根據英國《自然》雜志5月30日發(fā)表的一項工程學(xué)論文，美國麻省理工學(xué)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(xué)習識別單個(gè)物體、估算重量和應用觸覺(jué)反饋。這一成果有助于未來(lái)設計假體、機械工具和人機交互系統。

　　人類(lèi)能夠以適當的力度抓握和感受物體，但是這種感覺(jué)反饋卻很難在機器人身上實(shí)現。近年來(lái)，基于計算機視覺(jué)的抓握策略，在新興機器學(xué)習工具的幫助下，取得了長(cháng)足進(jìn)步，但是目前依然缺少依賴(lài)于觸覺(jué)信息的平臺。

　　此次，麻省理工學(xué)院科學(xué)家薩博拉馬伊安·桑德拉姆及其同事，設計了一種實(shí)用且簡(jiǎn)易廉價(jià)的可伸縮觸覺(jué)手套，其僅需10美元，手套上面布置了548個(gè)傳感器和64個(gè)導電線(xiàn)電極。

　　這種觸覺(jué)手套相當于由一張力敏薄膜和導電線(xiàn)網(wǎng)絡(luò )組成的傳感器陣列。電極與薄膜之間的每一個(gè)重合點(diǎn)都對垂直力敏感，并會(huì )記錄通過(guò)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(gè)大規模的觸覺(jué)圖譜數據集。數據集包含手指區域的空間關(guān)聯(lián)和對應，它們代表了人類(lèi)抓握的觸覺(jué)特征。

　　研究團隊使用手套，單手與26個(gè)物體進(jìn)行互動(dòng)，時(shí)間超過(guò)5個(gè)小時(shí)，并錄下了觸覺(jué)視頻。之后，他們利用記錄下來(lái)的數據訓練一種深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )來(lái)識別這些圖片，發(fā)現該深度學(xué)習網(wǎng)絡(luò )能夠通過(guò)持握方式鑒定出不同的物體。

　　這一技術(shù)的未來(lái)應用將非常廣泛，譬如可用于機器人手術(shù)。這一領(lǐng)域此前最大的局限之一就是機器人缺乏人類(lèi)外科醫生操作的“手感”，增加了手術(shù)的不確定性和風(fēng)險性，但通過(guò)力觸覺(jué)反饋機制，可以讓手術(shù)機器人將觸覺(jué)實(shí)時(shí)傳遞給主刀醫生以及處理器，進(jìn)一步將人工智能醫療精準化。