Robot học và AI vật lý

Da thuộc điện tử dựa trên hệ thống thần kinh cảm giác của con người

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Một hệ thống thần kinh nhân tạo mới đã được phát triển bởi Giáo sư Benjamin Tee và các nhà nghiên cứu tại Đại học Quốc gia Singapore (NUS). Công nghệ mới này được tạo ra bởi Tee và một nhóm các nhà nghiên cứu và nhà khoa học từ Bộ môn Khoa học Vật liệu và Kỹ thuật tại Khoa Kỹ thuật của NUS. Tee và nhóm của ông đã phát triển da điện tử mới này trong một năm rưỡi, và ông đã làm việc trên công nghệ này trong nhiều năm. Mục tiêu của ông là tạo ra một công nghệ giúp robot và thiết bị giả có thể cảm nhận được cảm giác chạm tốt hơn.

Hệ thống mới này được gọi là Da điện tử mã hóa không đồng bộ (ACES), nghiên cứu và phát triển đã được công bố trên tạp chí Science Robotics vào ngày 18 tháng 7 năm 2019. Trước khi phát triển này, da điện tử có nhiều dây và dễ bị hư hỏng.

Da điện tử mới này có cùng cảm giác chạm như da người, và nó có khả năng phản ứng cực kỳ cao. Nó cũng có thể xử lý hư hỏng tốt hơn da thật. Tee giải thích công nghệ và cách nó vượt trội so với da của chúng ta ở một số khía cạnh.

“Con người sử dụng cảm giác chạm của mình để hoàn thành mọi nhiệm vụ hàng ngày, chẳng hạn như cầm một cốc cà phê hoặc bắt tay. Nếu không có nó, chúng ta sẽ mất thăng bằng khi đi. Tương tự, robot cần có cảm giác chạm để tương tác tốt hơn với con người, nhưng robot hiện nay vẫn không thể cảm nhận được vật thể một cách tốt.

Các nhà nghiên cứu tại trường đại học đã sử dụng hệ thống thần kinh cảm giác của con người làm mô hình. Hệ thống thần kinh điện tử ACES phát hiện tín hiệu tương tự như hệ thống thần kinh của con người, nhưng ACES có một mạng lưới cảm biến và một dây dẫn điện duy nhất. Điều này khác với các nhóm dây thần kinh trong da người. Giáo sư Tee giải thích lý do tại sao da điện tử được mô phỏng theo hệ thống thần kinh cảm giác của con người.

“Hệ thống thần kinh cảm giác của con người cực kỳ hiệu quả, và nó hoạt động mọi lúc đến mức chúng ta thường coi nó là điều hiển nhiên. Nó cũng rất mạnh mẽ trước hư hỏng. Ví dụ, cảm giác chạm của chúng ta không bị ảnh hưởng khi chúng ta bị cắt. Nếu chúng ta có thể mô phỏng cách hệ thống sinh học của chúng ta hoạt động và làm cho nó tốt hơn, chúng ta có thể đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực robot, nơi da điện tử được áp dụng chủ yếu.”

Hệ thống ACES nhanh hơn hệ thống thần kinh cảm giác của con người. Nó có thể phát hiện chạm hơn 1.000 lần nhanh hơn. Nó cũng có thể phân biệt giữa các tiếp xúc vật lý khác nhau giữa các cảm biến. Nó có thể làm điều này trong ít hơn 60 nano giây, nhanh nhất từ trước đến nay đối với công nghệ da điện tử. Một ưu điểm khác của da điện tử là nó có thể xác định hình dạng, độ cứng và kết cấu của vật thể trong 10 mili giây. Nó có thể làm điều này nhờ độ trung thực cao và tốc độ thu thập. Giống như da người thật, da điện tử mới này mạnh mẽ trước hư hỏng vật lý. Da, dù là da người hay da điện tử, luôn tương tác với môi trường bên ngoài, điều này gây ra nhiều hư hỏng. Vì hệ thống ACES sử dụng một dây dẫn điện với các cảm biến độc lập, da vẫn hoạt động miễn là có ít nhất một kết nối giữa cảm biến và dây dẫn.

Sự phát triển công nghệ mới này có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như ứng dụng Trí tuệ nhân tạo chẳng hạn như chi giả và giao diện máy tính với người. Giáo sư Tee nói về các khả năng.

“Khả năng mở rộng là một yếu tố quan trọng khi các mảnh da điện tử hiệu suất cao lớn được yêu cầu để bao phủ các bề mặt lớn của robot và thiết bị giả. ACES có thể dễ dàng kết hợp với bất kỳ loại lớp da cảm biến nào, chẳng hạn như những lớp được thiết kế để cảm nhận nhiệt độ và độ ẩm, để tạo ra da điện tử hiệu suất cao với cảm giác chạm vượt trội có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau.”

Công nghệ này sẽ tiếp tục phát triển, và đây là một lĩnh vực khác đang di chuyển nhanh chóng và tạo ra những cơ hội tuyệt vời. Nó sẽ đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực robot vì đó là nơi hầu hết da điện tử hiện đang được áp dụng.

Alex McFarland là một nhà báo và nhà văn về trí tuệ nhân tạo, khám phá những phát triển mới nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ông đã hợp tác với nhiều công ty khởi nghiệp và xuất bản về trí tuệ nhân tạo trên toàn thế giới.