ENG: A team of robotics engineers who moved from Carnegie Mellon University to a new company known as Shift Robotics has introduced Moonwalkers shoes on Kickstarter. These are not ordinary shoes, but some kind of roller skates that increase walking speed by 250%.

Moonwalkers are as simple and straightforward as possible: you simply strap a sole with a pair of rows of wheels to your feet and keep walking, but much faster. These rollers can be used with any footwear, a pair of wheels eliminates the need for balancing, and the flexible sole makes wearing more comfortable.

Each unit has a 300-watt electric motor that drives a set of eight polyurethane wheels. Sensors track the user’s gait, while algorithms automatically adjust the motors’ power according to the synchronization between each foot, so the added speed increases and decreases as the wearer walks-faster or slower. Most people walk at 4 to 6 km/h, but “moonwalkers” increase this to 11 km/h. Distance to a full stop is less than 1 m. There is a Lock mode for stairs, which locks all the wheels. Inside, there are also batteries, one charge of which is enough for about 10 km.

RO: O echipă de ingineri în robotică, care s-a mutat de la Universitatea Carnegie Mellon la o nouă companie cunoscută sub numele de Shift Robotics, a prezentat pantofii Moonwalkers pe Kickstarter. Aceștia nu sunt pantofi obișnuiți, ci un fel de patine cu rotile care măresc viteza de mers cu 250%.

Moonwalkers sunt cât se poate de simpli și direcți: pur și simplu îți legi de picioare o talpă cu o pereche de rânduri de roți și continui să mergi, dar mult mai repede. Aceste role pot fi folosite cu orice fel de încălțăminte, o pereche de roți elimină necesitatea de a te echilibra, iar talpa flexibilă face ca purtarea să fie mai confortabilă.

Fiecare unitate are un motor electric de 300 de wați care acționează un set de opt roți din poliuretan. Senzorii urmăresc mersul utilizatorului, în timp ce algoritmii ajustează automat puterea motoarelor în funcție de sincronizarea dintre fiecare picior, astfel încât viteza adăugată crește și scade pe măsură ce purtătorul merge – mai repede sau mai încet. Majoritatea oamenilor merg cu 4 până la 6 km/h, dar “moonwalkerii” cresc această viteză până la 11 km/h. Distanța până la o oprire completă este mai mică de 1 m. Există un mod de blocare pentru scări, care blochează toate roțile. În interior, există și baterii, a căror încărcare este suficientă pentru aproximativ 10 km.

Source (Elena Scherban, gagadget, “The world’s fastest shoes: Moonwalkers – electric-powered roller skates that increase walking speed by 250% – are available on Kickstarter”, 01.02.2023)

ENG: Scientists from Helmholtz Zentrum Berlin (HZB) could significantly improve on the efficiency of perovskite/silicon tandem solar cells. Prof. Steve Albrecht and his team used an advanced perovskite composition with a very smart interface modification. The lead authors, postdocs Dr. Silvia Mariotti, and Dr. Eike Köhnen, developed an interface modification to reduce charge carrier recombination losses and applied detailed analysis to understand the specific properties of the interface modification. These developments were then successfully implemented in tandem solar cells, and with help of Master’s student Lea Zimmermann, combined with further optical improvements.

In addition, many more scientists and technicians helped to develop and fabricate the tandem cells to achieve this success. Altogether, the interface and optical modifications enabled highest photovoltages (open-circuit voltage) and resulted in the new record efficiency for this fascinating tandem technology.

The new tandem solar cell converts 32.5 % of the incident solar radiation into electrical energy. The certifying institute European Solar Test Installation (ESTI) in Italy measured the tandem cell and officially confirmed this value which is also included in the NREL chart of solar cell technologies, maintained by the National Renewable Energy Lab, USA.

RO: Oamenii de știință de la Helmholtz Zentrum Berlin (HZB) ar putea îmbunătăți semnificativ eficiența celulelor solare tandem din perovskită/siliciu. Profesorul Steve Albrecht și echipa sa au folosit o compoziție avansată de perovskită cu o modificare foarte inteligentă a interfeței. Autorii principali, postdoctoranzii Dr. Silvia Mariotti și Dr. Eike Köhnen, au dezvoltat o modificare a interfeței pentru a reduce pierderile de recombinare a purtătorilor de sarcină și au aplicat o analiză detaliată pentru a înțelege proprietățile specifice ale modificării interfeței. Aceste dezvoltări au fost apoi implementate cu succes în celulele solare în tandem și, cu ajutorul masterandei Lea Zimmermann, combinate cu alte îmbunătățiri optice.

