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「閃開,讓專業的來,嗶」會檢測蔬果成熟的採收機器人

雷雅淇 / y編_96
・2014/07/28 ・1441字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 527 ・七年級

要自動化採摘成熟的水果,是個艱鉅的任務。這時候如果人類偷懶利用機器人勞動的結果,就跟偷懶不避孕一樣,往往會有可怕的後果要承擔。目前還沒有達到產業規模的蔬果採收機器人,尤其是高經濟作物對於成熟度等等的條件有很高的要求,也很容易在處理時受到損壞。雖然有些機器人公司已經在陸陸續續將機器人用在一些特定的作物收割工作,但結果好壞參半,不盡理想,加油好嗎。

圖片來源|CROPS Project
自動採甜椒的機器人。圖片來源|CROPS Project

來自歐洲巨大且資金充足的研究項目如期的實現了用於作物的聰明機器人(Clever Robots for Crops)。 它具有高度可配置、能模組化,且具有智慧化工具的精巧載體平台,可以高效並且可靠的採收蔬果。

作物計劃(CROPS) 從四年前開始,現在已經接近尾聲。這個計劃發展了可高度配置、能模組化和聰明巧妙的載體平台,它裝配著智慧化工具,像是感應器、演算機器、噴霧器、夾子等,這些東西可以很容易地安裝到機器人上,並讓機器人能夠適應新的任務條件。這個技術期望未來可以針對高價值作物像是溫室蔬果,果園水果和製作頂級葡萄酒的葡萄。

但如果機器人只是摘水果那實在不夠看,它還能夠只朝葉面或是針對特定目標噴水,和不是隨隨便便而是具有選擇性的採摘水果。它就像R2-D2的農業版2.0,可以自己檢測水果,判斷他成熟與否,然後朝水果伸出手臂,抓住並輕輕地將它摘下。

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作物計劃的另一個目標是開發可靠的檢測和分類障礙物等物體的技術,讓機器人可以無礙的在果園和森林操作並自主導航,這項技術的主要關鍵是在於感測和學習能力。

摘水果機器人還有其他愉快的夥伴,別的種類的原型平台機器人正在開發,其中包括針對特定作物像是甜椒、葡萄、蘋果的自動收獲機器人,還有可以精準地從地面到樹冠噴灑的機器人。開發名單上也有一些能夠執行一般任務的駐紮兵團人員,像是搭棚架、整枝、撿葉、農作物感測和監測的機器人。

下面這兩支影片展示了使用視覺系統和兩種不同的關節機器手臂自主收獲甜椒的機器人:

這樣採水果感覺很高大上,但它卻像遊戲王的陷阱卡一樣要滿足一些條件才有辦法發動。必須要把環境佈置對機器人友好的樣子,像是蘋果樹就必須經過精心修剪,使它們變成近乎二維非常地平坦,像是2D橫向捲軸那樣才能讓機器人可以很方便的操作。痾,它是馬力歐嗎?(登登登愣登~愣~)

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圖片來源|WP6: Harvesting systems in orchards: grapes and apples
精心修剪成2D橫向捲軸的蘋果樹。圖片來源|WP6: Harvesting systems in orchards: grapes and apples

當它們被部署在這樣結構化、友善的環境之下,表現的效能都相當的不錯。或許讓我們在google辦公室的環境下工作大概效能也會不錯。但這些機器人的動作不快也不便宜,反而不如花時薪115去請一個雖然沒有經驗但可以隨傳隨到的工讀生來還比較有效益。

當然機器人還是有一些優勢,像是具有一致性、可重複性和無菌性。這項技術可能會比較適合用在一些特殊場域的溫室或特定作物,或是勞工可能會要求更高基本工資的地方,像是月球、火星等。就像太空船是R2-D2與它可能之後就不是那麼愉快的夥伴修的而不是絕地武士,當然不全然是因為工資,也是因為這些工作環境對人類來說就不怎麼友善了。

不過所有想要去澳洲打工度假的人們短期內應該還不用太擔心會有機器人來搶飯碗。可喜可賀可喜可賀啊。

原文:Prototype Platform Perceives Pristine Peppers, Precisely Picks a Perfect Peck.  IEEE Spectrum [

