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English to Portuguese: Huawei debuts latest advanced chipset for smartphone (Huawei lança mais recente chipset avançado para smartphone) General field: Tech/Engineering Detailed field: Computers: Hardware
Source text - English Chinese tech giant Huawei unveiled its latest advanced chipset Friday ahead of the upcoming launch of its latest flagship smartphone, even as uncertainty hangs over whether the device can use Google's Android.
Huawei's consumer business CEO, Richard Yu, showed off the Kirin 990 chipset at the IFA consumer electronics fair in Berlin on Friday.
Optimized for new 5G networks and packing 10.3 billion transistors into its fingernail size, the Kirin 990 will be the brain powering the Mate 30 phone.
Huawei, the world's No. 2 smartphone maker, plans a global launch for the phone in Munich, Germany, on Sept. 19.
But with the U.S.-China trade war raging, it's unclear whether the device can use the Android operating system. Sanctions bar U.S. companies from selling technology to Huawei without government approval, though there are 90-day exemptions for a narrow list of products and services.
Yu revealed little about the Mate 30 as he showcased the company's other products. He touted the new chip's lower energy use and superfast 5G download speed.
"This is the latest semiconductor technology," he said.
Huawei has developed its Kirin line of chips to power some of its phones and reduce reliance on U.S.-based Qualcomm Corp.'s Snapdragon and other foreign suppliers. It has also built its own operating system, Hongmeng, though executives have said they hope to be able to keep using Android.
The U.S. and China are locked in tech and economic rivalry, with Washington pressuring allies to ban Huawei, the world's biggest supplier of telecom gear, from new 5G networks.
Beijing on Friday lambasted the U.S. opposition to Huawei after Vice President Mike Pence this week called on Iceland and other governments to find alternatives.
Foreign Ministry spokesman Geng Shuang accused American leaders of "abusing the concept of national security" to block Chinese commercial activity.
Translation - Portuguese A gigante chinesa de tecnologia Huawei apresentou seu mais recente chipset avançado na sexta-feira antes do próximo lançamento de seu mais recente smartphone, mesmo com a incerteza de que o dispositivo possa usar o Android do Google.
O Diretor executivo de negócio de consumo da Huawei, Richard Yu, exibiu o chipset Kirin 990 na feira de eletrônicos de consumo IFA em Berlim na sexta-feira.
Otimizado para novas redes 5G e com 10,3 bilhões de transistores no tamanho de uma unha, o Kirin 990 será o cérebro que alimenta o telefone Mate 30.
A huawei, a segunda maior fabricante de smartphones do mundo, planeja um lançamento global para o telefone em Munique, Alemanha, em 19 de setembro.
Mas com a guerra comercial entre EUA e China, não está claro se o dispositivo pode usar o sistema operacional Android. As sanções impedem as empresas americanas de venderem tecnologia para a Huawei sem a aprovação do governo, embora haja isenções de 90 dias para uma lista restrita de produtos e serviços.
Yu revelou pouco sobre o Mate 30 ao exibir os outros produtos da empresa. Ele elogiou o menor uso de energia do novo chip e a velocidade super rápida de download de 5G.
"Esta é a mais recente tecnologia de semicondutores", disse ele.
A Huawei desenvolveu sua linha de chips Kirin para alimentar alguns de seus telefones e reduzir a dependência do Snapdragon da Qualcomm Corp. nos EUA e de outros fornecedores estrangeiros. Ele também construiu seu próprio sistema operacional, Hongmeng, embora os executivos tenham dito que esperam poder continuar usando o Android.
Os EUA e a China estão presos à rivalidade tecnológica e econômica, com Washington pressionando aliados para proibir a Huawei, o maior fornecedor mundial de equipamentos de telecomunicações, das novas redes 5G.
Pequim na sexta-feira criticou a oposição dos EUA à Huawei depois que o vice-presidente Mike Pence pediu nesta semana que a Islândia e outros governos encontrem alternativas.
O porta-voz do Ministério das Relações Exteriores, Geng Shuang, acusou os líderes americanos de "abusarem do conceito de segurança nacional" para bloquear a atividade comercial chinesa.
English to Portuguese: A smart artificial hand for amputees merges user and robotic control (Mão artificial inteligente para amputados mescla controle robótico e de usuário) General field: Tech/Engineering Detailed field: Computers: Hardware
Source text - English EPFL scientists are developing new approaches for improved control of robotic hands—in particular for amputees—that combines individual finger control and automation for improved grasping and manipulation. This interdisciplinary proof of concept between neuroengineering and robotics was successfully tested on three amputees and seven healthy subjects. The results are published in today's issue of Nature Machine Intelligence.
The technology merges two concepts from two different fields. Implementing them both together had never been done before for robotic hand control, and contributes to the emerging field of shared control in neuroprosthetics.
One concept, from neuroengineering, involves deciphering intended finger movement from muscular activity on the amputee's stump for individual finger control of the prosthetic hand which has never before been done. The other, from robotics, allows the robotic hand to help take hold of objects and maintain contact with them for robust grasping.
