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3分pk10|-(中国)360百科

来源:3分pk102023-09-30 17:48

  

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【科学的温度】如何撬开震后灾害的“盲盒”?******

  中新网成都1月17日电 (记者 贺劭清)滑坡预警预测是公认的世界性难题。“5·12”汶川特大地震后的十余年间,中国地质科研工作者如何从无到有,建立地震诱发滑坡预测模型?如何撬开震后灾害的“盲盒”?中国地灾防治如何走到世界前列?

  围绕上述问题,2022年“科学探索奖”获得者、成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室副主任范宣梅接受中新网专访,对此进行解读。

范宣梅接受中新网记者专访。 唐启浩 摄

  有哪些因素可能诱发震后地质灾害?

  范宣梅介绍,余震与降雨是诱发震后地质灾害的主要因素。强震刚发生完,震区容易发生较强余震。在余震影响下,一些在主震中震松、震裂的山体和已经发生滑坡的地方可能还会发生二次滑坡。同样,震后强降雨,也容易导致震区发生二次滑坡或泥石流灾害。

  为了预测这些可能发生的地质灾害,成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室建立了空天地一体化的“三查”体系。

  “我们除了大范围搜集卫星遥感数据,还会在雨季前后,对一些重点区域加强监测。”范宣梅表示,如果“9·5”泸定地震震区在2023年发生强降雨,那么磨西沟、湾东河、海螺沟等区域将有较大概率发生泥石流灾害。成理地灾国重实验室团队正准备在几条重点流域布设监测仪器,观测降雨量、沟道里的泥位、水位以及坡体上地震诱发滑坡堆积体的稳定性。

工作中的范宣梅。 受访者供图工作中的范宣梅。 受访者供图

  为什么要建立地震诱发滑坡预测模型?

  汶川特大地震发生后的十余年间,范宣梅团队前往“4·14”玉树地震、“4·20”芦山地震、“8·3”鲁甸地震和“8·8”九寨沟地震等地震救援第一线,搜集宝贵的影像和数据,并基于全球50余次地震诱发的40多万条灾害数据,结合最新的人工智能算法,建立了地震诱发滑坡近实时预测模型。

  “汶川特大地震发生后,主要救援力量第一时间前往了汶川,而不是当时受灾最严重的映秀、北川。这是因为当时我们没有及时、全面的卫星数据去在震后第一时间获取灾情灾损信息。”范宣梅指出,地震诱发滑坡预测模型最大的用途,就是填补震后72小时救援黄金时间的信息空白,给震后应急救援提供第一手的支撑和决策信息。

地震诱发滑坡智能预测模型。 受访者供图地震诱发滑坡智能预测模型。 受访者供图

  范宣梅介绍,卫星不会固定在某一个位置拍摄地球某一个固定点位,而是不断围绕地球旋转。如果泸定地震发生时,有一颗卫星恰好正在震区上方,那么这颗卫星可能拍下受灾情况。如果不凑巧的话,那么就需要等这颗卫星下一次再转到泸定地震上方,才能拍到震区受灾影像。甚至有时候,一张好的卫星影像拿到时,距地震发生时已经过去了一个月。

  “如果完全依赖卫星数据去评估震后灾情,大概率会错过最佳救援时间。”范宣梅表示,地震诱发滑坡预测模型可以基于大数据与人工智能,根据本次地震信息,快速判断哪些地方地质灾害最为集中,哪些地方房屋道路受损最严重,让救援力量第一时间前往最需要救援的位置。

工作中的范宣梅。 受访者供图工作中的范宣梅。 受访者供图

  中国科研人员如何撬开震后灾害的“盲盒”?

  范宣梅介绍,汶川特大地震发生后,中国科研人员将卫星技术、人工智能、大数据等技术与防灾减灾相结合,最终撬开震后灾害的“盲盒”。

  范宣梅透露,成理地灾国重实验室目前正进行地震灾害链相关的科研攻坚。如果震后滑坡和泥石流形成的堰塞湖-溃决洪水,可能影响到下游上百甚至上千公里的范围。目前科研人员正研究如何更好预测灾害链的发生,避免因灾害链可能造成的大规模人员伤亡。

  范宣梅表示,近年来无论是中国科研人员在地灾领域的经验还是科研成果,在国际上都处于领先地位。在未来应把防灾减灾领域的中国知识、中国智慧输送到国外,以帮助更多人。(完)

                                                                                                                        • 未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******

                                                                                                                            近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。

                                                                                                                            根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!

                                                                                                                          图源:pixabay

                                                                                                                            01

                                                                                                                            赶配送

                                                                                                                            目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。

                                                                                                                          图源:巴伦周刊

                                                                                                                            02

                                                                                                                            跳舞蹈

                                                                                                                            美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。

                                                                                                                          图源:Boston Dynamic

                                                                                                                            03

                                                                                                                            做手术

                                                                                                                            医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。

                                                                                                                            有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。

                                                                                                                          图源:pixabay

                                                                                                                            04

                                                                                                                            修动车

                                                                                                                            配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。

                                                                                                                            它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。

                                                                                                                          图源:pixabay

                                                                                                                            05

                                                                                                                            做刑侦

                                                                                                                            日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。

                                                                                                                          图源:中国机械工程学会

                                                                                                                            06

                                                                                                                            助行走

                                                                                                                            2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。

                                                                                                                            机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。

                                                                                                                          图源:环球网

                                                                                                                            07

                                                                                                                            做清洁

                                                                                                                            目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。

                                                                                                                          图源:pixabay

                                                                                                                            08

                                                                                                                            忙配药

                                                                                                                            零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。

                                                                                                                            这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。

                                                                                                                          图源:pixabay

                                                                                                                            09

                                                                                                                            进厨房

                                                                                                                            美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。

                                                                                                                          图源:pixabay

                                                                                                                            10

                                                                                                                            帮搜救

                                                                                                                            哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。

                                                                                                                            根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。

                                                                                                                          图源:网络

                                                                                                                            机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。

                                                                                                                            知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。

                                                                                                                            审核:张宁 策划:李政葳  撰文:穆子叶 编辑:李飞

                                                                                                                            参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅

                                                                                                                            (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                          [责编:天天中]
                                                                                                                          阅读剩余全文(

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