Роботов научились роиться под действием «феромонов»
Исследователи из Университета Линкольна и Ближневосточного технического университета разработали систему с открытым исходным кодом, предназначенную управления роем роботов при помощи «световых феромонов». Доклад был представлен на конференции IROS 2015, исходный код программной части проекта CosΦ опубликован в репозитории GitHub.
В качестве аппаратной части управляющей системы авторы использовали обычный жидкокристаллический монитор и веб-камера. Рой составили нескольких доработанных колесных роботов Colias, у которых инфракрасные датчики расстояния заменили на датчики интенсивности света, модификация получила название Colias-Ф.
Система отслеживает движение робота-лидера, который оставляет за собой свет «феромонов», передвигаясь по поверхности монитора. Как только на световую дорожку наезжает любой другой робот, он меняет направление движения и начинает ехать по следу, пока не догоняет лидера или не потеряет след, если направление движения было выбрано неправильно.
По словам авторов, подобная технологии управления роем роботов может помочь и в исследованиях реальных феромонов, выступая в качестве симулятора поведения насекомых. При этом CosΦ собирается из серийно выпускаемого оборудования, а программная часть проекта находится в открытом доступе.
Исследователи из Университета Линкольна ранее уже использовали свои наработки в области управления роем роботов при помощи света. В 2014 году специалисты продемонстрировали подобную систему, под управлением которой роботы «кучковались» на световом пятне.
Он основан на анализе конформации хромосом
Дмитрий Пшежецкий (Dmitri Pchejetski) из Университета Восточной Англии с коллегами и компанией Oxford BioDynamics разработал и успешно испытал диагностический тест на миалгический энцефаломиелит (синдром хронической усталости) по образцу крови. Он основан на разработанной ранее платформе EpiSwitch, которая использует алгоритмы для анализа эпигенетической регуляции экспрессии генов по трехмерной конформации хромосом в мононуклеарных клетках периферической крови. Эту платформу уже успешно применяли для диагностики бокового амиотрофического склероза, ревматоидного артрита, тяжелого ковида и некоторых онкозаболеваний. Публикация появилась в Journal of Translational Medicine.