创新背景
白粉病是一种真菌，它会侵袭包括葡萄酒和食用葡萄在内的许多植物，在叶子和水果上留下病态的白色孢子，每年给全球葡萄种植者造成数十亿美元的水果损失和杀菌剂成本。
生物学家Lance Cadle-Davidson博士是综合植物科学学院(SIPS)的兼职教授，正致力于开发更能抵抗白粉病的葡萄品种，但该研究由于需要手动评估数以千计的葡萄叶片样本以获得感染证据而陷入困境。
创新过程
纽约日内瓦的葡萄遗传学研究中心的Cadle-Davidson研究团队开发了一种名为“黑鸟”（BlackBird）的成像机器人原型，可以自动扫描葡萄叶片样本，这一过程被称为高通量表型。
但从这些图像中提取相关的生物信息仍然是一个关键的需求。
“黑鸟”机器人可以以每像素1.2微米的尺度收集信息——相当于一个普通的光学显微镜。对于每一个1厘米的树叶样本，机器人会提供8000 * 5000像素的信息。
从这么大的高分辨率图像中提取有用的信息是一项巨大的挑战，他的团队利用人工智能解决了这个问题。研究人员利用了在人脸识别等计算机视觉任务方面取得了重大突破的深度神经网络，将其应用于分析葡萄叶片的微观图像。此外，研究团队还实现了网络推理过程的可视化，这有助于生物学家更好地理解分析过程，并利用AI模型建立信任。
Cadle-Davidson研究团队对机器人看到的东西进行测试和验证。验证结果表明，原本需要六个月才能完成的研究实验，利用黑鸟机器人只需要一天。
白粉病等植物疾病可以在肉眼可见之前通过红外线显示出来；如果研究人员能够开发出帮助农民及时发现疾病的工具，将使农民能够在感染扩散之前有针对性地喷洒杀菌剂，这意味着更少的杀真剂和更少的作物损失。
创新关键点
康奈尔大学的生物学家和科学家开发了一项技术，可以利用机器人和人工智能来识别感染了毁灭性真菌的葡萄植物。这项工作大大加快了葡萄育种和遗传学工作的步伐，并在植物研究、动物领域或医疗方面都具有潜在作用。
智能推荐
结合了动作、视觉和语言预制模型的导航方法使机器人执行自然语言指令
2022-07-26这项研究首次将预训练的视觉和语言模型与目标条件控制器相结合的想法实例化，以在目标环境中不进行任何微调的情况下得出可操作的指令路径。值得注意的是，这三个模型都是在大规模数据集上训练的，具有自监督的目标函数，并且在没有微调的情况下现成使用，训练 LM Nav 也不需要对机器人导航数据进行人工注释。
涉及学科涉及领域研究方向压阻式传感器帮助机器人感知运动和位置
2022-08-17麻省理工学院的研究团队以kirigami剪纸为灵感，将具有“压阻性”的导电材料片切割成可灵活拉伸的矩形条，制作出了一种弹性传感器，从而为机器人提供不依靠视觉系统就能够对运动和位置进行感知的能力。这是迈向更复杂的自动化控制的第一步。
涉及学科涉及领域研究方向机器人+海洋科学 | 利用“追踪海上机器人”研究幼虫
2022-08-24加州大学戴维斯分校的科学家们正在旧金山北部的博德加湾(Bodega Bay)的海洋中部署“机器人幼虫”，类似“小黄人”的机器人揭示了海洋幼虫惊人的移动方式。
涉及学科涉及领域研究方向通过重新实现和集成分页在边缘设备上训练神经网络
2022-07-26UC 伯克利的几位研究者提出了一种用于深度神经网络的图形级编译器——PORT，它重写了大型模型的训练 DAG以适应边缘设备的内存限制，同时保持高能效，通过重新实现和分页，达到了以最小的能耗扩展有效的内存容量的效果。
涉及学科涉及领域研究方向