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[導(dǎo)讀] 美國麻省理工學(xué)院團隊報告研發(fā)出一種裝配了傳感器的“人工智能手套”,可以學(xué)習(xí)識別單個物體、估算重量和應(yīng)用觸覺反饋。這一成果有助于未來設(shè)計假體、機械工具和人機交互系統(tǒng)。 人類能夠以適當(dāng)?shù)牧Χ?

美國麻省理工學(xué)院團隊報告研發(fā)出一種裝配了傳感器的“人工智能手套”,可以學(xué)習(xí)識別單個物體、估算重量和應(yīng)用觸覺反饋。這一成果有助于未來設(shè)計假體、機械工具和人機交互系統(tǒng)。

人類能夠以適當(dāng)?shù)牧Χ茸ノ蘸透惺芪矬w,但是這種感覺反饋卻很難在機器人身上實現(xiàn)。近年來,基于計算機視覺的抓握策略,在新興機器學(xué)習(xí)工具的幫助下,取得了長足進步,但是目前依然缺少依賴于觸覺信息的平臺。

此次,麻省理工學(xué)院科學(xué)家薩博拉馬伊安·桑德拉姆及其同事,設(shè)計了一種實用且簡易廉價的可伸縮觸覺手套,其僅需10美元,手套上面布置了548個傳感器和64個導(dǎo)電線電極。

這種觸覺手套相當(dāng)于由一張力敏薄膜和導(dǎo)電線網(wǎng)絡(luò)組成的傳感器陣列。電極與薄膜之間的每一個重合點都對垂直力敏感,并會記錄通過薄膜的電阻。研究人員帶上手套單手操控物體,由此記錄了一個大規(guī)模的觸覺圖譜數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包含手指區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)和對應(yīng),它們代表了人類抓握的觸覺特征。

研究團隊使用手套,單手與26個物體進行互動,時間超過5個小時,并錄下了觸覺視頻。之后,他們利用記錄下來的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一種深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來識別這些圖片,發(fā)現(xiàn)該深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠通過持握方式鑒定出不同的物體。

這一技術(shù)的未來應(yīng)用將非常廣泛,譬如可用于機器人手術(shù)。這一領(lǐng)域此前最大的局限之一就是機器人缺乏人類外科醫(yī)生操作的“手感”,增加了手術(shù)的不確定性和風(fēng)險性,但通過力觸覺反饋機制,可以讓手術(shù)機器人將觸覺實時傳遞給主刀醫(yī)生以及處理器,進一步將人工智能醫(yī)療精準化。

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