National Center for Nuclear Robotics

National Center for Nuclear Robotics

Etablerade	2018 ( 2018 )
Forskningstyp	Forskning
Budget	£42 miljoner (2018)
Forskningsområde	Artificiell intelligens Robotik Miljövetenskap Fotonvetenskap Datavetenskap Beräkningsvetenskap
Direktör	Rustam Stolkin
Plats	birmingham
Tillhörigheter	University of Birmingham University of Edinburgh Lancaster University University of Essex Queen Mary University of London University of Lincoln University of Bristol University of the West of England, Bristol
Driftsbyrå	University of Birmingham
Hemsida	www.ncnr.org.uk

National Centre for Nuclear Robotics ( NCNR ) är ett vetenskaps- och ingenjörsforskningskonsortium av åtta universitet i Storbritannien som leds av University of Birmingham, som syftar till att utveckla teknik för att ta itu med problemet med kärnavfall i Storbritannien. Som en del av initiativet utvecklar NCNR teknologier som maskinseende , artificiell intelligens och avancerad robotik för att avveckla 4,9 miljoner ton kärnavfall som genererats av kärnkraftsindustrin i landet under det förflutna sedan början av 1950-talet.

Översikt

NCNR lanserades 2018 och University of Birmingham fick £42 miljoner i finansiering, medfinansierad av Engineering and Physical Sciences Research Council , för att etablera det. Konsortiet av de åtta universiteten består av University of Birmingham , University of Bristol , University of Edinburgh , Lancaster University , University of Essex , Queen Mary University of London , University of Lincoln och University of the West of England . Från och med 2018 är Rustam Stolkin direktör för NCNR.

Forskargruppen vid University of Birmingham studerade motivet bakom robotar som utför uppgifter som människor för att säkert arbeta tillsammans med människor. Laget bestod av Valerio Ortenzi, Marco Controzzi, Francesca Cini, Juxi Leitner, Matteo Bianchi, Maximo A Roa, Peter Corke. Denna forskning publicerades i tidskriften Nature Machine Intelligence.

Lancaster University har som mål att utveckla datorsystemprogramvara för att göra robotarna halvautonoma , vilket kommer att förenkla mänsklig kontroll på distans på grund av de mycket radioaktiva miljöerna kring kärnavfall där robotarna verkar. Forskarna vid Lancaster University utvecklade ett mobilt robotsystem som består av bildprogramvara och en Microsoft Kinect- kamera med två manipulerande armar, vilket gör det lättare att identifiera, greppa och skära av föremål som metallrör, som vanligtvis finns på kärnkraftsavvecklingsplatser. Forskargruppen bestod av Manuel Bandala, Craig West, Stephen Monk, Allahyar Montazeri och James Taylor, och forskningen publicerades i MDPI Robotics.

Som en del av konsortiet har University of Essex som mål att forska om effekterna av strålning på elektroniken i robotsystem och utveckla nya metoder för att öka motståndskraften hos hårdvara och mjukvara i elektroniksystemen, och att ge motståndskraft och robusthet mot strålningsskador. Arbetet är ett aktivt samarbete mellan konsortiets partner och NASA Jet Propulsion Laboratory . Forskarna vid University of Essex utvecklade en metod som heter SoCodeCNN för att överbrygga klyftan mellan naturlig språkbehandling och datorseende med hjälp av konvolutionella neurala nätverk, i syfte att öka motståndskraften hos elektroniksystemens hårdvara och mjukvara mot strålningsskador. Forskargruppen bakom utvecklingen av SoCodeCNN leds av Klaus McDonald-Maier och bestod av Somdip Dey, Amit Kumar Singh och Dilip Kumar Prasad. SoCodeCNN lyftes fram som den mest populära artikeln i IEEE Access efter publicering.

University of Lincoln utvecklar visionsstyrda självlärande mobila robotar. Målet för forskargruppen vid University of Lincoln är att bygga system som kan använda maskininlärning för att anpassa sig till de unika förhållandena på kärnkraftsanläggningar som är förorenade av strålning. Forskargruppen leds av Gerhard Neumann.

Som en del av konsortiet utvecklade University of Bristol specialutrustade drönare med hjälp av fjärravkänningslidar för att kartlägga de mest radioaktiva platserna i Tjernobyls Röda Skog .

Se även

• Kärnavfall
• Artificiell intelligens

externa länkar

• Officiell hemsida