仿生突破：机器人盲文技术的阅读速度是人类的两倍
在 Fumiya Iida 博士的仿生机器人实验室中，开发了一种机器人盲文阅读器，并接受机器学习算法的训练，能够以每分钟 315 个单词的速度阅读盲文，准确率约为 90%。这大约是普通人类读者速度的两倍。
在这种情况下，仿生学的想法从手指在表面上滑动的机制中汲取灵感，事实证明，它有助于创造如此高的精确度。该论文的第一作者 Parth Potdar 概括了实现机械和软件领域之间的兼容性的难度，他认为“同时拥有”“柔软性”和“大量传感器信息”是很棘手的，特别是对于“柔性或可变形表面” ”。
“这所需的高灵敏度非常适合假肢应用。”
机器人盲文阅读器识别文字涉及四个主要步骤。首先，基于视觉的触觉传感器在盲文显示器上移动，并记录输出帧。然后，通过采用自动编码器去模糊来消除任何运动模糊效果，这是一种在合成模糊的静态图像上进行训练的技术。下一步是分类，预测存在哪些盲文字符，最后进行整合，将各种预测处理为一个最终输出。
所进行的研究并不直接集中于创建盲文阅读器，然而，其所需的高灵敏度非常适合需要类似灵敏度水平的假肢和机器人手的应用。检测其他表面纹理和机器人操作中的滑动是可以从该技术中受益的两个应用。
从众心理、磁铁和股市崩盘：解释春天蝉的出现
在美国东部，蝉每 13 或 17 年就会从洞穴中现身，为下一个周期产生后代。此前推测它们是在土壤温度达到18摄氏度时出现的，但这很容易根据湿度和阳光照射等环境因素的差异而变化。
剑桥大学的研究人员受到决策模型的启发，推测蝉之间的交流使它们能够在平均温度上“达成一致”，最终导致大群同时出现。该模型提出，该群体的每个成员都由一个“旋转”代表，类似于磁铁，在这种情况下，两种状态代表“保留”或“出现”的决定。 “磁场”代表温度，它导致“自旋”排列，在整个景观中传播。若虫（幼虫阶段的蝉）之间的交流是通过相邻若虫之间“旋转”的相互作用来模拟的。
“该模型与股市交易中的‘雪崩’有着惊人的相似之处”
该模型与股市交易中的“雪崩”有着惊人的相似之处，最终导致市场崩盘，凸显了数学与自然世界之间的内在联系。雷蒙德·E·戈尔茨坦教授还认为，如果该理论得到验证，这将凸显“达尔文进化论如何能够为群体而不只是个人的利益服务”，从而为多年来不同物种的发展提供更深入的见解。
