有觸感、能識別物體，“人工智能手套”將助力AI醫(yī)療精準化

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來源：科技日報

2019-06-04

麻省理工學院科學家薩博拉馬伊安·桑德拉姆及其同事，設計了一種實用且簡易廉價的可伸縮觸覺手套，其僅需10美元，手套上面布置了548個傳感器和64個導電線電極。

根據(jù)英國《自然》雜志30日發(fā)表的一項工程學論文，美國麻省理工學院團隊報告研發(fā)出一種裝配了傳感器的“人工智能手套”，可以學習識別單個物體、估算重量和應用觸覺反饋。這一成果有助于未來設計假體、機械工具和人機交互系統(tǒng)。

人類能夠以適當?shù)牧Χ茸ノ蘸透惺芪矬w，但是這種感覺反饋卻很難在機器人身上實現(xiàn)。近年來，基于計算機視覺的抓握策略，在新興機器學習工具的幫助下，取得了長足進步，但是目前依然缺少依賴于觸覺信息的平臺。

此次，麻省理工學院科學家薩博拉馬伊安·桑德拉姆及其同事，設計了一種實用且簡易廉價的可伸縮觸覺手套，其僅需10美元，手套上面布置了548個傳感器和64個導電線電極。

這種觸覺手套相當于由一張力敏薄膜和導電線網(wǎng)絡組成的傳感器陣列。電極與薄膜之間的每一個重合點都對垂直力敏感，并會記錄通過薄膜的電阻。研究人員帶上手套單手操控物體，由此記錄了一個大規(guī)模的觸覺圖譜數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集包含手指區(qū)域的空間關聯(lián)和對應，它們代表了人類抓握的觸覺特征。

研究團隊使用手套，單手與26個物體進行互動，時間超過5個小時，并錄下了觸覺視頻。之后，他們利用記錄下來的數(shù)據(jù)訓練一種深度學習網(wǎng)絡來識別這些圖片，發(fā)現(xiàn)該深度學習網(wǎng)絡能夠通過持握方式鑒定出不同的物體。

這一技術(shù)的未來應用將非常廣泛，譬如可用于機器人手術(shù)。這一領域此前的局限之一就是機器人缺乏人類外科醫(yī)生操作的“手感”，增加了手術(shù)的不確定性和風險性，但通過力觸覺反饋機制，可以讓手術(shù)機器人將觸覺實時傳遞給主刀醫(yī)生以及處理器，進一步將人工智能醫(yī)療精準化。

總編輯圈點

當你輕輕拿起一顆雞蛋，既不會用力過度捏爆它，也不會力道過輕把它摔地上，這種人類與生俱來的本領，對機器人來說卻是個大挑戰(zhàn)。觸覺并非簡單的系統(tǒng)，我們隨隨便便一個抓取動作，可以組合運用到各種感知能力，但對機器人來說，再多的算法疊加，它仍然如同盲人摸象?，F(xiàn)在，深度學習賦予了機器人更好的觸覺表現(xiàn)，開始讓低等的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高等的信息，或許不久的未來，機器人將能真正擁有皮膚一般的感知功能。

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