新加坡國立大學(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，使機器人能夠以比人類(lèi)感覺(jué)神經(jīng)系統快1000倍的速度檢測觸覺(jué)。該系統還可以以比眨眼快10倍的速度識別物體的形狀、質(zhì)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(dòng)化機器人手術(shù)等更為可行。

在研究中，NUS研究團隊先訓練一個(gè)裝有人造皮膚的機械手來(lái)閱讀盲文，機械手將觸覺(jué)數據傳遞給Loihi，由Loihi進(jìn)行翻譯，準確率超過(guò)92％，并且功耗比標準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(xué)團隊通過(guò)將視覺(jué)和觸覺(jué)數據結合到脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（SNN）中，進(jìn)一步提G了機器人的感知能力。為此，他們讓一個(gè)機器人利用來(lái)自人造皮膚和基于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(jìn)行分類(lèi)。研究人員也使用了相同的觸覺(jué)和視覺(jué)傳感器，來(lái)測試感知系統識別旋轉滑移的能力，這對于穩定抓握至關(guān)重要。將觸覺(jué)和視覺(jué)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(jìn)行分類(lèi)，并將數據發(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)和觸摸相結合，使該系統比單d使用視覺(jué)數據的準確性提G了10％。

研究人員還發(fā)現，Loihi處理傳感數據的速度比性能佳的GPUG21％，而功耗卻降低了45倍。研究人員在近日的《機器人學(xué)：科學(xué)與系統（Robotics: Science andSystems）》上發(fā)表了他們的發(fā)現。新加坡國立大學(xué)計算學(xué)院計算機科學(xué)系的助理教授Harold Soh表示：“我們對這些研究結果感到興奮。這表明神經(jīng)擬態(tài)系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(zhù)制造節能而且值得信賴(lài)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�！