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雷雅淇 / y編_96
38 篇文章 ・ 1249 位粉絲
之前是總編輯,代號是(y.),是會在每年4、7、10、1月密切追新番的那種宅。中興生技學程畢業,台師大科教所沒畢業,對科學花心的這個也喜歡那個也愛,彷徨地不知道該追誰,索性決定要不見笑的通吃,因此正在科學傳播裡打怪練功衝裝備。

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Intel® Core™ Ultra AI 處理器:下一代晶片的革命性進展
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2024/05/21 ・2364字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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本文由 Intel 委託,泛科學企劃執行。 

在當今快節奏的數位時代,對於處理器性能的需求已經不再僅僅停留在日常應用上。從遊戲到學術,從設計到內容創作,各行各業都需要更快速、更高效的運算能力,而人工智慧(AI)的蓬勃發展更是推動了這一需求的急劇增長。在這樣的背景下,Intel 推出了一款極具潛力的處理器—— Intel® Core™ Ultra,該處理器不僅滿足了對於高性能的追求,更為使用者提供了運行 AI 模型的全新體驗。

先進製程:效能飛躍提升

現在的晶片已不是單純的 CPU 或是 GPU,而是混合在一起。為了延續摩爾定律,也就是讓相同面積的晶片每過 18 個月,效能就提升一倍的目標,整個半導體產業正朝兩個不同方向努力。

其中之一是追求更先進的技術,發展出更小奈米的製程節點,做出體積更小的電晶體。常見的方法包含:引進極紫外光 ( EUV ) 曝光機,來刻出更小的電晶體。又或是從材料結構下手,發展不同構造的電晶體,例如鰭式場效電晶體 ( FinFET )、環繞式閘極 ( GAAFET ) 電晶體及互補式場效電晶體 ( CFET ),讓電晶體可以更小、更快。這種持續挑戰物理極限的方式稱為深度摩爾定律——More Moore。

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另一種則是將含有數億個電晶體的密集晶片重新排列。就像人口密集的都會區都逐漸轉向「垂直城市」的發展模式。對晶片來說,雖然每個電晶體的大小還是一樣大,但是重新排列以後,不僅單位面積上可以堆疊更多的半導體電路,還能縮短這些區塊間資訊傳遞的時間,提升晶片的效能。這種透過晶片設計提高效能的方法,則稱為超越摩爾定律——More than Moore。

而 Intel® Core™ Ultra 處理器便是具備兩者優點的結晶。

圖/PanSci

Tile 架構:釋放多核心潛能

在超越摩爾定律方面,Intel® Core™ Ultra 處理器以其獨特的 Tile 架構而聞名,將 CPU、GPU、以及 AI 加速器(NPU)等不同單元分開,使得這些單元可以根據需求靈活啟用、停用,從而提高了能源效率。這一設計使得處理器可以更好地應對多任務處理,從日常應用到專業任務,都能夠以更高效的方式運行。

CPU Tile 採用了 Intel 最新的 4 奈米製程和 EUV 曝光技術,將鰭式電晶體 FinFET 中的像是魚鰭般阻擋漏電流的鰭片構造減少至三片,降低延遲與功耗,使效能提升了 20%,讓使用者可以更加流暢地執行各種應用程序,提高工作效率。

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鰭式電晶體 FinFET。圖/Intel

Foveros 3D 封裝技術:高效數據傳輸

2017 年,Intel 開發出了新的封裝技術 EMIB 嵌入式多晶片互聯橋,這種封裝技術在各個 Tile 的裸晶之間,搭建了一座「矽橋 ( Silicon Bridge ) 」,達成晶片的橫向連接。

圖/Intel

而 Foveros 3D 封裝技術是基於 EMIB 更進一步改良的封裝技術,它能將處理器、記憶體、IO 單元上下堆疊,垂直方向利用導線串聯,橫向則使用 EMIB 連接,提供高頻寬低延遲的數據傳輸。這種創新的封裝技術不僅使得處理器的整體尺寸更小,更提高了散熱效能,使得處理器可以長期高效運行。

運行 AI 模型的專用筆電——MSI Stealth 16 AI Studio

除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel® Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門用於在本機端高效運行 AI 模型。這使得使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時節省了連接雲端算力的成本。

