ဆောင်းပါးတို သုတေသီများသည် Unite.AI အမြောက်အမြားမှ 3D-ပုံနှိပ်အသေးစား စက်ရုပ်များကို တည်ဆောက်ခဲ့ကြသည်။
ကြှနျုပျတို့နှငျ့အတူချိတ်ဆက်ပါ

စက်ရုပ်

သုတေသီများသည် 3D-ပုံနှိပ်အသေးစားများစွာမှ စက်ရုပ်များကို တည်ဆောက်ကြသည်။

နောက်ဆုံးရေးသားချိန် on

မှသုတေသီများ နည်းပညာတက္ကသိုလ်ဂျော်ဂျီယာ Institute က "smarticles" ဟုလူသိများသောအသေးစားစက်ရုပ်များပါ ၀ င်သောစက်ရုပ်ကိုတည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ဤစက်ရုပ်နည်းပညာအသစ်သည် မော်တာများ၊ ဘက်ထရီများ၊ ဓာတ်အားပေးစက်များ၊ ကိုယ်ထည်အပိုင်းများ၊ ခြေထောက်များနှင့် ဘီးများမှ စက်ရုပ်များကို ဖန်တီးသည့် သမားရိုးကျနည်းလမ်းကို စိန်ခေါ်သည်။ 

သုတေသနအသစ်ကို တပ်မတော်သုတေသနရုံး၊ အမျိုးသားသိပ္ပံဖောင်ဒေးရှင်းနှင့် Northwestern University မှ သုတေသီများက ပံ့ပိုးပေးခဲ့သည်။ ဂျာနယ်တွင် ထုတ်ဝေခဲ့သည်။ သိပ္ပံစက်ရုပ်။ 

ဤ 3D-ပုံနှိပ်ထားသော စမတ်ကျသော အမှုန်အမွှားများသည် ၎င်းတို့၏ လက်နှစ်ဖက်ကို ခေါက်လိုက်ရုံသာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည် ။ ၎င်းတို့အနက်မှ ငါးဦးသည် စက်ဝိုင်းတစ်ခုတွင် ချုပ်နှောင်ထားသည့်အခါတိုင်း အဆိုပါ စမတ်ပစ္စည်းများ၏ အလားအလာသည် ပြောင်းလဲသွားပါသည်။ ပေါင်းစည်းသောအခါတွင်၊ ၎င်းတို့သည် အချင်းချင်း ပွတ်တိုက်ခြင်းဖြင့် "supermarticle" ဟုခေါ်သော စက်ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစနစ်တစ်ခု ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ ထို့နောက် ဤ supersdmarticle သည် လွတ်လပ်စွာ ရွေ့လျားနိုင်သည်။ အသံ သို့မဟုတ် အလင်းအာရုံခံကိရိယာကို ပေါင်းထည့်ပါက ၎င်းကို နှိုးဆွမှုဖြင့် ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။ 

ဤစနစ်သစ်သည် နို့စို့အရွယ်တွင်ရှိနေဆဲဖြစ်သော်လည်း သေးငယ်သည့်အရာများကို စုစည်းကာ စက်ရုပ်များဖန်တီးရန် စိတ်ကူးမှာ ကြီးမားသောအလားအလာရှိသည်။ ၎င်းသည် အဖွဲ့လိုက်စွမ်းရည်များကို ပံ့ပိုးပေးကာ စက်ရုပ်ငယ်များကို စက်ရုပ်များပေါ်တွင် စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ ထိန်းချုပ်မှုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။ စက်ရုပ်ငယ်များကို အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းသည်လည်း နေရာသစ်တစ်ခုဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်သည်။

Dan Goldman သည် Georgia Institute of Technology မှ ရူပဗေဒကျောင်းမှ Dunn မိသားစုပါမောက္ခဖြစ်သည်။ 

“ဒီစက်ရုပ်တွေဟာ စက်ပြင်နဲ့ ရူပဗေဒနိယာမတွေက လွှမ်းမိုးထားတဲ့ အမူအကျင့်တွေ အများကြီးရှိတဲ့ အခြေခံစက်ရုပ်တွေပါပဲ” ဟု ၎င်းက ဆိုသည်။ "ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့အားလုံးကို ဆန်းပြားသော ထိန်းချုပ်မှု၊ အာရုံခံမှုနှင့် တွက်ချက်မှုတို့ကို ထည့်သွင်းရန် ကြိုးပမ်းနေခြင်းမဟုတ်ပါ။ စက်ရုပ်များသည် သေးငယ်သည်နှင့်အမျှ သေးငယ်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့ကို ထိန်းချုပ်ရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် သမားရိုးကျထိန်းချုပ်မှုအတွက် လိုအပ်မည့် တွက်ချက်မှုအဆင့်နှင့် အာရုံခံနိုင်စွမ်းမရှိသောကြောင့် ၎င်းတို့ကို ထိန်းချုပ်ရန်အတွက် စက်ပြင်နှင့် ရူပဗေဒအခြေခံမူများကို အသုံးပြုရမည်ဖြစ်ပါသည်။"

