丽莎老师讲机器人之用于马桶清洁的替身机器人UGO

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在日本大分县工业科技中心进行了一项用“ugo”机器人清洁厕所的公开实验。

本次实验作为大分县机器人战略推广项目的一部分进行的，公布了使用机器人“ugo”开发建筑清洁服务的示范实验结果。当天告知公众，包括如何在实验室厕所和如何在现场实际进行清洁，以及ugo特有的远程控制和自动化方法。
“Ugo”是一种化身机器人，可以通过双臂和高度调节来远程执行各种任务。它可以远程操作，但是随着AI学习操作，它可以在相同的操作条件下以自动模式操作。据说它是一种结合了传统简单化身机器人和全自动机器人优点的新一代混合化身机器人。
除了这项公开实验外，希望通过一系列示范实验，在人工劳动力缺乏越来越严重的建筑维修行业，创造一种实现人力资源有效利用、提高场地效率和降低成本等的新方法。

丽莎老师讲机器人之精准定位机器人三维模型的传感器

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软体机器人因其特性可以穿梭于普通机器人难以到达的地方，但是如何在这种困难环境中探索其三维空间，对外界环境做出精确的建模却一直是个问题。

近日，麻省理工学院发明的一种“电子皮肤”就可以覆盖在软体机器人上，帮助这些机器人即便“蒙上双眼”也能对外界的情况进行感知。
这种电子皮肤是通过柔软的电硅胶片制作而成。这类材料具有「压阻性」，也就是说一旦被触碰，材料的电压就会发生改变，从而影响输出的电流，并形成相应的运动信号。
研究人员将这种「皮肤」覆盖在了一个类似于动物肢体的圆柱软体机器人上，另外搭配一套专用的深度学习算法，来根据获取回来的数据生成外界三维空间及自身的运动位置。
通过筛选噪声并捕获清晰的信号来估计机器人的3D配置。研究人员在一只类似象鼻的软机械手臂上验证了他们的系统，它可以预测大象自主旋转和伸展时自己的位置。
这种皮肤可以用现成的材料制造，这意味着任何实验室都可以开发自己的系统。
未来的一个目标是制造出更加灵敏的人造肢体，达到能跟人类四肢一样通过触碰就能很好地判断外界环境的能力。

丽莎老师讲机器人之3D打印呼吸机成为应急生产方式

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呼吸机是一种能人工替代自主通气功能的有效手段，是一种能够起到预防和治疗呼吸衰竭，减少并发症，挽救及延长病人生命的至关重要的医疗设备，在新冠疫情的治疗中，呼吸机也是非常重要的生命支持设备。
在欧美等多地区感染患者急剧增加的情况下，呼吸机的需求缺口已非常明显。世界上最大的呼吸机制造商之一，瑞士汉密尔顿医疗公司近日对外表示，尽管他们以最快的速度生产和运输呼吸机，但当意大利订购4000台机器时，汉密尔顿只能交付400台。
前不久，一家意大利医院为新冠肺炎重症患者配备使用的氧气面罩呼吸阀即将耗完。在医院无法从原厂获得呼吸阀的情况下，当地一家制造企业使用3D打印机在一天之内制造了100个呼吸阀，以快速、低成本的方式响应了这家医院的紧急需求。
为了应对呼吸机的紧缺，国际上很多知名工业制造企业、3D打印企业加入到了呼吸机零部件制造行列，通过快速生产呼吸机零部件, 制造应急呼吸机的方式支持抗击疫情工作。
航空航天制造企业和汽车制造汽车组成了三个工程联盟，计划开发出一种基本呼吸机原型，接下来的目标是尽快制造5,000台呼吸机，最终目标是再制造30,000台，预计将在一个月内开始生产。德国大众、法拉利、日产等汽车制造商应邀加入了呼吸机等医疗设备的生产行列，尽力提高呼吸机交付能力。
然而，呼吸机中包含数百个零件，这些零件的供应链复杂、冗长，尽管呼吸机制造商和新加入的工业制造商已投入了生产，但协调整个供应链的紧急交货能力是一个高难度的工程。此时，正是3D打印技术能够发挥优势的时刻。
欧洲一个包括工程企业、3D打印企业和医疗机构的联盟，已经测试了首款大型3D打印呼吸机原型Leitat-1，该设备具有工业可扩展性的特点，在未来一周内可达到每天50至100台的生产能力。联盟团队将3D打印呼吸机的设计和零部件进行了尽可能的简化设计，在保证坚固耐用的情况下，简化生产和组装过程。目前这款3D打印呼吸机已经过了医学验证，当地医疗监管机构表示，生产工作应该立即开始。
HP 作为Leitat 呼吸机开发项目中一家拥有工业级多射流熔融3D打印技术的企业，已动员公司内部3D打印团队和HP 数字制造合作伙伴网络设计、验证和生产用于医疗响应者和医院的必要零件，包括通风阀，呼吸过滤器和口罩扣等零件。
同期，爱尔兰的一家组织发起了开源呼吸机（OSV）项目，该项目目标是开发与新冠状病毒疫情治疗相关的医疗用品。至今，该组织已经组成了一个由工程师、设计师和医疗从业人员组成的团队，开发一种简单、可靠、安全易用的现场应急呼吸机。这种呼吸机主要由3D打印部件组成，并使用袋式阀罩（BVM），易于通过获得认证的组件进行批量生产。
在疫情下，3D打印技术缓解了呼吸机零部件供应所面临的交期挑战。在以上这些应急呼吸机零部件开发项目中，3D打印技术满足无需模具、小批量快速生产、分布式制造方面的优势凸显，这也是3D打印技术已被飞机、轨道机车、巴士汽车制造商作为备用零件生产技术的重要原因。

