【無敵機械人】機械人學家令雙足機器人火中行走，更訓練騎電動滑板？
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機器人的好處：1. 他們永遠不會感到厭倦。 2. 他們可以舉起很重的東西。 3. 他們可以穿越大學校園的（人造）戰火。
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一位來自密西根大學的機器人學家J...
【無敵機械人】機械人學家令雙足機器人火中行走，更訓練騎電動滑板？
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機器人的好處：1. 他們永遠不會感到厭倦。 2. 他們可以舉起很重的東西。 3. 他們可以穿越大學校園的（人造）戰火。
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一位來自密西根大學的機器人學家Jessy Grizzle，在他的實驗室與一款名叫Cassie的遙控「雙足」機器人一起工作。具體來說，Grizzle不僅讓Cassie在森林火中行走，更進行了其他更具挑戰的實驗 - 騎電動滑板車。
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Cassie是一款由奧瑞岡州立大學拆分出的智慧機器人公司Agility Robotics研發的雙足機器人，能夠應用於科學研究、災難救援，將來還會用於貨物運輸，目前很多機器人學家會使用的其來研究雙足機器人的運動。Cassie是個非常靈活的雙足機器人，比以往看到那些沈重步伐的機器人有所不同的是，它的雙腳更像人類雙足在行走，能夠毫不費力地應付許多複雜多樣的地形。
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回歸正傳，雖說讓Cassie騎電動滑板車聽起來有些奇怪，不過這也是在極端情況下測試機器人的最好方法，更能夠藉此了解機器人的局限性，之後也會公開分享研究成果。
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現在Grizzle和他的團隊也正努力不斷調整「雙足」的算法，然後嘗試在現實世界中實驗。雖然目前它還未突破面對巨大的障礙物時的狀況，不過這些都是推動研究的挑戰動力。至少現在，你可以花個幾十萬美元購買一台Cassie，它能通過激光雷達看穿煙霧，可以看到任何消防員都無法看到的視野。
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一位少數使用Cassie平台來研究機器人雙足運動的機器人專家之一，來自加州理工學院的Aaron Ames表示「我覺得將機器人從實驗室帶出到現實世界是個有趣的演示，並且目標是能夠執行有用的任務，使人類擺脫危害的機器人」。「我們離自動消防機器人還有很長的路要走，但如今的機器人和最近開發的動態步行控制算法在這個方向上邁出了重要的一步」。
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說到電動滑板，為什麼讓Cassie嘗試騎電動滑板是有用的？Grizzle表示，如果研究人員真的想要將他們的機器人穿越人群，他們可以讓他像你一樣騎上電動滑板：通過保持垂直位置，維持重心平穩，然後藉由向前或向後傾斜以加速或減速，另外與你不同的是，Cassie不會像你一樣被嚇到以致於跌倒。
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像Grizzle這樣的研究人員一點一滴地讓Cassie移動得更快，或者更好地應付不平坦的地形、爬上階梯等。這無疑有助於建立一個在極端環境更有效行走的雙足動物，無論是火災或是偷走你的電動滑板車。
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資料來源：Wired
Text by BusinessFocus Editorial
