前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202534)

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科技產業資訊室 - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2025年10月8日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202534)

AI耳機創造「聲音泡泡」，可將幾英尺外的聲音靜音
華盛頓大學研究團隊開發的智慧耳機原型，利用人工智慧和多個耳機上的麥克風創造「聲音泡泡」，可讓使用者只聽見3至6英尺內的聲音。遠距離聲音則可被降低約49分貝，相當於從吸塵器的噪音減少到如同樹葉沙沙聲。該系統透過神經網路快速辨別音源的距離，並在耳機上進行運算，將抑制抑制遠距離聲音，同時略微放大近距離聲音。這項技術在嘈雜環境中尤為實用，例如在辦公室中能清楚聽到鄰近的同事說話，同時消除背景噪音。研究結果已發表於《Nature Electronics》，該將來可望運用於助聽器和耳塞型耳機。
參考來源：AI headphones create a 'sound bubble,' quieting all sounds more than a few feet away. TechXplore. 2024/11/14

受神經系統啟發的框架，用於部署自組織型機器人群體
比利時布魯塞爾自由大學的研究團隊開發出一套名為自組織神經系統(SoNS)的框架，靈感來自人體神經系統，用於提升機器人群體的合作能力。該框架允許機器人自動組織成動態階層結構，其中部分機器人可暫時擔任「大腦」的角色，協調群體的行動。與完全集中式或完全自組織式控制相比，SoNS結合了兩者的優勢，避免了通訊瓶頸又增強了靈活性和容錯能力。實驗顯示，該框架能有效協調多達250台機器人的行動，為機器人群體從實驗室邁向實際應用奠定基礎。未來研究方向包括發展更智能的「大腦」和線上學習功能，以進一步提升任務規劃能力。
參考來源：A nervous system-inspired framework to deploy self-organizing robot swarms. TechXplore. 2024/11/18

整合多模態感測與學習系統可為機器人賦予新能力
哥倫比亞大學的研究團隊開發了一種名為3D-ViTac的多模態感測系統，能夠同時整合視覺與觸覺數據，提升機器人處理細緻操作任務的能力。這款像紙一樣薄且靈活的觸覺感測器，可安裝於機器人手部，使其能感知物體的位置、形狀和接觸力道。實驗中，研究人員讓機器人執行蒸蛋、擺放葡萄、抓取六角扳手和送餐等操作，結果顯示其在處理脆弱物品和精細任務上顯著優於仰賴視覺的機器人。未來該技術有望應用於更多類型的機器人，並成為機器人觸覺感知的基礎技術。
參考來源：Integrated multi-modal sensing and learning system could give robots new capabilities. TechXplore. 2024/11/26

利用人工智慧將聲音錄音轉換為準確的街景圖像
德州大學奧斯汀分校的研究團隊開發出一項創新技術，能將聲音轉換為準確的街景圖像。研究人員利用來自北美、亞洲和歐洲城市的音頻和影像資料訓練AI模型，將音頻訊息轉化為高解析度的街景圖像。這些音頻樣本來源於不同的城市環境，包括車流聲、鳥鳴聲等，並且與現實世界中的圖像進行比對。研究結果顯示，AI生成的圖像在天際線、綠地和建築物比例上與真實照片有著高度的相關性，且能以80%的準確度配對出相符的街景。這項技術展示了AI在模擬人類的感官方面的潛力。
參考來源：Using AI to turn sound recordings into accurate street images. TechXplore. 2024/11/27

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