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冰山自然地从南极洲分裂成海洋，但气候变化加速了这一过程，在这种情况下，对南乔治亚南部的英国海外领土上的丰富野生动植物可能造成毁灭性的后果。

冷却时，颗粒为固态金属，使材料变硬;温暖时，颗粒熔化成液体，使材料变软。导读 耶鲁大学的研究人员已经开发出一种机器人织物，这一突破可能会导致诸如适应性服装，自我部署的庇护所或轻型可变形机器等创新。

他们还展示了可穿戴的机器人止血带和一架可收起/展开布艺机翼的小型飞机。这些按需支撑纤维可以使机器人织物弯曲或扭曲，然后锁定成一定形状，或保持原本会使典型织物塌陷的载荷。Kramer-Bottiglio实验室的研究生TrevorBuckner表示：只要加热或冷却，我们Field的金属-环氧复合材料就可以像乳胶一样柔韧性，或者像硬质丙烯酸一样坚硬，刚性可以提高1000倍以上该研究由机械工程助理教授KarlZelik和最近的博士学位进行。Zelik团队开发的可穿戴技术可以让人联想到钢铁侠的衣服，但它并不依赖于电动机或电池。

这项研究表明，穿着外衣可使背负35磅重(4岁儿童的平均体重)比背负24磅重(18个月大的婴儿的平均体重)少宝贝)，而无需穿防寒服。9月29日，《自然》杂志的《科学报告》发表了描述实验和发现的文章低剖面的弹性外衣减少了背部肌肉疲劳。Oberai说：敏感性和特异性之间的权衡是一个困难的过程。

同样的事情在这里也适用。他说：想象一下，给房子布线。这些机器的平稳运行的基本要素之一是硅芯片-半导体，这是电子电路的重要组成部分赫尔辛基大学的研究院研究员TuukkaRuotsalo说：我们想研究是否可以通过利用人们的自然反应来将众包技术应用于图像识别，而无需他们用键盘或鼠标执行任何手动任务。

相反，训练它们需要许多人对许多样本图像的内容提出意见。正在积极开发可测量EEG的轻便可穿戴设备，并且可能会在不久的将来上市。

研究人员将这种技术称为脑部外包，该技术可 赫尔辛基大学的研究人员开发了一种使用人工智能的技术来分析观点并从人群的大脑活动中得出结论。与传统的众包任务不同，他们没有使用鼠标或键盘提供任何其他信息，它们只是观察呈现给他们的图像。用户友好型技术这些发现可用于结合大脑和计算机活动的各种界面。随着大脑成像技术的改进，它可能会变得可以直接从大脑中捕获偏好信息。

计算机对图像进行分类在这项研究中，共有30名志愿者在计算机显示器上看到了人脸图像。使用从12名志愿者那里收集的数据，已经获得了高度可靠的标记结果。通过脑电图，人工智能算法学会了识别与任务相关的图像，例如当金发碧眼的人的图像出现在屏幕上时。此外，这些方法仅占总大脑活动的很小一部分。

研究人员得出的结论是，脑资源采购可以应用于简单且定义明确的识别任务。例如，图像是描绘金发还是深色头发的人，还是微笑或不微笑的人。

目前的测量大脑活动的方法足以满足实验室中受控设置的需要，但是该技术需要在日常使用中进行改进。在实验结果中，计算机能够直接从EEG解释这些心理标签。

指示参与者根据图像中描绘的内容在他们的脑海中标记面部。甚至基于人工智能的最先进的图像识别系统也尚未完全自动化。研究人员将这种技术称为脑部外包，该技术可用于对图像进行分类或推荐内容，这是以前从未证明过的。同时，使用脑电图收集每个参与者的大脑活动。众包是一种将较复杂的任务分解为较小的任务的方法，这些任务可以分配给大批人员并单独解决。这些接口需要可穿戴电子设备形式的轻巧且用户友好的EEG设备的可用性，与研究中使用的设备相反，后者需要训练有素的技术人员。

无需征求人们的意见，这些信息可以直接从EEG中读取。例如，可以询问人们是否可以在图像中看到对象，并将他们的响应用作图像识别系统的指导数据。

赫尔辛基大学的学生兼研究助理KeithDavis说：我们的方法受到可用技术的限制。您无需使用常规的评分或类似的按钮，只需听一首歌或观看一场表演，仅您的大脑活动就足以确定您对它的反应。

赫尔辛基大学的研究人员通过借助AI技术分析人的脑电图(EEG)，对实现众包的可能性进行了实验。导读 赫尔辛基大学的研究人员开发了一种使用人工智能的技术来分析观点并从人群的大脑活动中得出结论

但是，许多可以从人工智能和高级机器人技术中受益的成熟行业都在努力以有用的方式收集，管理和使用数据。但是收集更多数据并不一定总能带来更好的分析结果，有时可能会不必要地变得复杂且占用大量资源。所需的数据可能不存在，可能无法访问(例如，因为它是私有的)，可能存在于太多有用的位置，源或格式中。导读 人工智能已经推动了许多技术的发展，从而推动了现代经济的发展。

要训​​练AI执行特定任务，通常需要通过其渐进式学习算法来运行样本数据，以便它可以适应和提高其识别模式并做出相应响应的能力。在某些情况下，AI处理的数据越多，它学会的功能就越好。

但是，尽管有潜在的好处，但研究表明，在某些行业中，只有10%的公司已经解锁了这类高级分析方法。一个重要的原因是缺乏高质量的数据。

它开始开我们的汽车，甚至吸尘我们的地板。拥有高质量和可信赖的数据是帮助公司更好地了解其市场和客户并实现自动化决策的关键。

那么，更多的公司如何才能开始收集有助于他们充分利用AI的数据呢?通常有几个关键问题可以使公司退缩。行业，如电信，汽车和金融服务正试图赶上科技巨头。但是，包括医疗保健，教育，政府和建筑在内的许多部门仍未接近发挥数据和人工智能的全部潜力。但是，只有极少数能够从人工智能中受益的公司正在利用这种方法来帮助交付其产品和服务。

它的质量也可能有限，或者没有被收集用于AI，因此没有正确的信息。人工智能的基础简单来说，数据就是人工智能的基础。

在基础架构级别，数据可以指导规划人员和开发人员，并帮助优化建筑物，道路和铁路的使用和维护。现在，人工智能已成为我们使用互联网的重要组成部分，但在证券交易所，高级工厂和自动化仓库中也可以找到人工智能。

这还可以通过使我们的基础架构使用寿命更长，工作效率更高，减少能源浪费和不必要的交通流量来减少碳排放。现在，人工智能已成为我们使用互联网的重要组成部分，但在证券交易所，高级 人工智能已经推动了许多技术的发展，从而推动了现代经济的发展。