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人間には視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚の五つの重要な感覚があります。科学技術の発展のおかげで、現代のロボット システムもこれらの感覚のうち少なくとも 2 つを備えています。たとえば、ロボットの視覚はカメラで処理でき、ロボットの聴覚は統合されたマイク システムから得られます。近い将来、ロボットには触覚という別の感覚が備わる可能性があります。
他の感覚と同様に、触覚は人間の基本的な生活活動のすべてにおいて重要な役割を果たします。ボトルを開ける、靴ひもを結ぶなどの単純な動作は、手で物体を感じることができなければ、はるかに複雑になります。ロボットにも同様のことが当てはまり、人工知能の多大な支援にもかかわらず、触覚の欠如により、多くの「操作」を必要とする細心の注意を払うロボットの能力は大幅に制限されます。
シンガポール国立大学 (NUS) の研究者らは、一連の顕微鏡センサーと「脳」を統合する「人工皮膚」システムの組み合わせを使用することで、上記の問題の解決策を発見しました。」 AI。
このシステムは、電子センサーの専門家であるベンジャミン ティー准教授と、コンピューター サイエンスと人工知能の専門家であるエンジニアのハロルド ソーが率いる、NUS のコンピューター サイエンスと人工知能の主要な専門家のチームによって開発されました。 。二人は協力して、触覚と視覚を組み合わせたロボット用の触覚認識システムを作成しました。
研究チームのメンバー
研究チームによると、このシステムは人間の神経系よりも 1,000 倍速く反応することができ、物体の形状、質感、硬さを判断する能力も備えています。まばたきの 10 倍の速さです。」ベンジャミン・ティーはこれを「これまでで最もスマートな人工皮膚」と呼んでいます。
しかし、統合センサーを備えたこの人工皮膚は、ロボットの触覚の問題の半分しか解決しません。残りの50%はAIによる「人工頭脳」の処理に分類されます。
人工神経システム
研究者らは、IntelのLoihi AIチップに基づいて感覚信号を処理できる人工脳を作成した。このチップは基本的に、人間のニューロンにヒントを得た人工ニューラル ネットワークからのデータと、電気信号を介してニューラル ネットワーク間で信号がどのように伝達されるかを処理します。
大量の情報を迅速かつ効率的に送信する能力は、人間の神経システムが非常に優れているものです。これは科学者が自分たちのシステムで学ぼうとしているものです。
「手から滑り落ちないように物体を掴みます。そして、もし滑り落ちたら、反射的により強い力で素早くそれを掴むことができます。これが神経系の働きです。人間はそれをミリ秒レベルで処理できます。」
ロボットの初期テスト
システムの初期テストで、研究者らはロボットハンドに人工皮膚システムを取り付け、点字(視覚障害者向けのテキスト)を読む任務を与えた。このシステムは、皮膚によって収集された信号をロイヒ チップに送信し、ロイヒ チップがデータを特定の意味に変換しました。AI アルゴリズムは、標準のフォン ノイマン プロセッサよりも消費電力を 20 分の 1 に抑えながら、92% 以上の精度で点字を分類します。
このシステムは、形態学的脳と視覚および触覚データを組み合わせたものです。
次に研究者らは、視覚データと触覚データを組み合わせる利点をテストしました。彼らはシステムにカメラを追加し、さまざまな量の液体が入った容器を分類するようにロボットを訓練しました。結果は、システムがこのタスクを現在最もパフォーマンスの高い GPU より 21% 高速に処理しながら、消費電力を 45 分の 1 に抑えていることを示しました。
このシステムが広く適用されれば、工場や倉庫での物体の取り扱い、さらには人間の健康や手術などの医療現場でさえも、より複雑なタスクを実行するのに役立ちます。
もちろん、その視点に到達するには、ベンジャミン ティー、ハロルド ソー、そして彼らの同僚が解決しなければならない課題がまだたくさんあります。
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