“人工智能手套”让机器人有了触感

根据英国《自然》杂志30日发表的一篇工程论文，麻省理工学院团队报告称，他们开发了一种“人工智能手套”，这种手套配备了传感器，可以学习识别单个物体、估计重量和应用触觉反馈。这一成果有助于未来假肢、机械工具和人机交互系统的设计。

人类可以用适当的力量抓住和感觉物体，但是这种感觉反馈在机器人上很难实现。近年来，基于计算机视觉的抓取策略在新型机器学习工具的帮助下取得了很大的进步，但仍然缺乏依赖触觉信息的平台。

这次，麻省理工学院的科学家萨布拉马依安·桑德拉和他的同事设计了一种实用、简单、廉价的可伸缩触觉手套，只花了10美元。548个传感器和64个导线电极布置在手套上。

这种触觉手套相当于一个由张力敏感膜和导线网络组成的传感器阵列。电极和薄膜之间的每个重合点对垂直力敏感，并记录通过薄膜的电阻。研究人员戴上手套，用一只手触摸物体，从而记录下大规模的触觉图谱数据集。该数据集包含手指区域的空间关联和对应，其代表人类抓握的触觉特征。

研究小组用手套用一只手与26个物体互动超过5个小时，并录制触觉视频。之后，他们利用记录的数据训练一个深度学习网络来识别这些图片，并发现深度学习网络可以通过保持来识别不同的对象。

这项技术的未来应用将非常广泛，例如，它可以用于机器人手术。这个领域以前最大的限制之一是机器人缺乏人类外科医生的“感觉”，这增加了手术的不确定性和风险。然而，通过触觉反馈机制，手术机器人可以将触觉实时传递给外科医生和处理器，进一步提高了人工智能医疗的准确性。

总编辑圈

当你轻轻地捡起一个鸡蛋时，你既不会用太大的力量压碎它，也不会用太大的力量把它摔到地上。这种人类天生的能力对机器人来说是一个巨大的挑战。触摸不是一个简单的系统。我们可以随意使用抓取动作，并将其与各种感知能力相结合。然而，对于机器人来说，它仍然像盲人用更多的算法触摸图像。现在，深入的学习给了机器人更好的触觉性能，并开始将低级数据转换成高级信息。也许在不久的将来，机器人将真正拥有类似皮肤的感官功能。