În plus, mulți alți oameni de știință și tehnicieni au ajutat la dezvoltarea și fabricarea celulelor tandem pentru a obține acest succes. În total, modificările optice și de interfață au permis obținerea celor mai înalte tensiuni fotovoltaice (tensiune de circuit deschis) și au dus la un nou record de eficiență pentru această fascinantă tehnologie tandem.

Noua celulă solară în tandem convertește 32,5 % din radiația solară incidentă în energie electrică. Institutul de certificare European Solar Test Installation (ESTI) din Italia a măsurat celula tandem și a confirmat în mod oficial această valoare, care este, de asemenea, inclusă în graficul NREL al tehnologiilor de celule solare, menținut de National Renewable Energy Lab, SUA.

Source (Hemholtz Zentrum Berlin, “World record back at HZB: Tandem solar cell achieves 32.5 percent efficiency”, 19.12.2022)

ENG: KAIST (President Kwang Hyung Lee) announced on the 25th January that a research team led by Professor Jemin Hwangbo of the Department of Mechanical Engineering developed a quadrupedal robot control technology that can walk robustly with agility even in deformable terrain such as sandy beach.

Reinforcement learning is an AI learning method used to create a machine that collects data on the results of various actions in an arbitrary situation and utilizes that set of data to perform a task. Because the amount of data required for reinforcement learning is so vast, a method of collecting data through simulations that approximates physical phenomena in the real environment is widely used. In particular, learning-based controllers in the field of walking robots have been applied to real environments after learning through data collected in simulations to successfully perform walking controls in various terrains. However, since the performance of the learning-based controller rapidly decreases when the actual environment has any discrepancy from the learned simulation environment, it is important to implement an environment similar to the real one in the data collection stage. Therefore, in order to create a learning-based controller that can maintain balance in a deforming terrain, the simulator must provide a similar contact experience.

The research team defined a contact model that predicted the force generated upon contact from the motion dynamics of a walking body based on a ground reaction force model that considered the additional mass effect of granular media defined in previous studies. Furthermore, by calculating the force generated from one or several contacts at each time step, the deforming terrain was efficiently simulated. The research team also introduced an artificial neural network structure that implicitly predicts ground characteristics by using a recurrent neural network that analyzes time-series data from the robot’s sensors.

The learned controller was mounted on the robot ‘RaiBo’, which was built hands-on by the research team to show high-speed walking of up to 3.03 m/s on a sandy beach where the robot’s feet were completely submerged in the sand. Even when applied to harder grounds, such as grassy fields, and a running track, it was able to run stably by adapting to the characteristics of the ground without any additional programming or revision to the controlling algorithm. In addition, it rotated with stability at 1.54 rad/s (approximately 90° per second) on an air mattress and demonstrated its quick adaptability even in the situation in which the terrain suddenly turned soft.

RO: KAIST (reprezentat de președintele Kwang Hyung Lee) a anunțat pe 25 ianuarie că o echipă de cercetare condusă de profesorul Jemin Hwangbo de la Departamentul de Inginerie Mecanică a dezvoltat o tehnologie de control al unui robot patruped care poate merge robust și cu agilitate chiar și pe un teren deformabil, cum ar fi o plajă de nisip.

Învățarea prin întărire este o metodă de învățare a inteligenței artificiale utilizată pentru a crea un sistem care colectează date privind rezultatele diferitelor acțiuni într-o situație arbitrară și utilizează acest set de date pentru a îndeplini o sarcină. Deoarece cantitatea de date necesare pentru învățarea prin consolidare este foarte mare, se utilizează pe scară largă o metodă de colectare a datelor prin simulări care aproximează fenomenele fizice din mediul real. În special, controlerele bazate pe învățare în domeniul roboților care merg pe jos au fost aplicate în medii reale după ce au învățat prin intermediul datelor colectate în simulări pentru a efectua cu succes sarcini de mers pe diferite terenuri. Cu toate acestea, deoarece performanța controlerului scade rapid atunci când mediul real prezintă discrepanțe față de mediul de simulare învățat, este important să se implementeze un mediu similar celui real în etapa de colectare a datelor. Prin urmare, pentru a crea un controler bazat pe învățare care să poată menține echilibrul pe un teren care se deformează, simulatorul trebuie să ofere o experiență de contact similară.