MSI 最新推出的筆電 Stealth 16 AI Studio ,搭載了最新的 Intel Core™ Ultra 9 處理器,是一款極具魅力的產品。不僅適合遊戲娛樂,其外觀設計結合了落質感外型與卓越效能,使得使用者在使用時能感受到高品質的工藝。鎂鋁合金質感的沉穩機身設計,僅重 1.99kg,厚度僅有 19.95mm,輕薄便攜,適合需要每天通勤的上班族,與在咖啡廳尋找靈感的創作者。

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除了外觀設計之外, Stealth 16 AI Studio 也擁有出色的散熱性能。搭載了 Cooler Boost 5 強效散熱技術,能夠有效排除廢熱,保持長時間穩定高效能表現。良好的散熱表現不僅能夠確保處理器的效能得到充分發揮,還能幫助使用者在長時間使用下的保持舒適性和穩定性。

Stealth 16 AI Studio 的 Intel Core™ Ultra 處理器,其性能更是一大亮點。除了傳統的 CPU 和 GPU 之外,Intel Core™ Ultra 處理器還整合了多種專用單元,專門針對在本機端高效運行 AI 模型的需求。內建專為加速AI應用而設計的 NPU,更提供強大的效能表現,有助於提升效率並保持長時間的續航力。讓使用者可以在不連接雲端的情況下,依然可以快速準確地運行各種複雜的 AI 算法,保護了數據隱私,同時也節省了連接雲端算力的成本。

軟體方面,Intel 與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化。與 Adobe 等軟體的合作使得使用者在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。獨家微星AI 智慧引擎能針對使用情境並自動調整硬體設定,以實現最佳效能表現。再加上獨家 AI Artist,更進一步提升使用者體驗,直接輕鬆生成豐富圖像,實現了更便捷的內容創作。

此外 Intel 也與眾多軟體開發商合作,針對 Intel 架構做了特別最佳化,讓 Intel® Core™ Ultra處理器將AI加速能力充分發揮。例如,與 Adobe 等軟體使得使用者可以在處理影像、圖像等多媒體內容時,能夠以更高效的方式運行 AI 算法,大幅提高創作效率。為各行專業人士提供了更加多元、便捷的工具,成為工作中的一大助力。

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討論功能關閉中。

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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充滿能量的泛科學品牌合作帳號!相關行銷合作請洽:contact@pansci.asia

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想不出企劃?讓 AI 幫你整理資料!Notion + Zapier 超詳細教學!
泛科學院_96
・2024/06/03 ・5054字 ・閱讀時間約 10 分鐘

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今天來分享我們用 notion 做知識管理的實作過程與心得,不過,我們發現這樣還不夠用,生為 AI 懶人 YOUTUBER,最好有天上掉下來的題目跟素材,所以還串了 zapier 做自動化 AI 新聞收集!

不過在分享實做過程跟心得前,想先跟大家分享我跟 AJ 有在用的筆記工具,這樣你會知道為什麼我們最後選擇用 notion 了。

如果你只想看 notion 自動收集資料,可以直接下滑教學。

Notion

首先是 notion 端,我們先把 papaya 的模板 複製過來。

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調整一下資料表格式,後面主要會用到的是名稱、URL、標籤、狀態。

首先,我們先點選標籤,

新增你想要自動化的youtube頻道名稱。

然後到狀態,把原本 index 改名成 youtube 自動串連。

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這樣就完成 notion 端的設定。

Zapier

接著來到 zapier,登入後點 create。

進到自動化流程的編輯畫面,你會看到上面有一個 AI 協作的對話框。

輸入「特定 youtube channel 發布影片後,會把影片標題跟連結傳送到 notion 的資料庫」

這樣流程 flow 就出來啦!