အဆိုပါ သုတေသနသည် ဖြုတ်တပ်နိုင်သော နှစ်ဖက်ပါရှိသော ကွန်တိန်နာထဲသို့ လောင်းထည့်သည့် ဆောက်လုပ်ရေး ချည်မျှင်များကို လေ့လာခြင်းအပေါ် တည်ဆောက်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ ပါရဂူဘွဲ့ ကျောင်းသားဟောင်းနှင့် ယခု ကယ်လီဖိုးနီးယား တက္ကသိုလ် San Diego မှ ပါမောက္ခတစ်ဦးဖြစ်သည့် Nick Gravish သည် တစ်ယောက်တည်း ရပ်တည်နိုင်သည့် အဆောက်အဦများ ဖန်တီးရန် ကွန်တိန်နာ၏ နံရံများကို ဖယ်ရှားခဲ့သည်။ စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ အရာဝတ္ထုများကို ၎င်းတို့၏ အစိတ်အပိုင်းများထက် များစွာပို၍ လုပ်ဆောင်နိုင်သော အဆောက်အဦများကို ဖန်တီးရန်အတွက် စက်ပစ္စည်းများကို ပေါင်းစည်းနိုင်သည်ကို သူနားလည်ခဲ့သည်။ 

“အခြားအခြေခံစက်ရုပ်တွေနဲ့ ပြုလုပ်ထားတဲ့ စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ဟာ အမြင်အာရုံဖြစ်လာပါတယ်” ဟု Goldman မှ ပြောကြားခဲ့သည်။ "သင်သည် ၎င်း၏ ဂျီဩမေတြီ ဘောင်များကို အနည်းငယ် ပြောင်းလဲနိုင်သည့် စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ကို ဖန်တီးရန် စိတ်ကူးကြည့်နိုင်ပြီး ထွက်ပေါ်လာသည့်အရာသည် အရည်အသွေးအရ အပြုအမူအသစ်များဖြစ်သည်။"

ဘွဲ့ရ သုတေသနလက်ထောက် Will Savoie သည် 3D ပရင်တာမှ ဘက်ထရီစွမ်းအင်သုံး စမတ်ပစ္စည်းများကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ ၎င်းတို့တွင် မော်တာများ၊ ရိုးရှင်းသော အာရုံခံကိရိယာများနှင့် ကွန်ပျူတာပါဝါအချို့ရှိသည်။ တစ်သီးပုဂ္ဂလအနေဖြင့်၊ smarticles များသည် များများစားစား မလုပ်နိုင်သော်လည်း ၎င်းတို့သည် တည်နေရာကို ပြောင်းလဲနိုင်ပြီး လက်စွပ်တစ်ခုတွင် ထည့်ထားသည့်အခါ တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်နိုင်ကြသည်။ 

"စက်ရုပ်တစ်ရုပ်ဟာ သူ့ဘာသာသူ လှုပ်ရှားလို့မရပေမယ့်၊ စက်ရုပ်များစွာနဲ့ ဖွဲ့စည်းထားတဲ့ Cloud ဟာ သူ့ကိုယ်သူ တွန်းထုတ်လိုက်သလို တွဲကျုံ့သွားတာကြောင့် ရွေ့လျားနိုင်ပါတယ်" ဟု Goldman က ဆိုသည်။ "စက်ရုပ်ငယ်လေးတွေရဲ့ တိမ်တိုက်မှာ လက်စွပ်တစ်ကွင်းထည့်ထားရင်၊ သူတို့က တစ်ယောက်ကိုတစ်ယောက် ကန်နေကြတော့ စူပါအမှုန်အမွှားလို့ ခေါ်တဲ့ ပိုကြီးတဲ့လက်စွပ်ဟာ ကျပန်းလှည့်ပတ်နေတယ်။"

ဓာတ်ပုံအာရုံခံကိရိယာများ အသုံးပြု၍ စက်ရုပ်များ၏ လှုပ်ရှားမှုကို ထိန်းချုပ်နိုင်ကြောင်း သုတေသီများက လေ့လာခဲ့သည်။ သူတို့သည် အလင်းတန်းတစ်ခုဖြင့် လက်နှစ်ဖက်ကို ခတ်ခြင်းမှ ရပ်တန့်နိုင်ခဲ့သည်။ 

“ဓာတ်မီးကို မှန်မှန်ကန်ကန် ထောင့်ချိုးထားရင် သင်မလှုပ်ရှားချင်သော စက်ရုပ်ကို မီးမောင်းထိုးပြနိုင်ပြီး ၎င်းသည် စက်ရုပ်ဆီသို့ အလင်းဆီသို့ ရွေ့လျားရန် အစီအစဉ်မရှိသော်လည်း ၎င်းနှင့် ဝေးရာသို့ ရွေ့လျားသွားစေနိုင်သည်” ဟု Goldman က ရှင်းပြသည်။ "ဒါက အဖွဲ့ကို အလွန်အခြေခံကျကျ၊ stochastic နည်းနဲ့ ပဲ့ကိုင်နိုင်ခဲ့တယ်။"

ဤတိုးတက်မှုအသစ်များသည် သေးငယ်သောကိရိယာများစွာဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည့် swarm စက်ရုပ်များဖန်တီးရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေမည်ဖြစ်သည်။ မတူညီသော အခြေအနေများနှင့် အသုံးချမှုများတွင် အသုံးဝင်စေရန် ၎င်းတို့အား ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ US Army သည် ၎င်းတို့၏ ပုံစံများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပြောင်းလဲနိုင်သည့် ပုံသဏ္ဍာန်ပြောင်းလဲနိုင်သော စက်ရုပ်များကို ဖန်တီးနိုင်သောကြောင့် ပရောဂျက်အသစ်ကိုလည်း စိတ်ဝင်စားလာခဲ့သည်။ 

 

Alex McFarland သည် AI ဂျာနယ်လစ်တစ်ဦးဖြစ်ပြီး ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများကို ရှာဖွေနေသော စာရေးဆရာဖြစ်သည်။ သူသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ AI startup များနှင့် ထုတ်ဝေမှုများ အများအပြားနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခဲ့သည်။