Echipa de cercetare a definit un model de contact care a prezis forța generată la contact din dinamica mișcării unui corp care merge, pe baza unui model de forță de reacție la sol care a luat în considerare efectul suplimentar de masă al mediului granular definit în studiile anterioare. În plus, prin calcularea forței generate de unul sau mai multe contacte la fiecare pas de timp, terenul în deformare a fost simulat în mod eficient. Echipa de cercetare a introdus, de asemenea, o structură de rețea neuronală artificială care prezice implicit caracteristicile terenului prin utilizarea unei rețele neuronale recurente care analizează datele din seriile temporale provenite de la senzorii robotului.

Controlerul învățat a fost montat pe robotul “RaiBo”, care a fost construit de echipa de cercetare pentru a demonstra mersul de mare viteză de până la 3,03 m/s pe o plajă de nisip, unde picioarele robotului au fost complet scufundate în nisip. Chiar și atunci când a fost aplicat pe terenuri mai dure, cum ar fi câmpuri cu iarbă și o pistă de alergare, acesta a fost capabil să meargă în mod stabil prin adaptarea la caracteristicile terenului fără programare suplimentară sau revizuire a algoritmului de control. În plus, acesta s-a rotit cu stabilitate la 1,54 rad/s (aproximativ 90° pe secundă) pe o saltea de aer și a demonstrat adaptabilitate rapidă chiar și în situația în care terenul a devenit brusc moale.

Source (KAIST, “KAIST’s Robo-Dog “RaiBo” runs through the sandy beach​”, 26.01.2023)

Paper: Choi, S., Ji, G., Park, J., Kim, H., Mun, J., Lee, J.H. and Hwangbo, J., 2023. Learning quadrupedal locomotion on deformable terrain. Science Robotics, 8(74), p.eade2256.

ENG: Acute chest pain syndrome may consist of tightness, burning or other discomfort in the chest or a severe pain that spreads to your back, neck, shoulders, arms or jaw. It may be accompanied by shortness of breath. Acute chest pain syndrome accounts for over 7 million emergency department visits annually in the U.S., making it one of the most common complaints. Fewer than 8% of these patients are diagnosed with the three major cardiovascular causes of acute chest pain syndrome, which are acute coronary syndrome, pulmonary embolism or aortic dissection. However, the life-threatening nature of these conditions and low specificity of clinical tests lead to substantial use of cardiovascular and pulmonary diagnostic imaging, often yielding negative results.

As emergency departments struggle with high patient numbers and shortage of hospital beds, effectively triaging patients at very low risk of these serious conditions is important. Deep learning can be trained to search X-ray images to find patterns associated with disease. For the study, Dr. Kolossváry and colleagues developed an open-source deep-learning model to identify patients with acute chest pain syndrome who were at risk for 30-day acute coronary syndrome, pulmonary embolism, aortic dissection or all-cause mortality, based on a chest X-ray.

The study used electronic health records of patients presenting with acute chest pain syndrome who had a chest X-ray and additional cardiovascular or pulmonary imaging and/or stress tests at Massachusetts General Hospital (MGH) or Brigham and Women’s Hospital in Boston between January 2005 and December 2015. For the study, 5,750 patients (mean age 59, including 3,329 men) were evaluated. The deep-learning model was trained on 23,005 patients from MGH to predict a 30-day composite endpoint of acute coronary syndrome, pulmonary embolism or aortic dissection and all-cause mortality based on chest X-ray images. The deep-learning tool significantly improved prediction of these adverse outcomes beyond age, sex and conventional clinical markers, such as d-dimer blood tests. The model maintained its diagnostic accuracy across age, sex, ethnicity and race. Using a 99% sensitivity threshold, the model was able to defer additional testing in 14% of patients as compared to 2% when using a model only incorporating age, sex, and biomarker data.