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如果 AI 給你的長這樣,要把中間的 get report 刪除。

這邊簡單說一下,畫面上看到的這一串,叫「flow」。

「flow」的最上面是「trigger 觸發器」,是啟動 flow 的條件,

其餘的叫「action」,trigger 觸發後會依序執行下面的 action。

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我們先點進第一個 trigger 進行設定,

在這邊確認 event 是 new video in channel。

然後在 account 這邊,串聯你的 youtube 帳號,用哪個沒差,除非你是頻道主要觀察自己的數據。

接下來就到了重頭戲 trigger 啦,這邊要填的是 channel ID。

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提醒,channel ID 不是網址後面這串,

你可以到想要抓的頻道首頁,按 ctrl+U 開啟原始碼,再按 ctrl+F 尋找這串文字,

後面那串亂碼就是 channel ID 了。

貼回去按 refresh,

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如果有成功抓到,下面的 countinue 就會亮起來,

按下去進到測試頁面 test trigger 按下去。

成功的話,你就會看到他把影片資料抓過來嘍,下面是選後面用的測試資料,選哪個都可以,選完點 countiune。

就會進到 notion 設定,確認一下 event 的設定是不是 create database item,

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確認完按下一步,account 這邊設定連接到你的 notion 帳號,連完一樣按下一步。

重頭戲又來啦,action 這邊是設定 youtube 資料要怎麼存進 notion?

我們先點開 database,選擇剛剛整理過的資料庫,

然後就會跑出很收熟悉的選項,沒錯,這就是剛剛在notion設定好的資料表欄位,現在只要告訴他要把資料放入哪個欄位就好。

名稱,放影片的 title。

標籤,放剛剛設定好的頻道名稱標籤。

URL,就選影片連結的 URL。

狀態選 youtube 自動串連。

這樣新影片就會出現在 notion 頁面的左邊自動呈現囉。

這樣就完成啦,又可以點 countinue 了,不過我自己還會在 content 這個欄位選 description,把影片描述也放入 notion。

點完 countine 進入測試環節,

按 test step。

成功的話,就會看到 test step 變成 publish,

這時回去看 notion 的資料庫,你會發現多一筆剛剛測試的數據。

最後按下 publish,這樣就完成啦。

之後就坐等別人發片,再跟風就好!想企劃就是這麼簡單。

結語

最後來分享一下實做心得吧!

這次實做讓我體會到 notion 的美妙之處,之前都單純把他當成昇級版的 evernote,但跟 Zapier 之類的自動化服務串聯後,馬上變成不同檔次的東西,集前台後台於一身,甚至還能做網站!

這自由度真的是只有想不到,沒有做不到,沒程式基礎的人也能輕鬆入門,難怪會紅。

最後,想問大家會想用 notion 跟 zapier 來做什麼呢?

如果看到有趣的留言,我會試著做做看,有其他想要看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言分享喔!

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!

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電子信箱串連 Line 通知?再也不怕漏收重要信件!信件自動化篩選、通知,詳細教學!
泛科學院_96
・2024/05/19 ・4129字 ・閱讀時間約 8 分鐘

上次 notion + zapier 做完後,開會總算沒挨罵了,自動化服務真的讚!

而這次介紹 MAKE 串 LINE 做重要信件通知,也源自於我遇到的問題。

如果你不想聽故事,可以往下看教學。

Line Notify

首先,我們會用到 line notify 的服務,要先到官網登入申請。

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登入後如果完全沒用過,會直接進到登錄服務畫面。

這邊除了 email 以外可以隨便填,email 之後要收確認信用的,請用你常用的 email。 然後提醒一下,網址跟 callback URL 不要用 google 之類常見的網址,會沒辦法通過,請隨便打一串看起來正常的網址。

設定完成後按登錄。

這時回去剛剛填的 email 收通知信,開通剛設定好的 line notify。

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大功告成,這時點右上角的「管理登入服務」,就會看到剛剛設定好的 line notify,這樣 line 的部分就設定好了,可以去 make 做自動化串連。

Make

接著登入 make,如果是第一次使用,他會問你很多廢話。

不用管他隨邊點,直到你看到這個畫面。

點右上角 creat a new senario。

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一進去會看到的這個圓圈,這個圓圈跟之前 Zapier 說的 trigger 是一樣的東西,可以手動自己設定流程 flow。

