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“铲屎官,陪我打游戏”
玩电子游戏已经不是人类的特权!英国初创宠物品牌Joipaw已经开发一款给宠物狗使用的游戏家用主机,名为“Joipaw”。该产品带有一块触控屏幕以及自动投喂器。
图源:joipaw
未来,我们或许可以看到这样的画面。
回到家,发现狗子正在屏幕前“奋战”,不亦乐乎。它用鼻子精准地“捉”住了屏幕上的每一只地鼠。而投食机在狗子每次成功触及屏幕中的地鼠时,投放零食给与奖励。狗子疯狂进食,津津有味。
不止如此,Joipaw还为他们的主机搭配了运动穿戴设备,这些设备既可以供饲养人通过APP来监控宠物,还可以直接关联游戏内容,进行额外的游戏控制。
图源:Joipaw
英国开放大学动物-计算机交互教授兼 Joipaw 的科学顾问克拉拉·曼奇尼 (Clara Mancini) 说,针对狗的触摸屏大脑游戏的研究虽然才刚开始,但“非常有前途”。她认为,这项技术可以帮助患有痴呆症的狗,或者让那些因为住在收容所而不太活跃的狗变得更活跃。
“铲屎官,带好我的身份证”
世界上不存在两片完全相同的树叶,也不存在两只鼻纹完全相同的狗子。
与人类指纹类似,犬类鼻纹具有唯一性与稳定不变性,甚至不会随着成长而改变。主人只需对准犬鼻进行简单的抓拍或者视频录像,系统通过犬鼻检测,定位出鼻纹关键点,将提取到的鼻纹深度图信息汇入后台数据库,更可为犬只生成一张专属的身份证。
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在AI技术日趋普及的当下,犬鼻纹识别技术是通过对比犬鼻纹图像特征之间的相似性来确定犬只的身份,其核心技术是使用模式识别、图像处理等方法对犬只的鼻纹特征进行描述、匹配和分类,从而实现自动的犬只个体认证。对比现有的DNA认证和芯片认证,鼻纹识别具有识别精度高、宠物友好性高、操作体验好、反作弊性强、成本低等优点,具有广泛的应用前景。
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目前,已有科技公司推出宠物的鼻纹识别解决方案,用于城市中的宠物管理,如AI寻宠、宠物门禁、在线犬证办理等。此方案主要通过模式识别、图像处理等方法对犬只的鼻纹特征进行描述、匹配和分类,从而实现犬只的识别与认证。
当宠物拥有专属ID,有关犬的基本信息、生活动态、消费记录、服务和医疗等信息都将与之绑定。由此拓展的宠物比赛、宠物保险、宠物医疗、宠物零售等场景都将呈现出更多样的可能性。
“铲屎官,我们谈谈”
利用擅长模式分析的人工智能,我们或许可以真正破译动物语言,与猫、鸟类,甚至鲸鱼等动物直接对话。届时,人类与动物的关系或将掀开新一页。
美国北亚利桑那大学科恩·斯洛伯德克夫创建了一个名为Zoolingua的公司,目标是开发一种人工智能,让人们能与宠物顺畅地沟通交流。他认为,如果人类能了解到一点点动物们的想法,同时让动物们了解一点点我们的想法,二者之间的关系将完全不同。
图源:Zoolingua官网
因此,该团队观察狗子在特定环境下的叫声和行为,并对这些复杂的通信形式进行分类和分析,最终可以有效准确地在计算机程序中,将“汪汪”翻译成英语。
根据Zoolingua的统计,美国每年约有二至四百万只狗被安乐死。其中大部分归因于行为问题,而这些问题的出现主要是因为人与狗之间缺乏沟通。该团队认为,如果能找出狗子的行为与我们指令相出入的原因,我们就可以解决很多行为问题并拯救很多狗。
“铲屎官,今天你铲屎了么”
通过DNA检测技术和无人机,狗子的粪便可以被精准锁定,并找到那个拒绝铲屎的铲屎官,进行追责和教育。
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从DNA采集的角度来说,美国DNA技术宠物公司PooPrints已经有了成熟的方案。
首先,要在每个狗子的身上提取到生物信息数据样本。然后,每只狗的基因档案都被注册,并安全地上传到DNA世界宠物登记数据库中,狗主人还需要填写一份关于本人的基本信息,相关信息会存储到狗子的“身份证”中。最后,只需要从“犯罪现场”提取到证据,将样品证据返回实验室进行处理,就可以将粪便与狗子们匹配上,从而找到这个懒惰的铲屎官了。
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那如何追踪狗子的粪便呢?