丽莎老师讲机器人之虚拟技术进入医学院

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1231年，统治欧洲大部分地区的罗马皇帝腓特烈二世颁布了一项法令，要求医学院每5年进行一次人体解剖。这项“缓慢”的法令奠定了未来医学教育的基石。在文艺复兴时期，尸体解剖可以帮助科学家和艺术家，让他们对人体解剖学有更深入的理解。今天，尸体解剖已经成为医学院一年级学生的必修课，这门课程历史悠久，是一次对人体奥秘的启蒙式探索。
当尸体解剖被引入近1000年后，也可能以同样缓慢的速度退出历史舞台。今年，美国的一些医学院将开设不使用任何尸体的解剖学课程。学生将通过虚拟现实技术，利用虚拟的三维器官，以及器官的物理复制品和真实的医学影像（如超声图像和CT扫描等）来探索人体结构。

丽莎老师讲机器人之高阶种菜必备，居家也能轻松拥有“室内菜圃”

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疫情期间，由于买菜不方便，大家总是一次出门囤很多天的食物，而有些新鲜蔬菜不好存放，尤其是家中还有暖气，经常会遇到浪费蔬菜的情况。
要是在家中有个菜园就好了，可以随用随取。但大部分家庭都没有相应的环境条件可以种菜。现在，有了一种可“移动”的菜圃，可以让你用很小的空间、一点点水和能量就能种植你喜欢的蔬菜等。
这款设计是来自澳大利亚的Rotofarm，这个“移动农场”受美国宇航局NASA零重力技术的启发，以节能的阳光光谱照明和最简单的自动化智能应用程序，打造了这款先进且高效的室内菜圃。
这款设备只需一个小桌子就能摆下，从外观来看更像是一个加厚的梳妆镜。
我们只需在Rotofarm的内壁种下选用的菜籽，在基座补充适量水分；
最后用手机下载移动应用程序，进行设置与操控后，就可以种瓜得瓜，种豆得豆了。
Rotofarm采用 了NASA 的零重力技术，有效减少重力对植物生长的抑制作用。它每小时旋转 360 度，优化根系的水分和通气程度，最大限度地提高了光照及空间利用率，以更少的水分实现更快的生长。
内置的增强光谱 LED 节能灯针，可以优化植物生长，提高植物的生长速度。
匹配的应用程序可以设置日出日落的同步时间，自动化模仿自然的昼夜周期。
底部设有精确的蠕动泵及液位传感器，无论如何旋转，液体始终维持在下方。当监测到水位过低时，系统会发出警报提醒加水。
Rotofarm 采用全封闭系统，蒸发和排水而引发的水分损失不多，相较于传统种植，可以节省 95% 的水量。
除此之外，它还采用实施无土栽培。由 100% 可生物降解、无塑料的椰子纤维来承载种子；不论是干或湿的状态下都能保证完整性。
Rotofarm 是由无双酚A材料制成的，其建造过程中不含任何有毒金属。任何情况下，都可以摘取没有杀虫剂或有害化学物质的健康且营养丰富的食物。
Rotofarm整体采用高品质材料制成，底座抛光的阳极氧化铝搭配有机硅，整体的坚固构架，保证稳定与安全；丙烯酸的覆盖板，有效保障光照的反射不会流失。持久耐用。
在家拥有自己的室内菜圃，可以清楚地了解到食物来自100%安全、可持续和受保护的环境。
种的开心，吃得放心，这对我们的健康生活来说是很有吸引力的。

