Введите Ваш номер

Сверхчувствительная перчатка

Ученые из  Массачусетского Технологического Университета (MIT) разработали сенсорную перчатку, наделив ее способностями человеческой ладони.
Исследователи MIT собрали массивный набор данных, который позволяет системе искусственного интеллекта (ИИ) распознавать объекты только на ощупь. Информация может быть полезна, чтобы научить роботов идентифицировать и манипулировать объектами, а также может помочь в проектировании протезов.
Исследователи разработали недорогую трикотажную перчатку, называемую "масштабируемой тактильной перчаткой" (STAG), оснащенную примерно 550 крошечными датчиками почти по всей руке. Каждый датчик фиксирует сигналы давления, когда люди взаимодействуют с объектами различными способами. Нейронная сеть обрабатывает сигналы, чтобы "узнать" набор данных паттернов сигналов давления, связанных с конкретными объектами. Затем система использует этот набор данных для классификации объектов и прогнозирования их веса по ощущениям, без необходимости визуального ввода.
Исследователи собрали с помощью STAG базу данных которая позволяет определить 26 предметов, включая банку газировки, ножницы, теннисный мяч, ложку, ручку и кружку. Используя набор данных, система научилась определять предметы с точностью до 76 процентов. Система также может предсказать правильный вес большинства предметов, которые не тяжелее 60 грамм.

Подобные перчатки на основе датчиков, существующие сегодня, стоят тысячи долларов и часто содержат около 50 датчиков, и охватывают значительно меньше информации. Несмотря на то, что STAG производит высокоточные данные, сделаны они из дешевых материалов стоимостью около $10.

Тактильная система зондирования может использоваться в сочетании с традиционным компьютерным зрением и наборами данных на основе изображений, чтобы роботы лучше понимали взаимодействие с объектами.

“Люди могут идентифицировать и обрабатывать объекты, потому, что у нас есть тактильная обратная связь. Прикасаясь к предметам, мы ощупываем их и понимаем, что это такое. У роботов нет такой богатой обратной связи", - говорит доктор наук, Субраманян Сундарам, бывший аспирант лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (CSAIL). "Мы всегда хотели, чтобы роботы делали то, что могут люди, например, мыли посуду или выполняли другую работу по дому. Если вы хотите, чтобы роботы делали эти вещи, они должны уметь манипулировать объектами очень хорошо.”

Производители протезов потенциально могут использовать информацию, чтобы, скажем, выбрать оптимальные места для размещения датчиков давления и помочь настроить протезирование на задачи и объекты, с которыми люди регулярно взаимодействуют.

Источник: MIT news