"When you hold an object in your hand, and it starts to slip, you only have a couple of milliseconds to react," explains Aude Billard who leads EPFL's Learning Algorithms and Systems Laboratory. "The robotic hand has the ability to react within 400 milliseconds. Equipped with pressure sensors all along the fingers, it can react and stabilize the object before the brain can actually perceive that the object is slipping. "
How shared control works
The algorithm first learns how to decode user intention and translates this into finger movement of the prosthetic hand. The amputee must perform a series of hand movements in order to train the algorithm that uses machine learning. Sensors placed on the amputee's stump detect muscular activity, and the algorithm learns which hand movements correspond to which patterns of muscular activity. Once the user's intended finger movements are understood, this information can be used to control individual fingers of the prosthetic hand.
"Because muscle signals can be noisy, we need a machine learning algorithm that extracts meaningful activity from those muscles and interprets them into movements," says Katie Zhuang first author of the publication.
Next, the scientists engineered the algorithm so that robotic automation kicks in when the user tries to grasp an object. The algorithm tells the prosthetic hand to close its fingers when an object is in contact with sensors on the surface of the prosthetic hand. This automatic grasping is an adaptation from a previous study for robotic arms designed to deduce the shape of objects and grasp them based on tactile information alone, without the help of visual signals.
Many challenges remain to engineer the algorithm before it can be implemented in a commercially available prosthetic hand for amputees. For now, the algorithm is still being tested on a robot provided by an external party.
"Our shared approach to control robotic hands could be used in several neuroprosthetic applications such as bionic hand prostheses and brain-to-machine interfaces, increasing the clinical impact and usability of these devices," Silvestro Micera, EPFL's Bertarelli Foundation Chair in Translational Neuroengineering, and Professor of Bioelectronics at Scuola Superiore Sant"Anna.
Translation - Portuguese Os cientistas da EPFL estão desenvolvendo novas abordagens para melhorar o controle das mãos robóticas - especialmente para amputados - que combinam controle individual de dedos e automação para melhorar a preensão e a manipulação. Esta prova interdisciplinar de conceito entre neuroengenharia e robótica foi testada com sucesso em três amputados e sete indivíduos saudáveis. Os resultados são publicados na edição de hoje da Nature Machine Intelligence.
A tecnologia mescla dois conceitos de dois campos diferentes. A implementação de ambos juntos nunca havia sido feita antes para o controle robótico das mãos e contribui para o emergente campo de controle compartilhado em neuroprosthetics.
Um conceito, da neuroengenharia, envolve decifrar o movimento pretendido dos dedos da atividade muscular no coto do amputado para o controle individual dos dedos da mão protética, o que nunca foi feito antes. O outro, da robótica, permite que a mão robótica ajude a segurar objetos e mantenha contato com eles para agarrar com robustez.
"Quando você segura um objeto na mão e ele começa a escorregar, você tem apenas alguns milissegundos para reagir", explica Aude Billard, que lidera o Laboratório de Sistemas e Algoritmos de Aprendizagem da EPFL. "A mão robótica tem a capacidade de reagir em 400 milissegundos. Equipada com sensores de pressão ao longo dos dedos, pode reagir e estabilizar o objeto antes que o cérebro perceba que está escorregando".
Como funciona o controle compartilhado
O algoritmo primeiro aprende como decodificar a intenção do usuário e traduz isso no movimento do dedo da mão protética. O amputado deve executar uma série de movimentos das mãos para treinar o algoritmo que usa aprendizagem de máquina. Os sensores colocados no coto do amputado detectam atividade muscular e o algoritmo descobre quais movimentos da mão correspondem a quais padrões de atividade muscular. Uma vez que os movimentos dos dedos pretendidos pelo usuário sejam entendidos, essas informações podem ser usadas para controlar dedos individuais da mão protética.
"Como os sinais musculares podem ser barulhentos, precisamos de um algoritmo de aprendizado de máquina que extraia atividades significativas desses músculos e os interprete em movimentos", diz Katie Zhuang, primeira autora da publicação.
Em seguida, os cientistas criaram o algoritmo para que a automação robótica entre em ação quando o usuário tenta agarrar um objeto. O algoritmo diz à mão protética para fechar os dedos quando um objecto está em contacto com sensores na superfície da mão protética. Este agarramento automático é uma adaptação de um estudo anterior para braços robóticos concebidos para deduzir a forma dos objectos e agarrá-los com base apenas na informação táctil, sem a ajuda de sinais visuais.
Muitos desafios permanecem para projetar o algoritmo antes que ele possa ser implementado em uma mão protética comercialmente disponível para amputados. Por enquanto, o algoritmo ainda está sendo testado em um robô.
“Nossa abordagem compartilhada para controlar as mãos robóticas poderia ser usada em várias aplicações neuroprotéticas, como próteses biônicas de mão e interfaces cérebro máquina, aumentando o impacto clínico e a usabilidade desses dispositivos”, Silvestro Micera, presidente da Fundação Bertarelli da EPFL em Neuroengenharia Translacional e professor da Bioelectronics at Scuola Superiore Sant"Anna.
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Translation education
Other - National Research Tomsk State University & Palex
Experience
Years of experience: 1. Registered at ProZ.com: Jun 2019.
I'm from Brazil and started my career in computer science. I have a degree in mathematics applied to computing. I worked as a programmer, systems analyst and computer teacher. I work as a freelance translator for over a year.
Other professional details:
- Proficient in computer tools used to support and streamline translation activities (MS-Office, LibreOfficer, Adobe Acrobat, Wordfast Anywhere, OmegaT)
Keywords: portuguese, computer, technology, software, translator, english
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