丽莎老师讲机器人之美军模仿昆虫打造无人机

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近年来呈现在公众面前的一系列微型无人机或微型空中飞行工具(MAV)，都是依据飞行昆虫的物理原理打造出来的。美军公布了新研发的昆虫间谍机，只有指尖般大小，外貌像大黄蜂，可在无人察觉的情况下飞入建筑内部。
2007，反战示威活动上空盘旋着一群怪诞的飞行物，招致对美国政府涉嫌秘密研发机器人昆虫间谍机的指责。官方的否认以及昆虫学家有关它们实际是蜻蜓的说法，都未能平息人们的猜测。
接下来的一年，美国空军揭开了昆虫大小间谍飞机的神秘面纱，声称它们“微小如大黄蜂”，难以被发现，并可飞入建筑物中“进行拍照，录音，甚至袭击抵抗分子和恐怖分子”。
美国空军还披露了一款无人机，称它为“致命迷你无人机”，是依据达芬奇“扑翼机”蓝图设计的，并声称这种无人机在2015年前投入批量生产。
美国宾夕法尼亚大学GRASP实验室最近展示了像蜂群一样成群飞行的无人机，即由20架纳米四旋翼无人机组成的同步飞行阵列。
单元可重组作战飞行阵列(SWARMS)的目的，是要将蜂群仿真技术与仿生无人机结合起来，“在几乎无人直接监控的情况下”，在“动态的、资源受限和敌对的环境”中执行任务。这种很难被发现的无人侦察机的未来很可能是模拟自然界。
可以对昆虫机械学实施逆向工程，以设计出微型机械装置，对战场进行侦察，并搜寻被困废墟瓦砾中的受难者。
科学家们从那些经过千年进化具备了完美飞行条件的动物身上获得了启发。长期以来，美国防部高级研究项目局(DARPA)一直在对纳米—仿生MAV的设计方案进行研究。2008年，这家美国政府的军事研究机构举行了一场专题研讨会，讨论内容是“虫子、马胃蝇蛆、博格人(borg)和生物武器”。
研究人员现在研发出的仿生无人机，有虫子的眼睛，蝙蝠的耳朵，鸟的翅膀，甚至还有蜜蜂的绒毛等，以感知生物、化学和核武器。
美国不是唯一投资研发微型间谍无人机的国家。法国已研发出扑翼微型仿生无人机。荷兰bioMAV去年研发出一款鹦鹉AR无人机，目前作为一款“飞行电子游戏”可以在美国获得。

丽莎老师讲机器人之MIT只要100美元的低成本简易呼吸机

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美国疫情防控与救治工作已经到了刻不容缓的时刻，但呼吸机等重要医疗器材多州出现紧缺。作为美国“震中”，纽约州政府呼吁，希望能支援纽约州30000台呼吸机，但最后只得到400多台。
全球需求急剧上升造成短期供需失衡是影响呼吸机供给的重要原因，同时，一台呼吸机造价通常在3万美元，高昂的费用也影响到其大规模使用。
以麻省理工学院为中心，由工程师、医生、计算机科学家和其他人员为成员组成的名为MIT E-Vent紧急呼吸机小组，在3月21日正式成立，该小组正在研发一种安全、廉价的应急替代方案，希望可以在全球范围内迅速应用。
10年前MIT学生曾设计了一种简单的呼吸机设备，成本只需要100美元。这一设计以论文形式发表，但当时工作就此结束。现在随着全球对于呼吸机的迫切需要，与该研究相关的新团队迅速地恢复了该项目。
该简易呼吸机替代品的关键是袋阀复苏器，或称为Ambu手动塑料袋。在许多医院里，这种手动塑料袋已大量使用。在诸如心脏骤停的紧急情况下，它可以由专业医疗人士或是急症医护人员操作，为患者提供呼吸，直到可以使用诸如呼吸机之类的干预措施。
但凡学过医的朋友都对这个东西不会陌生，实习阶段在参与病人急救时没少“捏过皮球”。这个东西就是利用一个尾部的一个单向阀门，在手动挤压时单向阀关闭，可以将空气通过面罩挤入患者口鼻来进行人工呼吸；松手时单向阀开放，皮球重新充气。
麻省理工的这款简易呼吸机替代品需要设计一个可以自动控制和调节的机械设备来替代人力“捏皮球”，然后通过呼吸机那样插入患者呼吸道的插管来完成呼吸机的工作。
新团队重拾旧课题研究的目的，是设计一种机械系统来挤压和释放Ambu手动塑料袋。设计系统的关键是需要不损坏袋子并且能做到挤压可控，从而能为特定患者输送适合的空气量和压力。
由于呼吸机的特殊性，设备必须确保可靠，同时，还需要保证在任何情况下，设备都能立即动手操作。因此，为减少错误信息或考虑不周的信息传播，该小组已在其网站上添加了有关呼吸机临床使用，以及使用此类系统的培训和监测要求。
简易呼吸机虽然简单，但也是经过多个专业人士反复论证和实验的医疗设备，需要在专业医生的监督下使用。目前研究小组已经向FDA提交申请，正在等待FDA 的信息反馈。