荷兰企业家Gerben Lievers将传感器和机器人综合成了“无人机铲屎官”。第一个无人机模型名为Watchdog1,主要使用热成像技术,通过与周围区域相比的温度来定位需要铲的屎。同时,该模型附有GPS定位系统,相关数据会发送到名为Patroldog1的地面机器人上,接收到数据后,地面机器人便负责找到并清理。
炫酷科技带来震撼的同时,也温暖着我们生活中的点点滴滴。未来,理性与冷酷将不再是机器的代名词,它们将以有温度、有生命感的形象,融入每一个家庭,让家庭智能起来。(整理:李飞 策划:穆子叶)
参考 | 虎嗅网、文汇报、中国青年网
科学家成功合成铹的第14个同位素******
超镄新核素铹-251不仅是近20年来科研人员首次直接合成的铹的新同位素,也是迄今为止合成的中子数N为148的最重同中子异位素。铹-251具有α衰变性,可以发射出两个不同能量的α粒子。
超重元素的合成及其结构研究是当前原子核物理研究的一个重要前沿领域。铹是可供合成并进行研究的一种超镄元素,引起了人们极大的兴趣。
近日,科研人员利用美国阿贡国家实验室充气谱仪(AGFA)成功合成了超镄新核素铹-251。相关成果发表于核物理学领域期刊《物理评论C》。
此次合成铹的新同位素,运用了什么技术方法?合成得到的铹-251,具有什么基本特征?合成的铹-251对于物理、化学等学科的研究来说具有什么意义?针对上述问题,记者采访了这一工作的主要完成人之一,中国科学院近代物理研究所副研究员黄天衡。
不断进行探索,再次合成铹同位素
铹的化学符号为Lr,原子序数为103,是第11个超铀元素,也是最后一个锕系元素。“一般来说,原子序数大于铹的元素被称为超重元素。”黄天衡介绍。
质子数相同而中子数不同的同一元素的不同核素互称为同位素。同一种元素的同位素在化学元素周期表中占有同一个位置,同位素这个名词也因此而得名。
103号元素由阿伯特·吉奥索等科研人员于1961年首次合成。为纪念著名物理学家欧内斯特·劳伦斯,103号元素被命名为铹。锕系元素是元素周期表ⅢB族中原子序数为89—103的15种化学元素的统称,其中,铹元素在锕系元素中排名最后。
截至目前,科研人员们共合成了铹的14个同位素,质量数分别为251—262、264、266。目前合成的铹的14个同位素中,铹-251至铹-262是在实验中通过熔合反应直接合成的,铹-264和铹-266则是将原子序数更高的核素通过衰变生成的。
目前,铹的化学研究中最常使用的同位素是铹-256和铹-260。科研人员通过化学实验证实铹为镥的较重同系物,具有+3氧化态,可以被归类为元素周期表第七周期中的首个过渡金属元素。由于铹的电子组态与镥并不相同,铹在元素周期表中的位置可能比预期的更具有波动性。在核结构研究方面,受限于合成截面等原因,目前的研究仅集中在铹-255上。然而即使是铹-255,其结构能级的指认目前也还存有争议。
通过熔合反应,形成新的原子核
铹和其他原子序数大于100的超镄元素一样,无法通过中子捕获生成。目前铹只能在重离子加速器中通过熔合反应合成。由于原子核都具有正电荷而会相互排斥,因此,只有当两个原子核的距离足够近的时候,强核力才能克服上述排斥并发生熔合。粒子束需要通过重离子加速器进行加速。在轰击作为靶的原子核时,粒子束的速度必须足够大,以克服原子核之间的排斥力。
“仅仅靠得足够近,还不足以使两个原子核发生熔合。两个原子核更可能会在极短的时间内发生裂变,而非形成单独的原子核。”黄天衡介绍,如果这两个原子核在相互靠近的时候没有发生裂变,而是熔合形成了一个新的原子核,此时新产生的原子核就会处于非常不稳定的激发态。为了达到更稳定的状态,新产生的原子核可能会直接裂变,或放出一些带有激发能量的粒子,从而产生稳定的原子核。
在此次实验中,科研人员利用美国阿贡国家实验室ATLAS直线加速器提供的钛-50束流轰击铊-203靶,通过熔合反应合成了目标核铹-251。这个新的原子核产生后,会和其他反应产物一起被传输到充气谱仪(AGFA)中。在充气谱仪(AGFA)中,铹-251会被电磁分离出来,并注入到半导体探测器中。探测器会对这个新原子核注入的位置、能量和时间进行标记。
“如果这个原子核接下来又发生了一系列衰变,这些衰变的位置、能量和时间将再次被记录下来,直至产生了一个已知的原子核。该原子核可以由其所发生的衰变的特定特征来识别。”黄天衡说。根据这个已知的原子核以及之前所经历的系列连续衰变的过程,科研人员可以鉴别注入探测器的原始产物是什么。
超镄新核素铹-251不仅是近20年来科研人员首次直接合成的铹的新同位素,也是迄今为止合成的中子数N为148的最重同中子异位素(具有相同中子数的核素),还是利用充气谱仪(AGFA)合成的首个新核素。目前的实验结果表明,铹-251具有α衰变性,可以发射出两个不同能量的α粒子。
拓展新的领域,推动超重核理论研究
由于形变,若干决定超重核稳定岛位置的关键轨道能级会降低到质子数Z约等于100、中子数N约等于152核区的费米面附近。对于这一核区的谱学研究可以对现有描述稳定岛的各个理论模型进行严格检验,从而进一步了解超重核稳定岛的相关性质。由于上述原因,对于这一核区的谱学研究是当下探索超重核结构性质的热点课题。
此前的理论模型均无法准确地描述这一核区铹的质子能级演化,相关的实验数据十分有限。“本次实验的初衷为把铹的结构研究进一步拓展到丰质子区,尝试开展系统性的研究。”黄天衡表示。
研究结果表明,形成超重核稳定岛的关键质子能级在铹的丰质子同位素中存在能级反转现象。此外,研究人员还通过推转壳模型下粒子数守恒方法(PNC-CSM)较好地描述了这一现象,并指出了ε_6形变在这一核区的质子能级演化中起到的重要作用。
“此次研究指出了ε_6形变在铹的丰质子核区的质子能级演化中起到的重要的作用,对现有的理论研究提出了新的挑战,将推动超重核领域相关理论研究的发展。”黄天衡说。(记者颉满斌)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)