MIT 에서는 방법을 알아 냈을 넣어 생산에 스트림의 microbots
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현대 로봇만을 학습 같은 새로운 트릭 및에서의 경로를 소형화합니다. 반복적으로 페이지에 우리 사이트의 우리가 쓴에 대해 다양한 microbots 수 있는 일을 우리 몸 안에서 모니터링하는 중요한 표지판이나 약물 전달합니다. 하지만 이러한 모든 소형 로봇을 하나의 중요한 단점은:그들이 할 필요가 거의 제조,수동으로 복잡하게 그들의 소개로 넓은 연습니다. 그러나,그룹의 MIT 에서 연구원으로 대량 생산의 microbots 의 크기는 인간 세포니다.
몇 시간 전에,엔지니어 mit 에서 만든 작은 로봇 diagnosticians,라 syncells(합성 세포). 그리고 최근에는 이러한 동일한 과학자들은 어떻게 파악 등에서 로봇을 거대한 숫자는—에 의하여 프로세스의 통제되는 파열의 그래핀에,또는,호출에 의해 연구자들은 자신을"autoperforation"(autoperforation)니다.
기술 이:전자 센서는 진단을 위한 배치에서는 불활성 고분자 재료와 다음에 증착되는 평면 시트의 도움으로 그래핀의 작은 프린터도 있습니다. 간단히 말하자면,전체 전자 회로—잉크,그래—"종이다." 그 후에 첨가되는 다른 상단 층 그래의합니다. 또한,의 생산을 위한 syncells 해야는 이것을"샌드위치"에서 제공하는 기회를 얻을 microbots 니다. 이전에 수동으로 수행되었지만,후에 적용한 레이어 과정에서 특별한 조건 물질을 압축하다. 후에 그것은 폭발,하지만 일어나는 특정 장소에서 떠나는 대신에"a three-layer microbeta"깔끔한 구멍으로,만약에 의해 만들어진 구멍을 뚫는 종이(따라서 이름의기술)의 가장자리에 두 그래 시트가 함께 포장,전자 회로.
"이 절차의 사용을 제어하 갭 방법으로 생산 방법을 확장할 수 있는 자료의 어떤 길이 있습니다. 방법은 잠재적으로 사용될 수 있습으로 거의 모든 2D 컨텐츠"—중 하나라고 연구의 저자 앨버트 리우와의 인터뷰에서는 새로운 아틀라스습니다.
또한,이러한 microbots syncells 재사용할 수 있습니다. 들,예를 들어,에 입력할 수 있는 사람의 혈액 수집하는 데 필요한 데이터,또는 제약,로봇만을 필터에 다시 읽기 데이터,소독,재충전하고 재사용이 가능합니다. 기에 대해 실제 프로세스를 만드는 microbots 에서 볼 수 있는 영상을 참고하시기 바랍니다.
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이 반복적으로 사용되는 원조의 진단에 다양한 조건입니다. 그러나 주문에 대한 사용자 인터페이기 시작했을 진단하고,그것은 가르치기 위해 필수적입니다. 앞으로 사용되었습니다 실제 의료의 경우,그 변경될 수 있습의 노력 덕분에 Nvidia:에 대한 학습 프로세스의 다른 AI 진단 의 뇌암 MRI 이미지,인공지능에서 생성 MRI images. 또한,이 방법을 보여주는 좋은 결과입니다. 전문가 소프트웨어를 업그레이드...
오랜 시간이 과학자들은 전 세계 시도하는 방법을 찾아하는"힘"태블릿에 이동하는 오른쪽 방향에서 인간의 몸에 의존하지 않고 다양한 트릭처럼,자기장,microbots 니다. 그리고 마지막으로,이는 그룹의 연구자들은 미국에서습니다. 그들은 단지 올 수 있는 방법을 확인 할 계획이지만,또한 사용은 매우 흥미로운 기술이다. 에 따르면의 편집자 ACS Nano,에 대한 책임의 개발 연구원의 팀에서 캘리포니아대학교 샌디...
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