丽莎老师讲机器人之教机器人了解人类的真实愿望

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加州大学伯克利分校的计算机科学家斯图尔特·罗素（Stuart Russell）认为，尽管在完成特定任务，比如下围棋、识别图像和文字、甚至创作音乐和散文时取得了巨大成功，如今的 AI 还是有局限性的。
要求机器优化“奖励功能”（即在增强学习问题中的目标，要求AI不断优化总奖励），将不可避免地导致AI的错位，因为AI不可能在奖励功能中囊括并正确地对所有目标、子目标、例外和警告事项进行权衡，它们甚至不知道正确的目标是什么。
将目标交给自由发展的“自主”机器人将变得越来越危险，因为随着它们变得更加智能，机器人将“无情地”追求奖励的最大化，并试图阻止我们关闭它们。
新提出的逻辑，不是让机器追求自己的目标，而是寻求让它们满足人类的偏好：AI唯一的目标应该是更多地了解我们的偏好。罗素认为，对人类偏好的不确定性、并需要向人类寻求指导，这两点将保证AI系统对人类的安全。
在他最近出版的《人类兼容》（Human Compatible）一书中，罗素以三个“有益机器的原则”的形式阐述了他的观点。这三个原则与艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）1942年的“机器人三定律”相呼应，但都成熟许多。罗素的版本是：
机器的唯一目标是最大限度地实现人类的偏好。
机器最初不确定这些是什么。
关于人类偏好的信息的最终来源是人类的行为。
如果我们按照纯理性目标构建人工智能，就会出现很多麻烦，比如“你让AI帮你买杯咖啡，并不是让它不计一切代价去获得一杯咖啡”。
发展AI的重点是调整研究方向。
在过去的几年里，罗素和来自伯克利大学、斯坦福大学、得克萨斯大学等机构的同事，一直在开发创新的方法，为AI系统理解我们的偏好提供线索，但又永远不必具体说明这些偏好是什么。
实验室正在教机器人如何学习那些从未阐明、甚至不确定具体目标的人类偏好。机器人可以通过观看不完美的演示来了解我们的欲望，甚至能够学习如何理解人类的不确定性。这表明，AI可能出奇地善于推断我们的心态和偏好，即使是那些我们在做某件事情时即时产生的偏好。
“这是首次尝试使问题正式化，”人们开始意识到我们需要更仔细地看待人与机器人之间的互动。”
这些新尝试，外加罗素的机器新三大原则，是否真正预示着AI发展的光明未来，尚还有待观察。这种方法将衡量机器人表现的标准聚焦在它们理解人类真正喜欢什么的能力上。OpenAI的研究员保罗·克里斯蒂安诺（Paul Christiano）说，罗素和他的团队已经大大地推动了这一进程。
如何理解人类？罗素的观点仿佛来自于一种顿悟。2014年，他从伯克利到巴黎休假，“我突然想到，AI 最重要的关注是人类感受的总体质量” 。
