本期前沿洞察为大家带来这些技术：能够用于救援的半机械蟑螂，运动轻松可控；在梦里激发创造力的设备；预测人们在打字时如何移动眼睛和手指的AI模型......
一起来看看吧：
未来可用于救援的半机械蟑螂 运动轻松可控
新加坡南洋理工大学的研究人员在蟑螂身上安装了红外摄像头、二氧化碳传感器和温度/湿度传感器等功能的小型计算机芯片，这样就能远程控制蟑螂，想让它往哪个方向它就往哪个方向。
据研究人员解释，蟑螂主要可以通过神经、神经肌肉或感觉位置的电刺激进行控制。同时由于昆虫能够通过自身提供大部分“能量”，因此需要构建到计算阵列中的电能是最少的。
也正是得益于此，这种半机械蟑螂的“电池”寿命比同样小尺寸的传统机器人要更长，一般来说可以运行1个小时，这对于实际应用而言也颇有助益。
研究人员表示，微型机器人要真正为搜救任务服务做好准备，还有很长一段路要走。其中主要的问题在于，电池的局限性、“运动的计算负载”和避障系统。
作为替代解决方案，他们开发了一种计算机和生物混合体，即半机械蟑螂，把微控制器和摄像头连接到蟑螂背部。
这种半机械蟑螂结合了使用自定义控制算法和昆虫本身的导航能力来探索复杂的地形，其“人体存在检测”系统则使用了一种由自定义机器学习模型引导的红外摄像头。
因此，半机械蟑螂不仅能够自主导航，还能够在倒塌的建筑物等受损环境中找到和检测人类。据论文介绍，机载红外摄像头是一个32×32像素的小型传感器，具有90度视野。研究人员表示，在离主体一米半的距离内，系统在区分人类与其他对象方面的成功率为87%，当把系统装配在蟑螂身上时，整体成功率会提高到90%。虽然由于硬件限制，尚无法实时跟踪蟑螂，但研究人员希望在未来通过可以中继到控制中心的低能量信号来实现这一点。
在梦里激发创造力的设备
麻省理工学院研究出了一款了激发创造力而生的设备——Dormio。它由两部分组成，一是高度敏感的睡眠追踪手套，另一个是能播放音频的机器人。
受试者在入睡前会被要求戴上睡眠追踪手套，它可以通过测量肌肉张力、心率以及皮肤电传导来分析睡眠者到达了哪个睡眠阶段。
一旦检测到进入了「临睡幻觉」，旁边的机器人就会启动，用非常低微的声音播放事先协议好的音频。
利用这种方式，音频可以将指定的语句植入测试者的潜意识，让人梦到指定的场景。
实验结果也显示，虽然不是每个受试者都能够顺利梦到音频引导的场景，但或多或少都成功地干预他们的梦境。
结果这些受试者都展现出了清醒状态下根本想不到的脑洞和创意，撰写创意故事的时间平均延长158秒。
目前 Dormio 已经经历了两次迭代，在15名受试者身上都收到了有效反馈。MIT大神们还打算开发更小巧的第三代版本，并希望将其商业化。
预测人们在打字时如何移动眼睛和手指的AI模型
为真正理解人们在触摸屏上的打字方式，Aalto University和芬兰人工智能中心FCAI的研究人员创建了第一个人工智能模型，该模型可以预测人们在打字时如何移动眼睛和手指。
这个AI模型可以模拟人类如何在任何键盘上键入任何句子。它产生错误，发现错误，并像人类一样纠正它们。该模拟还可以预测人们如何适应交替的环境，例如当他们开始使用新的自动校正系统或键盘设计时，他们的写作风格会如何变化。
除了预测普通人将如何打字之外，该模型还能够考虑不同类型的用户，例如运动障碍的用户，并可用于开发针对这些人群而设计的打字辅助工具或界面。对于那些没有特殊挑战的人，可以从个人写作风格中得出结论（例如，注意到在文本和电子邮件中反复出现的错误），哪种键盘或自动校正系统最适合一个用户。
可视化键入时用户指向和查看的位置。绿色表示眼睛位置，蓝色表示手指。深色代表更长或更频繁的扫视或移动。左：按模型模拟；右：用户的观察。
与人类打字数据的比较证实了该模型的预测是准确的。将来，该小组希望模拟慢速和快速打字技术，例如，为想要提高打字效率的人们设计有用的学习模块。
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