新加坡國立大學(NUS)的研究人員利用英特爾的神經形態芯片Loihi,開發出了一種人造皮膚,使機器人能夠以比人類感覺神經係統快1000倍的速度檢測觸覺。該係統還可以以比眨眼快10倍的速度識別物體的形狀、質地和硬度。研究人員認為,這項工作可以改善人機交互,使護理機器人和自動化機器人手術等更為可行。
在研究中,NUS研究團隊首先訓練一個裝有人造皮膚的機械手來閱讀盲文,機械手將觸覺數據傳遞給Loihi,由Loihi進行翻譯,準確率超過92%,並且功耗比標準Von Neumann(馮·諾依曼)處理器低20倍。
在這項工作的基礎上,新加坡國立大學團隊通過將視覺和觸覺數據結合到脈衝神經網絡(SNN)中,進一步提高了機器人的感知能力。為此,他們讓一個機器人利用來自人造皮膚和基於事件的相機的感官輸入,對裝有不同量液體的各種不透明容器進行分類。研究人員也使用了相同的觸覺和視覺傳感器,來測試感知係統識別旋轉滑移的能力,這對於穩定抓握至關重要。將觸覺和視覺數據結合在一起,訓練機械手使用人造皮膚和圖像采集設備對容器進行分類,並將數據發送到GPU和Loihi,演示了通過尖峰神經網絡將基於事件的視覺和觸摸相結合,使該係統比單獨使用視覺數據的準確性提高了10%。
研究人員還發現,Loihi處理傳感數據的速度比性能最佳的GPU高21%,而功耗卻降低了45倍。研究人員在近日的《機器人學:科學與係統(Robotics: Science andSystems)》上發表了他們的發現。新加坡國立大學計算學院計算機科學係的助理教授Harold Soh表示:“我們對這些研究結果感到興奮。這表明神經擬態係統有希望結合多傳感器,解決機器人感知能力難題。這讓我們朝著製造節能而且值得信賴的機器人又邁出了一步,這種機器人能夠在意外情況下迅速、恰當地做出反應。”
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