机器人的目标不应该是“将观看时间最大化”这样的具体目标，它们应该试着改善我们的生活。其实只有一个问题：“如果机器的目标是试图优化人类感受的总体质量，它们究竟如何知道应该怎么做？”
在德克萨斯大学奥斯汀分校的实验室里，一个名叫双子座的机器人正在学习如何在桌子中央放置一个花瓶。人类演示是模棱两可的，因为机器理解的意图可能是把花瓶放在绿色盘子的右边，或者放在红碗的左边。但是，在经过几次尝试后，机器人的表现相当不错。
人类不是理性的，我们不可能计算在一个特定时刻哪种行动将导致很长一段时间后的最佳结果，AI 也不能。人类的决策是分层的，我们通过中期目标追求模糊的长期目标，同时最关注我们的眼前情况，从而表现出近似理性的状态。他认为，机器人需要做类似的事情，或者至少了解我们是如何这样做的。
如果计算机不知道人类喜欢什么，“它们可以做某种反向强化学习来学习更多这方面的知识”。
回到伯克利后，罗素开始与同事合作开发一种新的“合作逆向增强学习”，让机器人和人类可以一起工作，通过各种“辅助游戏”学习人类的真正偏好。游戏中抽象的场景代表了现实世界的情况。
他们开发了一款“开关游戏”，针对的就是自主机器人最可能与我们的真实意图出现偏差之处：自主机器人可能会禁用自己的关闭开关。1951年，图灵在BBC的一次广播讲座中提出，要“保持机器处于从属地位，例如在某个特定时刻关闭电源”。
开关问题是“智能系统控制问题的核心。如果我们不能关闭一台机器是因为它不让我们关闭，那我们真的有大麻烦了。”
人类偏好的不确定性可能是关键所在。
在“开关游戏”中有两个角色：一个是人类，叫哈里特；另一个是机器人罗比。罗比需要代表哈里特做决定——比如说，是否为她预订一间漂亮但昂贵的酒店房间——但又不确定她更喜欢什么。
这里有三种情况：
罗比替哈里特做出选择：罗比预期哈里特的回报可能在-40到60英镑之间，平均数值10英镑（罗比认为她可能会喜欢这个花哨的房间，但不确定）。
罗比什么都不做：回报为 0。
罗比可以询问哈里特，她是否希望它继续做决策，还是更希望“关闭它”——也就是说，不需要罗比再做酒店预订的决策。如果她让机器人继续，平均预期回报将超过10。所以罗比将决定询问哈里特，如果她愿意，可以让她关掉它。
一般来说，除非罗比完全确定哈里特自己会怎么做，否则最好让她决定。事实证明，目标的不确定性对于确保我们关闭机器至关重要，即使它比我们更聪明。”
通过深度学习来实现罗素的理念，帮助人工智能系统为减少不确定性而了解人类的偏好。“当然，还需要进行更多的研究工作，才能实现这一点，”
研究人员面临两大挑战。“一个事实是，我们的行为远非理性，了解我们真正的基本偏好是很难的，”AI 系统需要对长期、中期和短期目标的等级进行推理。只有知道我们潜意识中存在的欲望，机器人才能真正帮助我们（并避免犯严重的错误）。
在斯坦福大学汽车研究中心的驾驶模拟器中，自动驾驶汽车正在了解人类驾驶员的喜好

