者：馮云皓 中國國防科技信息中心
2017年2月，Ad Astra火箭公司已完成NASA 2015年授予的為期三年、價值900萬美元合同一半的進程（該合同旨在研發基于等離子體的“可變比沖磁等離子體火箭”發動機），該發動機能在100千瓦下持續點火10秒或在50千瓦下持續點火1分鐘。計劃2018年初使其等離子體火箭發動機在100千瓦功率水平下持續點火100小時。“可變比沖磁等離子體火箭”（VASIMR）發動機不同于高燃耗的常規火箭發動機，它只需要極少燃料，未來可望使航天器達到足夠高的速度，實現太陽系載人探索任務。
VASIMR發動機簡介
工作原理 該火箭發動機以惰性氣體——氬氣作為等離子體來源。其工作原理是：①火箭發動機第一級首先電離氬氣，將其轉化為低溫等離子體。②隨后，發動機將等離子體注入第二級——“助推器”，等離子體在此進行“離子回旋共振加熱”。助推器使用無線電頻率激活這些離子，使其來回振蕩。③隨著離子共振并獲得更多能量，這些離子加快自旋并形成超高溫等離子體流。最終，該等離子體流通過螺旋型的噴嘴，并被加速排出火箭發動機尾部，產生推力。
▲VASIMR發動機工作原理
性能優點 不同于化學燃料火箭，等離子體火箭靠電力運行。在太空飛行時，無需巨大的燃料箱或液氫/液氧燃料貯存器，僅需要一些太陽能電池板。
該發動機利用太陽能發電驅動等離子體的生成以及助推器激活等離子體，并可以調整用于這兩個過程的能量。當航天器需要更多推力時，更多能量可用于生成等離子體；該過程使用更多推進劑，但為擺脫重力井（如地球軌道）提供所需推力。其后，當航天器快速移動時，更多能量可被轉移至助推器，提供更高的比沖和更大的燃料效率。這類似于汽車換檔：在爬坡時，更多發動機動力施加到扭矩而不是轉速，從而緩慢爬坡；在平直的高速公路行駛時，則換高速檔。飛往火星不能一直使用“第一檔”，這是化學燃料發動機在火星任務中會耗盡燃料的原因。
該發動機設計的另一個優點是，在整個燃燒過程中，等離子體被限制在發動機內部的磁場里面。實際上，這將大幅降低發動機耗損——這對于建造使人類抵達整個太陽系的航天器而言非常有用。
與“霍爾”推進器相比，VASIMR每單位燃料還能產生約兩倍的沖量，使其使用更少推進劑即可執行相同的任務。
盡管VASIMR發動機在理論上可能實現航天器39天抵達火星，但其面臨著重大挑戰：需要核反應堆來提供足夠動力。研究人員認為，大型且可控的太陽能電池陣列最終可為電推進提供高達1兆瓦的功率，但這一數值是根據地日距離計算的結果，太陽能在火星以遠區域將大幅衰減。因此，太陽能動力似乎對于內太陽系航天運輸有效，對于火星以遠區域的效用將降低。
“光子激光推進器”將促進
載人太空旅行發展
本文由現代軍事（ID:xiandaijunshi）授權轉載
作者：馮云皓
據航空航天日報與防務報告報道，Y.K.Bae公司首席執行官、物理學家Young Bae表示，作為一種先進的動力源，“光子激光推進器”(PLT)可能是最終實現在太陽系及更遠深空中進行高速載人太空旅行的催化劑,并可支持低地球軌道商業盈利活動。
10年前,Young開始在NASA“創新先進概念”項目的資助下研發該技術。從根本上講,PLT利用光子源,使能量射向配備反射鏡的航天器。Young聲稱,新的研究與發展工作和低地球軌道演示驗證可促進PLT技術成熟化,實現“光子鐵路”,該技術將與幾十年前發明的晶體管及其引發的電子革命具有同樣的經濟前景。
▲”光子激光推進器“試驗使用激光成功加速了一個重450克的航天器模型
Young概述了PLT的技術構想和主要挑戰。Young設想利用該技術在3天內抵達火星,或者在冥王星為載人探索建立“光子車站”,以及實現大幅加速的空間通信。這些目標遠遠超出傳統火箭推進技術的極限。該構想的一個重要部分涉及可盈利的近期應用。
Young強烈建議政府機構對PLT技術進行投資,以深化對光子量子力學方面的理解并克服衍射極限。PLT可在近期實現能產生投資回報的應用,這對于空間商業化來說非常重要。
根據Young的構想,擴展PLT技術需要組裝多個高度精制的空間反射鏡,最終使直徑達到數百千米。由激光推進的光子將在裝有反射鏡的光子源和裝有反射鏡的遠距離航天器之間反彈成千上萬次。
▲PLT利用光子源，使能量射向配備反射鏡的航天器
PLT技術在載人航天上的一種應用是,把航天員置于巨型圓盤反射鏡的中心,在此加速度力將達到1G,可提供人造重力,應對失重造成的物理危害。
關于PLT的技術挑戰,Young表示,制造和覆蓋反射鏡表面的材料需要強化;必須克服激光束衍射極限,或許可利用德國發起的激光束“凍結”研究;使激光束目標尺寸縮減10倍,就能使電力需求降低100倍。除此,在太空中建立基礎設施,還將需要利用多項技術的進展,包括:空間太陽能發電;太空制造,包括3D打印;機器人和自主空間系統,以及在其他商業航天任務中有潛在應用的技術。
使用配備反射鏡的“領航者”(shepherd)航天器,PLT可在地球軌道進行擴展;“領航者”裝有光子源,可指揮配備反射鏡的立方體衛星進行編隊定位。
這種設計可支持無需推進劑的大型虛擬空間望遠鏡、合成孔徑雷達對地觀測、地球磁場持續監測以及其他分布式衛星系統的需求。
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