RO: Sindromul durerii toracice acute poate consta într-o senzație de apăsare, arsură sau alt disconfort în piept sau o durere severă care se răspândește în spate, gât, umeri, brațe sau maxilar. Poate fi însoțită de dificultăți de respirație. Sindromul durerii toracice acute reprezintă peste 7 milioane de vizite la departamentul de urgență anual în SUA, ceea ce îl face una dintre cele mai frecvente afecțiuni. Mai puțin de 8% dintre acești pacienți sunt diagnosticați cu cele trei cauze cardiovasculare majore ale sindromului durerii toracice acute, care sunt sindromul coronarian acut, embolia pulmonară sau disecția aortică. Cu toate acestea, natura amenințătoare de viață a acestor afecțiuni și specificitatea scăzută a testelor clinice conduc la o utilizare substanțială a imagisticii de diagnostic cardiovascular și pulmonar, care deseori dă rezultate negative.

În condițiile în care departamentele de urgență se luptă cu un număr mare de pacienți și cu lipsa paturilor de spital, este important să se realizeze un triaj eficient a pacienților cu risc foarte scăzut de a suferi de aceste afecțiuni grave. Învățarea profundă poate fi antrenată pentru a căuta în imaginile cu raze X tipare asociate cu boli. Pentru studiu, Dr. Kolossváry și colegii săi au dezvoltat un model de învățare profundă open-source pentru a identifica pacienții cu sindrom de durere toracică acută care prezentau un risc de sindrom coronarian acut la 30 de zile, embolie pulmonară, disecție aortică sau mortalitate, pe baza unei radiografii toracice.

Studiul a utilizat dosarele electronice de sănătate ale pacienților care s-au prezentat cu sindrom de durere toracică acută și care au fost supuși unei radiografii toracice și unor teste suplimentare de imagistică cardiovasculară sau pulmonară și teste de efort la Massachusetts General Hospital (MGH) sau la Brigham and Women’s Hospital din Boston între ianuarie 2005 și decembrie 2015. Pentru studiu, au fost evaluați 5.750 de pacienți (vârsta medie de 59 de ani, inclusiv 3.329 de bărbați). Modelul de învățare profundă a fost antrenat pe 23.005 pacienți de la MGH pentru a prezice un criteriu de evaluare compozit la 30 de zile de sindrom coronarian acut, embolie pulmonară sau disecție aortică și mortalitate din toate cauzele, pe baza imaginilor cu raze X toracice. Instrumentul de învățare în profunzime a îmbunătățit semnificativ predicția acestor rezultate adverse dincolo de vârstă, sex și markerii clinici convenționali, cum ar fi testele de sânge d-dimer. Modelul și-a menținut acuratețea de diagnosticare indiferent de vârstă, sex, etnie și rasă. Utilizând un prag de sensibilitate de 99%, modelul a reușit să amâne efectuarea de teste suplimentare la 14% dintre pacienți, comparativ cu 2% atunci când s-a utilizat un model care încorpora doar date privind vârsta, sexul și biomarkerii.

Source (RSNA, “Deep-learning tool significantly improved prediction of adverse outcomes”, 17.01.2023)

Papers: Kolossváry, M., Raghu, V.K., Nagurney, J.T., Hoffmann, U. and Lu, M.T., 2023. Deep learning analysis of chest radiographs to triage patients with acute chest pain syndrome. Radiology, p.221926.

Goo, J.M., 2023. Triaging: Another Vital Application of the Deep Learning Technique on Chest Radiographs at the Emergency Department. Radiology, p.223112.

ENG: Optical fibres are the backbone of our modern information networks. From long-range communication over the internet to high-speed information transfer within data centres and stock exchanges, optical fibre remains critical in our globalised world. Fibre networks are not, however, structurally perfect, and information transfer can be compromised when things go wrong. To address this problem, physicists at the University of Bath have developed a new kind of fibre designed to enhance the robustness of networks. This robustness could prove to be especially important in the coming age of quantum networks.

The team has fabricated optical fibres (the flexible glass channels through which information is sent) that can protect light (the medium through which data is transmitted) using the mathematics of topology. Best of all, these modified fibres are easily scalable, meaning the structure of each fibre can be preserved over thousands of kilometres. At its simplest, optical fibre – which typically has a diameter of 125 µm (similar to a thick strand of hair) – comprises a core of solid glass surrounded by cladding. Light travels through the core, where it bounces along as though reflecting off a mirror. However, the pathway taken by an optical fibre as it crisscrosses the landscape is rarely straight and undisturbed: turns, loops, and bends are the norm. Distortions in the fibre can cause information to degrade as it moves between sender and receiver.

