Tíz adat- és AI-fejlesztés, a tűzoltó-helmektől a holdrobotokig

Biztonság, egészségügy és mindennapi segítség

Oklahoma City az Egyesült Államok Belbiztonsági Minisztériumával együttműködve mutatott be egy kiterjesztett valóságot használó, AI-alapú sisakot. A rendszer fokozott vizuális információkat jelenít meg a tűzoltók előtt, videót közvetít a kint tartózkodó parancsnokoknak, és GPS nélkül is segíti a tájékozódást. Ez támogathatja a kutatási és mentési műveleteket olyan helyeken, ahol veszélyes körülmények között kell embereket megtalálni.

A brit Cera egészségtechnológiai vállalat Angliában 1000 embernél vezetett be gondozást segítő robotokat. Az eszközök a lakók egészségügyi szükségleteire és napi rutinjára vonatkozó információkat használják gyógyszeres emlékeztetők, folyadékfogyasztásra vonatkozó jelzések, valamint étkezésre és különböző tevékenységekre szóló felszólítások küldéséhez. Beszélgetési témákat is kínálnak, és segítik a gondozókat a lakók állapotának követésében.

Dave Cragg angol gazda, aki látásának nagy részét elvesztette, AI-alapú okosszemüveget használ a mindennapi feladatokhoz. A Meta olvasási funkcióihoz hasonló eszközökhöz kapcsolódó szemüveg felolvassa a szöveget, felismeri a tárgyakat, és valós időben írja le a környezetet. Ezek a lehetőségek megkönnyíthetik a gyengénlátó emberek számára a rutinfeladatok elvégzését.

AI a vakcinákban és a mezőgazdaságban

Az MIT kutatói olyan módszert teszteltek, amely ellenállóbbá teheti az RNS-vakcinákat a hővel szemben. Megközelítésükben egy AI-algoritmus optimalizálja a lipid nanorészecskéket. Ezek az apró részecskék védik a sérülékeny hírvivő RNS-t, és segítik annak sejtekbe juttatását. A létrejött összetételek hosszabb ideig stabilak maradtak magasabb hőmérsékleten, ami csökkentheti a hűtésre való ráutaltságot olyan térségekben, ahol korlátozott a hidegláncos infrastruktúra.

A brit FruitCast AI-rendszere a gyümölcsök érési idejének előrejelzését támogatja nagy gazdaságokban. A rendszer drónok, okostelefonok és traktorokra szerelt kamerák képeit időjárási és öntözési adatokkal együtt elemzi. Ez alapján becsüli meg a termés mennyiségét és a betakarítás várható időpontját. A cél a munkaszervezés javítása, a kárba vesző termés csökkentése és a rövid betakarítási időablakok jobb megtervezése.

Humanoid robotok a gyárakban és az űrben

A Boston Dynamics új robotikai tesztközpontot nyitott a Hyundai georgiai elektromosjármű-gyártó telephelyén. A létesítményben Atlas humanoid robotokat tanítanak ismétlődő feladatokra és nehéz anyagok emelésére, később pedig alkatrészek összeszerelésében is segíthetik őket. A központtal a Hyundai azt vizsgálhatja, hogyan teljesítenek a robotok valós gyártási környezetben, illetve milyen szerepük lehet az eszközök szállításában, a karbantartásban és más nagy pontosságot igénylő munkákban.

A NASA Dexterous Robotics Teamje olyan humanoid robotokat fejleszt, amelyek a jövőbeli hold- és marsi küldetéseken segíthetik az űrhajósokat. A gépeket holdporral, sugárzással és mikrogravitációval járó körülményekre tervezik. Rakományt mozgathatnak, javításokat végezhetnek, és más veszélyes feladatokat láthatnak el, így az űrhajósok több időt fordíthatnak tudományos kutatásra és a küldetés szempontjából kritikus tevékenységekre.

Biztonságosabb AI-ügynökök és összekapcsolt rendszerek

Az NVIDIA olyan platformot mutatott be, amely azokat az AI-ügynököket hivatott elkülöníteni, amelyek nem biztonságosan viselkednek vagy megpróbálnak kijutni a korlátozott környezetből. Az OpenShell szoftver szabályozza, hogy az ügynökök mihez férhetnek hozzá, a Sentry nevű hardveres monitor pedig folyamatosan figyeli a működésüket, és gyorsan elszigetelheti a veszélyesnek tűnő tevékenységet. A többrétegű megközelítés az AI-ügynökök összetettebb feladatainak és digitális rendszerekhez való hozzáférésének biztonsági kockázatait célozza.

A Destro AI-platformja a keresztátrakó raktárakban hangolja össze a robotok és a dolgozók munkáját. Ezekben a létesítményekben az áruk a beérkező járművekről közvetlenül a kimenő járművekre kerülnek. A platform olyan AI-modelleket használ, amelyek a vizuális információkat a nyelvi utasításokkal és a műveletekkel kapcsolják össze. Ez alapján irányítja a meglévő mobilrobotokat és a munkatársakat abban, hogy mit hová mozgassanak és mit rakodjanak be.

A Meta kibővítette Instagram School Partnership Programját egy ellenőrzött diák-közösségeknek szánt központi felülettel. Az iskolák közleményeket oszthatnak meg a broadcast Channels csatornákon, a diákok pedig címtárakban böngészhetnek, klubokat és sportcsapatokat követhetnek, valamint az adott iskolához kapcsolódó bejegyzéseket láthatnak. A frissítés külön teret ad az iskolai programok követésére és a közösségek felfedezésére.