前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202604)

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科技產業資訊室(iKnow) - 技術發展藍圖研析團隊發表於 2026年1月30日

圖、前瞻技術脈動：AI與機器人技術(202604)

折疊式機器人崛起
賓夕法尼亞大學（University of Pennsylvania）學者參與「堅固腿式機器人的計算設計」，結合工程的精確性與藝術的創造力，開發出受摺紙啟發的可變形機器人。這些機器人由薄、可折疊的材料製成。例如，CurveQuad機器人可透過馬達進行折疊、展開、爬行和操縱，其設計基於曲線摺紙，儘管只有四處摺痕，仍具極佳的靈活性。這些機器人可將電子設備、驅動裝置和感測裝置整合到其扁平的身體中，且能夠成群部署，執行探索或檢查任務，展示了該技術的可擴展性和成本效益。此外研究亦發現，任何運動鏈（由鏈接與關節組成，用於機器人手臂和腿部）都可使用摺紙技術構建。由於摺紙製作快速且容易，機器人可在幾天甚至幾小時內完成設計和製造，為創造輕便、靈活和安全的機器人開闢了新的可能性。
參考資料：Folding the future: The rise of origami-inspired robots. NSF, 2024/10/10

人體即硬體：利用生物組織進行計算
大阪大學的研究顯示，人體組織也能成為計算工具，證明活體組織能像電腦一樣處理資料，並求解複雜數學方程式。研究採用儲備計算(reservoir computing)概念，將人體肌肉變形數據輸入模型進行運算。實驗中，參與者透過手腕彎曲產生生物機械數據，並利用超音波影像分析肌肉變形，形成「生物儲備計算單元」。結果顯示，這種方式比傳統線性回歸更準確，誤差減少一個數量級。未來，此技術可應用於穿戴式裝置，將人體軟組織轉變為高效計算資源。目前研究正著手擴大模型運算能力，並探索其他生物材料的應用，若成功推進，機器學習或許將被「有機學習」取代。這項研究已發表於《IEEE Access》期刊。
參考資料：Humans as hardware: Computing with biological tissue. TechXplore, 2025/3/27

AI 設計的蛋白質可有效對抗致命蛇毒
對抗遭到毒蛇咬傷的傳統蛇毒血清製造成本昂貴，科學家運用AI 來設計一種蛋白質，可使毒素無法鎖定會被殺死的細胞，目前該實驗已成功救活了注入致命蛇毒的老鼠。這項研究聚焦於眼鏡蛇等蛇類毒液中最危險的「三指毒素」（3FTx），並透過AI與蛋白質設計技術，快速生成可與毒素高親和力結合的微型蛋白。實驗結果顯示，這些設計蛋白不僅在體外有效阻斷毒素作用，也能在小鼠實驗中提供保護，使其免於致命神經毒素攻擊。
參考資料：AI-designed proteins target toxins in deadly snake venom. Science News Explores, 2025/3/24

自組織的「資訊形態神經元」可獨立學習
來自德國哥廷根大學生物網路動力學研究所(CIDBN)、馬克斯普朗克動力與自組織研究所(MPI-DS)的研究團隊，合作開發出一種新的人工神經元：資訊形態神經元(infomorphic neurons)。這種神經元可像大腦中的神經細胞一樣自主學習與適應，而不需要外部指導。研究人員受大腦皮層中的錐體細胞啟發，設計出這種神經元，使其能夠根據周圍環境的資訊自行調整學習規則，例如與鄰近神經元協作、尋找訊息冗餘，或專注於特定的資訊處理。這項研究為人工智慧提供了一種全新的機器學習方法，也有助於深入理解人類大腦的學習機制。相關研究成果已發表於《Proceedings of the National Academy of Sciences》。（1055字；圖1）
參考資料：Self-organizing 'infomorphic neurons' can learn independently. TechXplore, 2025/3/31

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