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七月的第一天，虹安在線上參加了第十屆工程、技術與STEM教育研討會，今年主辦單位是宜蘭大學資訊工程學系、協辦單位是成功大學工程科學系、IEEE台北分會 Young Professionals Group，研討會主題為「結合跨領域的工程教育」。虹安從資訊學碩士再到機械博士，現今又在立法院服務，橫跨了三個領域，當天的演講主題是「數據科學與國家治理」，由於疫情的關係，只能在線上跟各位老朋友、學界伙伴相見。
💡 科普時間：什麼是STEM教育？
✒ STEM，是四個英文字的第一個字母結合而成--科學（Science）、科技（Technology）、工程（Engineering）、數學（Mathematics）--是近年相關產業最喜歡用的關鍵字，歐美也有許多STEM教育的相關計畫，希望未來教育能從「知識傳遞」進化為「學以致用」，著重於科學、科技、工程、與數學的跨領域資訊整合，使知識成為可用資源的思維。
虹安首先以自身的學習、工作經歷作為開場，就讀資訊工程系所時的虹安，也跟你我的學生時期一樣，熬夜寫程式debug、拼命K書📚、做研究；到了機械博班的階段，要在博士班的過程一口氣弄懂機械系學生四年學到的內容，結合自身的資工背景，激發出insight 💡變成博士論文。過程中也曾經怨嘆過為什麼想不開，為什麼要跨領域讓自己這麼累；再到了科智的創業時期，獲得了 #全球創業賽第一名 的殊榮，跨領域的學習逐漸展現出成果；接著又到了鴻海集團擔任工業大數據辦公室主任貢獻所學，同時也擔任郭台銘創辦人的特助，命運的際遇讓我來到了立法院擔任第十屆立法委員。這次跨離了工程領域，虹安仍然戰戰兢兢，但過往累積的經驗與能量，使我能把立委的角色擔任好，虹安的大數據專長讓我問政時更能以事實和邏輯分析為根據，以數據避免政治口水，也為立院帶來了不同的科技思維。
#而且立院的同事跟科技業的很不一樣
接著，虹安以「數據思維的重要性」作為切入，說明了零售業龍頭Amazon建立了「線下」實體通路的用意是什麼、又如何決定什麼商品該在架上展示，現今的一切，不再用經驗法則決定，而是 #大數據驅動的結果，「妥善用數據分析就能看到別人看不到的價值」。在2011年，發源於辛辛那提的奇異(GE)公司，發表了GE Industrial Internet System，舉例說明了 Product (or Service) Data Life Cycle，強調了數據收集、數據比對與分析、決策改善等三個要素的Life cycle，這Life cycle適用於各領域的大數據分析和應用，重點是，以數據驅動需求的首要原則是：From gut feeling To data agility，將主觀意識下有限的數據來源，轉變到客觀心態下更大更完整的#開放式數據來源，如此一來，養成數據化的工作模式，就能得到洞察數據敏感力，看到別人看不到的價值。
而在 #國家治理方面，虹安舉了去年質詢陳時中部長的 #口罩地圖 為例，說明了大數據分析用於口罩分配的成果😷，並可解決城鄉口罩用量不同的物流輸送問題，使每個需要的人都可以買到口罩。各縣市的口罩分配不應該只是齊頭式平等；而我用的方式，就是上述的「數據收集、數據比對與分析、決策改善」三要素；虹安才能以明確的數據質詢蘇院長，7600萬片口罩到底去了哪裡。除此之外，虹安在立院密切關注的，還有 #數位發展部 的成立。數位發展部源自國家對於數位科技產業及發展的重視，成立數位發展部以進行國家數位發展政策之規劃、協調、推動與法規擬定及執行，並著重國家資通安全政策、法規、重大計畫與資源分配之擬定、指導及監督，這會是虹安在立院第四個會期的重要工作項目。
值得一提的是，會後教授們的提問十分精闢，虹安大致整理如下：
①女性工程師的教育環境、社會支持的情況
②科研成果的產出，凝聚成政策推動的的能量，再從政策回到高等教育的增進，形成正向循環的方式
③數位發展部的角色對於高等教育的影響，是否與科技部/國科會有所不同
很謝謝學界朋友的交流，這次的演講讓我暫離政治圈回到本業，虹安將會從這些面向進行研議與推動，希望我的分享也能給予學界跨領域的交流與互動。
#回歸自己的本業既熟悉又開心
#跨領域最難的是要花很多時間讀書
#想了解虹安的歷程可看面試郭台銘
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#有片 Cassie 能快速通過不同地形，疫情期間送信件、包裹就更方便了！可以請他們跳大腿舞嗎？((大誤 🤭🤭
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#機器人 #Cassie