第二个挑战是人类偏好的改变。我们的思想会随着我们生活的进程而改变，而且也会因为一些鸡毛蒜皮的小事而改变，偏好可能会取决于我们的心情，而机器人可能难以适应这种改变。
当然，还有第三个问题：坏人的喜好是怎样的？怎样才能阻止机器人满足其邪恶主人的邪恶目的？AI系统善于找到绕过禁令的方法，正如YouTube一直在努力修复的推荐算法一样，该算法正在利用无处不在的人类冲动。
尽管如此，研究者还是乐观地认为：虽然需要更多的算法和博弈论研究，在教机器人“做好人”的同时，我们可能会找到一种方法来教导自己。

丽莎老师讲机器人之可模仿人类大脑处理信息的纳米装置

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近十年以来，人工智能快速发展，机器学习的应用越来越广泛。人类因此收集了海量的数据，对于硬件系统计算能力的要求也更高了。但现在面临的问题是，目前这些硬件系统的计算力，并不能满足大量的数据处理需求。
基于这一问题，近日，来自新加坡国立大学纳米科学与纳米技术计划的研究人员在《自然》杂志的纳米技术专刊上发表了一篇论文，汇报了一种纳米级设备的发明。这一纳米材料平台可以实现最佳的数据存储计算，同时具有极高的能效。
上述研究第一次在纳米级设备中打破了电子的对称性，从而让设备自身产生不稳定的状态，模仿人类大脑的运作。
现在必须从各个层面重新考虑目前的计算方法：材料、设备和体系结构。而他们研究的成果在材料和设备两个方面进行了突破，“从根本上讲，这一设备的计算能力要比现有的要高效一百万倍。 ”现在的计算平台难以维持未来大规模的数据处理，无法实现大规模的人工智能算法。
研究团队的发明基于一种独特的材料平台。与传统的有机电子设备不同的是，平台具有高度的可复制性和耐用性。在材料方面，成就这一发明的关键分子系统，来自于印度科学培养协会的创意。
过去几十年，研究人员一直在研究氧化还原活性配体分子的家族系统。基于研究出的分子系统在制造存储设备上取得的成功，他们用新的钳位配体重新设计出一种分子系统，可以充当电子海绵。
事实上，纳米材料对于模仿人类大脑运作的研究一直非常重要。在2019年，加州大学洛杉矶分校的科学家就和日本国立材料科学研究所的研究人员共同发明了一种实验装置，可以模仿人类大脑的一些功能，例如学习、记忆、睡眠等，该装置就是由缠结的纳米银线制成的。不过，新加坡国立大学团队的研究更侧重于纳米设备处理信息的能力。
这次研究的主要发现在于电荷歧化或电子对称性的破坏。一直以来，这一现象就是物理学关注的重点，但它只能在特定条件（比如高温、低温或高压环境）下发生，因此无法转化到现实世界。此次研究成果可以让难以捉摸的电荷歧化现象在纳米级设备中发生，并且可以使用室温下的电场对其进行调制。
可以驱动这些设备自激（指不外加激励信号而自行产生恒稳和持续的振荡），甚至会表现出纯粹的不稳定和混乱的状态。这非常接近于模仿人类大脑进行运作的过程。
“现在，计算机科学家已经认识到，我们的大脑是现有的最节能、智能和能够容错的计算系统。此次发明的装置能够以最快的速度运行数百万次来模仿人脑的最佳特性，这将改变我们已知的计算方式。”接下来，团队正在努力开发可以模仿人脑功能的高效电路。

丽莎老师讲机器人之麻省理工学院开发自动块机器人M-Blocks

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麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）开发了一款自动块机器人M-Blocks。这是一组可以滚动，跳跃，旋转和排列成不同形状的机器人立方体，它们可以互相认出，并堆成所需的形状。
Blocks内部装有飞轮，飞轮以200000 rpm的转速旋转。当这些刹车突然制动时，角动量会沿该方向推动滑块，让它们旋转和翻转。
一个孤独的块机器人没有多大用处，但是让这些块机器人聚在一起完成更有趣的任务。为此，在块机器人每个边缘和面都嵌入了磁铁，以使其卡在一起，并且在每个面上具有独特的图案，以使它们彼此识别。麻省理工学院称它们为“ M块”。
“ M代表运动，磁力和魔力，”“'运动'，因为立方体可以通过跳跃来移动。“磁铁”，因为这些立方体可以使用磁体连接到其他立方体，并且一旦连接，它们就可以一起移动并连接到组装结构。“魔术”，因为我们看不到任何活动部件，并且立方体似乎是由魔术驱动的。”
拥有16个M块的自主团队可以完成团队合作，例如将自己排成一条线，跟随其他块上标记的箭头或移向光源。当它们足够靠近在一起时，会磁性地卡在一起。从那个位置，他们甚至可以通过“向上”扔自己而彼此爬上。一旦位于其他块的顶部，它们就可以向下滚动，一次只换一个面。
M区块在实现其目标方面相当有效，成功率约为90％。例如，在在线实验中，对这些块进行编程以查看它们的邻居并弄清楚它们是否连接到正确的位置。如果不是这样，它们将朝一个方向滚动直到到达行尾。
尽管这些测试仅涉及16个模块，但由于其可扩展性，未来的应用群可能达到数百，数千甚至更高。
关于Mblock独特之处在于，它价格便宜，功能强大，并且可能易于扩展到一百万个模块。” “ M块可以以一般方式移动。其他机器人系统具有复杂得多的运动机制，需要很多步骤，但是mblock系统具有更高的可扩展性。”
这些拥挤的机器人块不仅可以做些绝招，还可以做更多的事情。最终他们可以投入工作来建造临时结构，例如楼梯，以帮助人们进行检查或应对灾难。他们还可能最终用于制造业，医疗保健或游戏应用。