機(jī)器人如果也能像人一樣能用皮膚去觸摸世界，并能通過芯片給出計(jì)算和反應(yīng)，會是什么樣？

近日，新加坡國立大學(xué)（NUS）的研究人員利用英特爾神經(jīng)擬態(tài)芯片Loihi開發(fā)了一種人造皮膚，能夠讓機(jī)器人以比人類感覺神經(jīng)系統(tǒng)快1000倍的速度檢測觸覺，還可以比眨眼快10倍的速度識別物體的形狀、質(zhì)地和硬度。他們的研究發(fā)表在新近一期的《機(jī)器人技術(shù)：科學(xué)與系統(tǒng)》雜志上。

人類擁有觸覺，可以感知粗糙、柔軟等不同表面之間的細(xì)微差異。但對于大多數(shù)機(jī)器人來說，它們的機(jī)械手是冷冰冰的，沒有觸覺感受，僅能基于視覺處理進(jìn)行操作。為機(jī)器人提供一種類似人的觸感可以大大改善其功能，可以擴(kuò)展其使用范圍。例如，在工廠中，配備有人造皮膚的機(jī)械臂可以觸摸產(chǎn)品，并根據(jù)產(chǎn)品的不同施加適當(dāng)?shù)膲毫Γト〔皇煜さ奈矬w。這種能夠感知周圍環(huán)境的能力，還可以讓人與機(jī)器人的互動更緊密、更安全。如果外科手術(shù)機(jī)器人能擁有比人類更靈敏的觸覺，人類未來將可能利用機(jī)器人開展自動化手術(shù)。

雖然創(chuàng)造人造皮膚是實(shí)現(xiàn)這一愿景的關(guān)鍵一步，但還有一樣?xùn)|西不可缺少——芯片，這種芯片可以根據(jù)皮膚的感官數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)得出準(zhǔn)確的結(jié)論，同時(shí)又足夠節(jié)能，可以直接部署在機(jī)器人內(nèi)部。

NUS研究的團(tuán)隊(duì)成員之一、材料科學(xué)與工程系助理教授Benjamin Tee表示：“如果說讓機(jī)器人變得更智能是一幅拼圖，人造皮膚傳感器只解決了拼圖的一半，一個(gè)能夠最終實(shí)現(xiàn)感知和學(xué)習(xí)的人工大腦是這幅拼圖中的另一個(gè)關(guān)鍵部分。我們用英特爾Loihi等神經(jīng)擬態(tài)芯片對AI皮膚系統(tǒng)進(jìn)行了獨(dú)特研究，為實(shí)現(xiàn)能效和擴(kuò)展性邁出了重要一步。”

Loihi是由英特爾實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)的一種神經(jīng)擬態(tài)研究測試芯片，它使用異步尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)自修改事件驅(qū)動的細(xì)粒度并行計(jì)算，提高機(jī)器學(xué)習(xí)和推理的效率。人腦的工作方式是通過脈沖或尖峰傳遞信息，使用異步尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）的Loihi芯片可以模擬人腦的工作方式。英特爾的Loihi芯片具有13萬個(gè)人工神經(jīng)元和1.3億個(gè)突觸。

在研究過程中，NUS團(tuán)隊(duì)首先教會一個(gè)裝有人造皮膚的機(jī)械手閱讀盲文。機(jī)械手將觸覺數(shù)據(jù)傳遞給Loihi，由Loihi將機(jī)械手感覺到的微突轉(zhuǎn)化為語義。結(jié)果表明，Loihi的識別準(zhǔn)確率超過92％，并且功耗比標(biāo)準(zhǔn)馮諾依曼處理器低20倍。

在這項(xiàng)工作的基礎(chǔ)上，研究人員將視覺和觸覺數(shù)據(jù)結(jié)合到尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）中，進(jìn)一步提高了機(jī)器人的感知能力，并通過兩個(gè)實(shí)驗(yàn)任務(wù)評估該系統(tǒng)。首先，研究人員教會機(jī)械手利用人造皮膚的觸覺和基于相機(jī)的視覺，對裝有不同量液體不透明容器進(jìn)行分類，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到 GPU和Loihi，證明了該系統(tǒng)可以區(qū)分相對較小的重量差異。

在第二項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，研究人員使用相同的觸覺和視覺傳感器，測試了機(jī)器人系統(tǒng)感知和識別旋轉(zhuǎn)滑移的能力，證明該系統(tǒng)可以在0.08s內(nèi)準(zhǔn)確檢測到旋轉(zhuǎn)滑移。結(jié)果表明，通過尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）將基于事件的視覺和觸覺相結(jié)合，比單獨(dú)使用視覺數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性提高10％。在性能方面，Loihi處理傳感數(shù)據(jù)的速度比性能最佳的GPU高21％，而功耗卻低了45倍。

研究團(tuán)隊(duì)成員之一、NUS計(jì)算機(jī)學(xué)院助理教授Harold Soh補(bǔ)充說：“我們對這些研究結(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)?！?/p>

英特爾神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算實(shí)驗(yàn)室主任Mike Davies表示：“新加坡國立大學(xué)的這項(xiàng)研究，讓人類對機(jī)器人技術(shù)的未來有了深刻的了解，也就是說，未來機(jī)器人會以事件驅(qū)動的方式，結(jié)合多模態(tài)來感知和處理信息。有越來越多類似的研究顯示，一旦我們對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行基于事件的范式重新設(shè)計(jì)，包括傳感器、數(shù)據(jù)格式、算法和硬件體系結(jié)構(gòu)，神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算的使用可以顯著降低延遲和功耗?！?/p>

新的研究突破具有眾多潛在應(yīng)用前景。研究人員認(rèn)為，這項(xiàng)工作可以改善人機(jī)交互，從而使諸如護(hù)理機(jī)器人和自動機(jī)器人手術(shù)等工作變得更加可行。