但我們還是叫 AI 幫我們啦,點右下角的 AI Assistant,對話框選選 creat or edit a senario。

輸入「if my gmail get a new email, then send LINE notification」

然後得到畫面上的 flow,左邊是 Gmail watch email,右邊是 line send a notification。

如果你用中文輸入類似的內容,常會跑出很複雜的 flow,這種 flow 裡面有很多有趣的功能。

但這集用不到,我們還是先回到正確的 flow 上。

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點開 gmail,連上要整理的信箱。

連接完成後進入設定,先點選藍色的 click here to choose folder。

這邊會出現你在 gmail 裡做的標籤分類,由於我完全沒有按照規則整理,就直接選 inbox,對所有郵件進行分析。

filter type 用 simple filter。

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下面的 Criteria 選 all emails 就好了,我們後面會再用 filter 細分。

然後這個,選 no。

選擇 yes 會把偵測過的 email 變成已讀,我不想這樣。

然後這邊是每次執行 flow 時,會抓取多少筆最新的 email 到 line 上發布通知。

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免費的 make 是 15 分鐘執行一次 flow,請自己評估每 15 分鐘會收到多少封有用的信件,設定太多你的 LINE 通知會炸裂。

我自己測試後,設定為 5 就差不多了。

設定好點下 OK,會跳出從哪封 email 開始抓資料,用 from now on 就好,之後的新郵件就會自動讀取了。

按下OK,接下來就可以來設定 filter 啦。

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點連接線旁邊的板手會跳出選單,選第一個 set up a filter。

進入 filter 設定畫面,上面的 label 是幫這個 filter 上標籤,填你喜歡的就好。

然後點 condition 下面的輸入框,選 subject 標題跟 text content 內文。

然後在 text operator 這裡,選擇 contains。

contains 是在特定字串中如果包含某個關鍵字,就可以通過。

這邊說的特定字串,就是上面欄位設定的標題跟內文。

接下來,在下面空格打上關鍵字,就完成啦。

如果有多個關鍵字要篩選,點選 add OR rule 設定其他關鍵字,不能多個關鍵字打在一起。

按下OK,你會看到板手變成一個漏斗,這樣 filter 就設定完成。

接著點開 line,他會要你輸入 notify API。

回到 line notify 的「管理登入服務」頁面,點擊剛剛設定好的服務,進入服務細節的頁面,複製上面的 client ID。

回到 Make 複製貼上按SAVE。

接著會進到這個頁面,這邊是設定你要在哪個聊天室發送通知,你可以設定在工作群組發送,我這邊先設定我自己就好。

然後進入 line 推播訊息的設定頁面。

message 這欄可以打成這樣,這樣就不會丟一個不知道在做什麼訊息,你也可以發揮創意寫一些幹話進去,增添趣味。

下面的設定用不到,我們直接按OK就完成了。

接下來就要測試啦,我先分別寄三封信件到公用信箱中,分別是:

  1. 標題有關鍵字
  2. 內文有關鍵字
  3. 沒有關鍵字

寄完後,按下 run once。

成功的話就會在 line 上收到通知,果然,沒有把不含關鍵字的信件傳到 line 上,測試成功。

現在把下面的 scheduling 打開,就完成所有設定了。

以後再也不用擔心自己漏接公用信箱的重要信件啦!

結論

最後分享一下實做心得:

比起 zapier 跟 ifttt,make 用起來更有寫程式的感覺,對完全沒有程式背景的人,Zapier 跟 ifttt 會比較好上手,但在免費版的情況下,make 能做到比 zapier 更複雜的自動化功能。

像前面有出現過的複雜流程圖,就可以用 router 做出複數條件判斷的流程,例如前面抓gmail的流程,加上 router 後就不只能傳送提醒到line,還能自動回復罐頭訊息給符合條件的郵件,這如果要在zapier做,就要做兩個流程才能達成了。

另外如果你的公司信箱不是使用Gmail,前面的模組可以從Gmail改成Email,Connection type選用Microsoft系列。

理論上只要這邊按 save,就可以選擇你要串連的microsoft帳號。我串完之後還是抓不到信件,但 make 跟 microsoft 帳戶上,都顯示授權成功,如果有人知道這是什麼問題,請一定要留言告訴我⋯⋯

這次的分享就到這邊,如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,可以直接留言 ,或給加入 Discord 跟我們一起討問喔。

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