Einzelne Drohnen, sogar ganze Schwärme, lassen sich künftig mit Gesten steuern, zumindest wenn es nach Forschern am Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech) geht, die eine spezielle Schnittstelle entwickelt haben. Die Interpretation der Gesten hat das System namens "Dronepaint" mittels Deep Learning gelernt.
Wissenschaftler des russischen Forschungsinstituts Skolkovo Institute of Science and Technology (Skoltech) haben eine mobile Power Bank für Roboter entwickelt, die Pakete ausliefern oder in Lagern Waren für den Versand zusammenstellen. Dank der Innovation müssen sie nicht mehr in regelmässigen Abständen zur Ladestation rollen, um neue Energie zu tanken. Die Roboter werden aufgeladen, während sie ihrer Arbeit nachgehen.
Das sogenannte "Fake-Wake-Phänomen" führt bei gängigen Sprachassistenten dazu, ein abweichendes Wort als eigenes "Weckwort" zu erkennen und auf vermeintliche Kommandos zu hören. Warum es zur Akzeptanz solcher "falscher Weckwörter" kommt, hat nun ein Forschungsteam der chinesischen Zhejiang Universität in Hangzhou sowie Forschende des System Security Lab der TU Darmstadt unter Leitung von Professor Ahmad-Reza Sadeghi im Rahmen eines gemeinsamen Projektes untersucht.
Dinesh Bharadia von der University of California, San Diego und Kollegen haben die Datenübertragung über kurze Strecken und die Ortung von Gegenständen mittels UWB-Technik (Ultrabreitband) entscheidend verbessert. Die Übertragung arbeitet jetzt mit einer Verzögerung von einer Millisekunde und braucht so wenig Strom, dass ein Gerät zwei Jahre lang mit einer Knopfzelle auskommt.
Mithilfe von Laser-Ultraschall ist es Ingenieuren der University of Osaka gelungen, Materialfehler im Inneren von Objekten zu erkennen, die mit 3D-Druck hergestellt worden sind. Der gepulste Laserstrahl wird auf das Objekt geschossen. Dort erzeugt er Schwingungen im Ultraschallbereich, die die Reflexion des Laserstrahls verändern. Das wird mit Fotodioden erfasst. Fehlerlose Objekte reflektieren das Laserlicht anders als Bauteile, die im Inneren beispielsweise Poren haben, sodass sie nicht brauchbar sind und einzuschmelzen sind.
Forscher der Stanford University und der California Polytechnic State University (Cal Poly) haben mit "Damagemap" ein Bildauswertesystem entwickelt, das auf der Basis von Künstlicher Intelligenz (KI) und nach einem ausgiebigen Lerntraining anhand von Luftaufnahmen eine Schadensbeurteilung von Gebäuden nach Naturkatastrophen abgeben kann.
Forscher des Japan Advanced Institute of Science and Technology und der University of Tokyo haben mit "Auglimb" einen "Zusatzarm" entwickelt, der am Oberarm befestigt wird. Er ist so leicht, dass er den Träger kaum stört. "Die wichtigsten Eigenschaften sind der kompakte Aufbau, das geringe Gewicht und die grosse Reichweite. Wir glauben, dass Auglimb künftig so beliebt sein wird wie eine Smartwatch, da jeder, vom Senior bis zum Kind, es den ganzen Tag bequem tragen kann", so Entwickler Haoran Xie.
Master-Studenten der Universität Bremen haben mit der App "Tiltification" eine akustische Wasserwaage entwickelt, die jedes Smartphone zum Bauhelfer macht oder dafür sorgt, dass Bilder nicht schief an der Wand hängen. Die für Android und iOS-Systeme entwickelte Anwendung ist gratis in den App-Stores verfügbar.
Mit einer neuen hard- und softwaregestützten Technik von Forschern der Tianjin University lassen sich Objekte selbst in trübem Wasser beinahe glasklar erkennen. Das könnte bei der Suche nach Menschen helfen, die zu ertrinken drohen, bei der Dokumentation archäologischer Artefakte und der Überwachung von Unterwasserfarmen für die Fisch- und Muschelzucht.
Mit einer Anti-Kurzschluss-Schicht verhindern Materialwissenschaftler der Nanyang Technological University (NTU) Brände von Lithium-Ionen-Batterien. Die elektrisch leitfähige Folie trennt, zusätzlich zum sogenannten Separator, die beiden Elektroden voneinander. Damit sind Kurzschlüsse ausgeschlossen.
