Baxter é a primeira geração de robôs com os quais pessoas comuns pode interagir em um ambiente industrial. Eles custam muito mais barato que a maioria dos robôs parcialmente industriais, porque que o software que eles usam lê computador pessoal comum. 
Fotos de código aberto da Baxter: Blue Robot colarinho ”
Os Baxters são únicos e especialmente fáceis de usar. Os seguintes recursos: – Expressão facial mostra onde você está procurando o robô e o que ele “sente”. Sensores de sonar à volta da cabeça pode encontrar a localização das pessoas próximas. – Treinamento manual: trabalhadores da fábrica podem treinar o robô para executar tarefa primeiro com um movimento da mão para demonstrar comportamento; você pode usar mais recursos do robô graças aos botões e escala nos antebraços – Resposta à exposição: robô move-se suavemente e possui sensores ao redor de suas articulações, que pode detectar objetos e evitar colisões imediatamente reduzindo a força da exposição. – Diplopia (visão dupla): possui câmeras para os olhos e também ao redor dos pulsos para que ele pode considerar o que ele está em contato próximo. Deep aprendizagem profunda é uma tecnologia avançada que permite que as máquinas identifiquem sons, imagens e outras dados usando várias camadas de redes neurais. Tornou-se possivelmente graças a algoritmos de aprendizado aprimorados e aumentar o poder dos computadores nos últimos anos. Este é o próximo passo. na criação de inteligência artificial (AI) e tentando imitar a natureza intuitiva do nosso cérebro. Permite computadores identificar fala e distinguir objetos com mais precisão. Diretor de pesquisa de identidade de voz do Android A Microsoft Rick Rashid disse em recente conferência na China que O método de identificação por voz anterior apresentava um nível de erro de 20 – 25% Redes neurais profundas reduzem as taxas de erro para cerca de 15% Nova tecnologia foi usada nos dispositivos móveis mais recentes Software Android. Identificação e classificação Objetos de estudo profundo também permitem que os pesquisadores treinar carros para reconhecer objetos. De acordo com uma postagem no blog Desenvolvedor de software do Google Coca Le, depois de mostrar rede neural 10 milhões de imagens não marcadas do YouTube, a máquina aprendeu a classificar suas imagens como abstratas conceitos como rostos, gatos, pedestres etc. Algoritmo melhorado nível de reconhecimento desses objetos em 70% em comparação com o anterior método Produção agregada (impressão 3D) A General Electric mudou radicalmente a tecnologia de produção de peças motor a jato usando impressão 3D conhecida como “produção agregada”. Impressão 3D, que cria objetos, A adição de camadas ultrafinas de material uma após a outra não é nova. Os implantes médicos foram feitos usando este tecnologia. Mas a primeira vez que foi aplicada em uma indústria nível exatamente na General Electric que deve trazer grandes lucros comerciais. Existem muitos benefícios em potencial. do processamento agregado comparado à soldagem e fundição convencionais tecnologia: – Formas complexas podem ser feitas com mais precisão com perdas materiais mínimas; – custos de produção e os tempos de produção são reduzidos, pois o processo é automatizado um computador; – Partes de produtos ficaram mais leves, levando a economia significativa de combustível para as companhias aéreas; – Houve uma grande flexibilidade na criação de novos formulários sem uma restrição tradicional configurações de produção existentes. Engenheiros em geral A Electric também está explorando outros materiais, esperando que no futuro peças multicamadas de ligas podem ser fabricadas diretamente um produto. A introdução da memória por mais de duas décadas Theodor Berger, Universidade de Biomedicina e Engenheiro de Neurobiologia Sul da Califórnia em Los Angeles, tentou projetar silício um chip que pode substituir o tecido nervoso danificado no cérebro, para melhorar a memória das pessoas. De acordo com uma entrevista feita por John Revista Cohen for Science, colega de Berger pensou que ele era louco porque o dispositivo é como deveria processar sinais de maneiras que adequado para qualquer cérebro. Foram realizadas experiências em animais para estudar quais sinais são responsáveis pela formação memórias de longo prazo no hipocampo (hipocampo). De acordo com Berger, sua equipe pode ter encontrado o código, mas o modelo pode funcionar somente em situações limitadas. Berger lançou alguma luz a possibilidade de criar implantes de memória, dando exemplos tecnologias existentes, como aparelhos auditivos trabalhar convertendo o som em sinais elétricos e enviando-os no nervo auditivo. Pessoas paralisadas agora também podem se mover mãos robóticas de acordo com seus pensamentos. Também existem sinais de sucesso na fabricação de retinas artificiais para cegos pessoas. No entanto, ele reconhece que o gerenciamento e a recuperação uma forma de cognição como lembranças será mais difícil. Redes superelétricas Linhas de corrente alternada do século passado utilizados em redes elétricas, embora não possam transmitir eletricidade, tanto quanto as linhas dc, porque A energia DC só pode ser transmitida através de transmissão ponto a ponto, não através de redes integradas necessárias para transmissão sustentável de eletricidade. Grupo ABB, suíço corporação multinacional de tecnologia energia e automação, desenvolveu uma poderosa ferramenta automática um comutador DC que superou essa limitação, desconectando linhas de energia problemáticas. Switches permitem para formar linhas de corrente contínua, não apenas grandes áreas, mas mesmo entre continentes, incluindo áreas remotas locais com fontes ricas de energia renovável. Isso significa que o uso de eletricidade pode ser feito por transferências de energia renovável de áreas com muita luz ou vento em uma área desprovida dessas fontes. De acordo com Kevin Ballis, diretor de energia da MIT Technology Review, este tecnologia pode até substituir recursos naturais como combustível fóssil.
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