To design this new fibre, the Bath team used topology, which is the mathematical study of quantities that remain unchanged despite continuous distortions to the geometry. Its principles are already applied to many areas of physics research. By connecting physical phenomena to unchanging numbers, the destructive effects of a disordered environment can be avoided. The fibre designed by the Bath team deploys topological ideas by including several light-guiding cores in a fibre, linked together in a spiral. Light can hop between these cores but becomes trapped within the edge thanks to the topological design. These edge states are protected against disorder in the structure.

Quantum networks are widely expected to play an important technological role in years to come. Quantum technologies have the capacity to store and process information in more powerful ways than ‘classical’ computers can today, as well as sending messages securely across global networks without any chance of eavesdropping. But the quantum states of light that transmit information are easily impacted by their environment and finding a way to protect them is a major challenge. This work may be a step towards maintaining quantum information in fibre optics using topological design.

RO: Fibrele optice reprezintă coloana vertebrală a rețelelor noastre moderne de informații. De la comunicațiile de lungă distanță pe internet la transferul de informații de mare viteză în centrele de date și bursele de valori, fibra optică rămâne esențială în lumea noastră globalizată. Cu toate acestea, rețelele de fibră optică nu sunt perfecte din punct de vedere structural, iar transferul de informații poate fi compromis atunci când lucrurile merg prost. Pentru a rezolva această problemă, fizicienii de la Universitatea din Bath au dezvoltat un nou tip de fibră conceput pentru a spori robustețea rețelelor. Aceasta s-ar putea dovedi a fi deosebit de importantă în viitoarea eră a rețelelor cuantice.

Echipa a fabricat fibre optice (canalele de sticlă flexibile prin care se transmit informațiile) care pot proteja lumina (mediul prin care se transmit datele) folosind matematica topologiei. Cel mai bun lucru este că aceste fibre modificate sunt ușor scalabile, ceea ce înseamnă că structura fiecărei fibre poate fi păstrată pe mii de kilometri. La modul cel mai simplu, fibra optică – care are de obicei un diametru de 125 µm (similar cu un fir gros de păr) – cuprinde un miez de sticlă solidă înconjurat de un strat de acoperire. Lumina călătorește prin miez, unde ricoșează ca și cum s-ar reflecta într-o oglindă. Cu toate acestea, traseul parcurs de o fibră optică în timp ce traversează peisajul este rareori drept și netulburat: virajele, buclele și curbele reprezintă norma. Distorsiunile din fibră pot cauza degradarea informațiilor pe măsură ce acestea se deplasează între emițător și receptor.

Pentru a proiecta această nouă fibră, echipa de la Bath a folosit topologia, care reprezintă studiul matematic al cantităților care rămân neschimbate în ciuda unor distorsiuni continue ale geometriei. Principiile sale sunt deja aplicate în multe domenii de cercetare în fizică. Prin conectarea fenomenelor fizice la numere neschimbate, pot fi evitate efectele distructive ale unui mediu dezordonat. Fibra proiectată de echipa de la Bath utilizează ideile topologice prin includerea mai multor nuclee de ghidare a luminii într-o fibră, legate între ele în spirală. Lumina poate sări între aceste nuclee, dar rămâne captivă în interiorul marginii datorită designului topologic. Aceste stări de margine sunt protejate împotriva dezordinii din structură.

Este de așteptat ca rețelele cuantice să joace un rol tehnologic important în anii următori. Tehnologiile cuantice au capacitatea de a stoca și de a procesa informații în moduri mai puternice decât o pot face în prezent computerele “clasice”, precum și de a trimite mesaje în siguranță prin rețele globale, fără nicio șansă de interceptare. Însă stările cuantice ale luminii care transmit informații sunt ușor influențate de mediul înconjurător, iar găsirea unei modalități de a le proteja reprezintă o provocare majoră. Această lucrare ar putea fi un pas înainte în direcția menținerii informațiilor cuantice în fibrele optice prin intermediul designului topologic.

Source (University of Bath, “The optical fibre that keeps data safe even after being twisted or bent”, 10.01.2023)

Paper: Roberts, N., Baardink, G., Nunn, J., Mosley, P.J. and Souslov, A., 2022. Topological supermodes in photonic crystal fibre. arXiv preprint arXiv:2201.10584.