新しい研究は、ソフト自己駆動摩擦電気ナノ発電装置と深層学習支援データ分析に基づく水中3次元触覚テンセグリティ（U3DTT）を提案しています

The condensed version of the Japanese text is '新しい研究は、U3DTTを提案しています

「AUV」とは「自律型水中無人機」の略で、深海の下にあるものを発見するために広範な応用があります。この深海の下にあるものは探索や到達が困難であり、AUVはそれらの問題を探知することができず、海中に存在する岩石や土壌の狭い空間や細長い充填物に到達することができません。研究グループの前には、深海環境に関する適切なデータを提供するため、各部分に到達できる技術を構築するという明確な問題がありました。

この問題に対処するため、研究者たちは「U3DTT」という技術を開発しました。U3DTTは「水中三次元触覚テンセグリティ」の略で、ニューラルネットワーク、オートエンコーダ、ボルツマンマシンなどのディープラーニングアルゴリズムを利用します。このデバイスはトライボ電気メカニズムに基づいており、トライボ電気センサーを備えています。デバイスがキャプチャした3D情報は、センサーの出力電圧を一定に保つことで抽出できます。これにより、衝突するAUVに触覚フィードバックを提供し、高い弾性速度で生き残ることを保証します。ディープラーニングをベースとしたAUVであるU3DTTは、AUVと統合され、正確な姿勢を推定し、前のAUVによって誤って発射された自然環境を修正しました。また、ディープラーニング技術に関連するさまざまな応用もあります。以下にそれらをリストアップします。

U3DTTデバイスは、ディープラーニングアルゴリズムを使用して実装されるロボティクスの分野で応用があります。高い感度と自由度を持つため、AUVに比べて高速な応答が可能です。U3DTTデバイスは、3Dセンシングフィードバックを提供するロボットによって自動化されています。また、陸上の植物や動物の構造に影響を受け、それに応じて条件を模倣します。主な認識は水中の音と流体力学的特性に基づいており、これらはターゲットに関する情報を提供します。これらの結果は、地下ロボット工学の驚異的な進歩を示しています。これは人工知能の分野での地下応用でした。

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研究の結果から、U3DTTは姿勢を推定することで地下の3D空間に存在するすべての障害物について情報を提供できることが証明されました。研究者たちは、将来のナノジェネレーターが制限された水域での情報収集やデータ分析の問題を大幅に解決できることを期待しています。人工知能に基づく多くの水中インテリジェント機器やさらなる進歩が近い将来に現れるでしょう。

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