它们令人印象深刻。其目标也是如此——清理世界水域中的垃圾。2019年,据估计海洋中有5.25万亿件塑料垃圾,重量超过26.8万吨(https://ieeeoes.org/oes-beacon/june-2019-beacon/plastics-a-threat-to-our-oceans/)。但如今,塑料并非堵塞海洋和河流的唯一物质。考虑到所有物质的话,近期的预测表明,海洋中漂浮的垃圾可能超过171万亿件。
海洋中的小垃圾碎片可能会被海洋动物吞食。如果它们留在动物体内,就可能成为感染源,或者随着小动物被大动物吞食而在食物链中进一步传播。较大的海洋垃圾碎片可能会影响航运——每年大约有1万个海运集装箱坠入大海。
机器人可以帮助识别这些垃圾,甚至将其从海洋中清除,但机器人也有局限性。
河流巡查
垃圾清理水上机器人(aquabots)的部署受到限制,主要是由于缺乏资金,但有几个著名的例子。首先是水母机器人(Jellyfishbot),IEEE Spectrum刊物中称其为“河流版的Roomba”。一些地方政府,如加利福尼亚州的长滩,就在使用它们。
另一个例子是由荷兰非营利组织The Ocean Cleanup开发的河流拦截器。它固定在河流之中。当垃圾顺流而下时,会沿着一个漂浮的围栅被引导至这个太阳能驱动机器人的“嘴”部,然后通过传送带从水中被清除。
这两种机器人有一些区别。水母机器人相对较小,能放进汽车后备箱,并且是遥控的。而河流拦截器则大得多,其长度和宽度大约是标准海运集装箱的两倍。
这些机器人在清理河流垃圾方面发挥了重要作用,因为大部分海洋垃圾是通过河流流入海洋的。
一项快速发展的技术
水上机器人(aquabots)的开发也面临一些挑战。一方面,并非所有垃圾都漂浮在水面上。有些沉到水底,有些则在水面下漂浮。而在水面作业的机器人无法触及它们。
另一个挑战是:水下的能见度可能有限。在水面下作业的机器人可能难以识别海洋垃圾。因此,大多数水下垃圾清理机器人的原型都依赖人类操作员来识别垃圾。然而,目前针对基于人工智能(AI)的自动垃圾识别方法有大量的研究。IEEE Access上的这篇文章对该领域的研究进行了综述,并展示了一种提高准确性的新方法。
IEEE高级会员王刚表示:“大多数海洋垃圾机器人项目都是试点项目。我们需要梳理海洋垃圾的一些核心问题,以解决大规模清理的难题。大多数项目针对的是水面垃圾,而这只是垃圾的一部分。大多数垃圾可能在水下,比如渔网。
我们需要水上机器人(Aquabots)来清洁海洋吗?
海洋中的人造垃圾数量惊人。一些估计表明,到2040年垃圾量可能会翻两番。
IEEE会员Paulo Drews指出,机器人造价昂贵。它们需要维护,还需要操作员。而且它们也需要有地方存放垃圾。
Drews说:“使用水上机器人处理垃圾是社会的一个重要发展方向。不过,随着这项技术的发展,仍有复杂的成本问题需要考虑。机器人可以提供帮助,但人类需要尽快减少水体中的垃圾量。”
好文章,需要你的鼓励
Stripe 年度报告显示,AI 初创企业增长速度远超传统 SaaS 公司。顶级 AI 企业仅用 24 个月就实现 500 万美元年化收入,而 SaaS 公司则需 37 个月。Stripe 认为,将这些初创企业称为"LLM 包装器"忽视了它们在特定行业中的重要价值。报告还指出,垂直 SaaS 仍有巨大潜力,尤其对小企业而言。
根据 BT 的研究,前线和后端的 NHS 员工都明白他们在保护英国健康服务免受网络威胁方面的角色,但只有少数人认为当前的保护措施足够。该研究揭示了公众对网络安全、遗留系统风险和培训缺口的关注。
Microsoft 终于为其免费的生成式 AI 聊天机器人 Copilot 推出了 macOS 应用。这款应用类似于 ChatGPT,可以帮助用户完成多项任务,如起草邮件、总结文档和撰写求职信等。新应用为 Mac 用户提供了专属体验,但需要 macOS 14.0 或更高版本,以及搭载 Apple M1 或更新芯片的 Mac 设备。