新加坡國(guó)立大學(xué)（NUS）的研究人員利用英特爾的神經(jīng)形態(tài)芯片Loihi，開(kāi)發(fā)出了一種人造皮膚，使機(jī)器人能夠以比人類感覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)快1000倍的速度檢測(cè)觸覺(jué)。該系統(tǒng)還可以以比眨眼快10倍的速度識(shí)別物體的形狀、質(zhì)地和硬度。研究人員認(rèn)為，這項(xiàng)工作可以改善人機(jī)交互，使護(hù)理機(jī)器人和自動(dòng)化機(jī)器人手術(shù)等更為可行。

在研究中，NUS研究團(tuán)隊(duì)首先訓(xùn)練一個(gè)裝有人造皮膚的機(jī)械手來(lái)閱讀盲文，機(jī)械手將觸覺(jué)數(shù)據(jù)傳遞給Loihi，由Loihi進(jìn)行翻譯，準(zhǔn)確率超過(guò)92％，并且功耗比標(biāo)準(zhǔn)Von Neumann（馮·諾依曼）處理器低20倍。

在這項(xiàng)工作的基礎(chǔ)上，新加坡國(guó)立大學(xué)團(tuán)隊(duì)通過(guò)將視覺(jué)和觸覺(jué)數(shù)據(jù)結(jié)合到脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）中，進(jìn)一步提高了機(jī)器人的感知能力。為此，他們讓一個(gè)機(jī)器人利用來(lái)自人造皮膚和基于事件的相機(jī)的感官輸入，對(duì)裝有不同量液體的各種不透明容器進(jìn)行分類。研究人員也使用了相同的觸覺(jué)和視覺(jué)傳感器，來(lái)測(cè)試感知系統(tǒng)識(shí)別旋轉(zhuǎn)滑移的能力，這對(duì)于穩(wěn)定抓握至關(guān)重要。將觸覺(jué)和視覺(jué)數(shù)據(jù)結(jié)合在一起，訓(xùn)練機(jī)械手使用人造皮膚和圖像采集設(shè)備對(duì)容器進(jìn)行分類，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到GPU和Loihi，演示了通過(guò)尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將基于事件的視覺(jué)和觸摸相結(jié)合，使該系統(tǒng)比單獨(dú)使用視覺(jué)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性提高了10％。

研究人員還發(fā)現(xiàn)，Loihi處理傳感數(shù)據(jù)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(jī)器人學(xué)：科學(xué)與系統(tǒng)（Robotics: Science andSystems）》上發(fā)表了他們的發(fā)現(xiàn)。新加坡國(guó)立大學(xué)計(jì)算學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系的助理教授Harold Soh表示：“我們對(duì)這些研究結(jié)果感到興奮。這表明神經(jīng)擬態(tài)系統(tǒng)有希望結(jié)合多傳感器，解決機(jī)器人感知能力難題。這讓我們朝著制造節(jié)能而且值得信賴的機(jī)器人又邁出了一步，這種機(jī)器人能夠在意外情況下迅速、恰當(dāng)?shù)刈龀龇磻?yīng)。”