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拟态计算机 神经拟态芯片可让机器人拥有触感 感知比人类快1000倍

导语:机器人如果也能像人一样能用皮肤去触摸世界,并能通过芯片给出计算和反应,会是什么样?最近,新加坡国立大学的研究人员利用英特尔神经模拟芯片Loihi开发了一种人造皮肤,使机器人能够以比人类感觉神经系统快1000倍的速度检测触摸
机器人如果也能像人一样能用皮肤去触摸世界,并能通过芯片给出计算和反应,会是什么样?

最近,新加坡国立大学的研究人员利用英特尔神经模拟芯片Loihi开发了一种人造皮肤,使机器人能够以比人类感觉神经系统快1000倍的速度检测触摸,并以比眨眼快10倍的速度识别物体的形状、纹理和硬度。他们的研究发表在最新一期的《机器人学:科学与系统》上。

人类拥有触觉,可以感知粗糙、柔软等不同表面之间的细微差异。但对于大多数机器人来说,它们的机械手是冷冰冰的,没有触觉感受,仅能基于视觉处理进行操作。为机器人提供一种类似人的触感可以大大改善其功能,可以扩展其使用范围。例如,在工厂中,配备有人造皮肤的机械臂可以触摸产品,并根据产品的不同施加适当的压力,抓取不熟悉的物体。这种能够感知周围环境的能力,还可以让人与机器人的互动更紧密、更安全。如果外科手术机器人能拥有比人类更灵敏的触觉,人类未来将可能利用机器人开展自动化手术。

虽然创造人工皮肤是实现这一愿景的关键一步,但有一点不可或缺——芯片,它可以根据皮肤的感官数据实时得出准确的结论,同时足够节能,可以直接部署在机器人内部。

NUS研究的团队成员之一、材料科学与工程系助理教授Benjamin Tee表示:“如果说让机器人变得更智能是一幅拼图,人造皮肤传感器只解决了拼图的一半,一个能够最终实现感知和学习的人工大脑是这幅拼图中的另一个关键部分。我们用英特尔Loihi等神经拟态芯片对AI皮肤系统进行了独特研究,为实现能效和扩展性迈出了重要一步。”

Loihi是由英特尔实验室设计的一种神经模拟研究和测试芯片。它利用异步尖峰神经网络实现自适应和自修改事件驱动的细粒度并行计算,提高了机器学习和推理的效率。人脑的工作模式是通过脉冲或尖峰来传递信息,而采用异步尖峰神经网络的Loihi芯片可以模拟人脑的工作模式。英特尔的Loihi芯片拥有13万个人工神经元和1.3亿个突触。

在研究过程中,NUS团队首先教会一个装有人造皮肤的机械手阅读盲文。机械手将触觉数据传递给Loihi,由Loihi将机械手感觉到的微突转化为语义。结果表明,Loihi的识别准确率超过92%,并且功耗比标准冯诺依曼处理器低20倍。

在这项工作的基础上,研究人员将视觉和触觉数据结合到尖峰神经网络中,进一步提高了机器人的感知能力,并通过两个实验任务评估该系统。首先,研究人员教会机械手利用人造皮肤的触觉和基于相机的视觉,对装有不同量液体不透明容器进行分类,并将数据发送到 GPU和Loihi,证明了该系统可以区分相对较小的重量差异。

在第二个实验中,研究人员使用相同的触觉和视觉传感器来测试机器人系统感知和识别旋转滑移的能力,并证明该系统能够在0.08s内准确检测到旋转滑移,结果表明,基于事件的视觉和棘波神经网络的触摸相结合可以将视觉数据的准确性提高10%。性能方面,Loihi处理传感数据的速度比性能最好的GPU快21%,功耗低45倍。

研究团队成员之一、NUS计算机学院助理教授Harold Soh补充说:“我们对这些研究结果感到兴奋。这表明神经拟态系统有希望结合多传感器,解决机器人感知能力难题。这让我们朝着制造节能而且值得信赖的机器人又迈出了一步,这种机器人能够在意外情况下迅速、恰当地做出反应。”

英特尔神经模拟计算实验室主任Mike Davies表示:“新加坡国立大学的研究让人类对机器人的未来有了深刻的认识,也就是说,未来机器人将以事件驱动的方式结合多种模式感知和处理信息。越来越多的类似研究表明,一旦我们基于事件范式重新设计整个系统,包括传感器、数据格式、算法和硬件架构,使用神经模拟计算可以显著降低延迟和功耗。”

新的研究突破具有众多潜在应用前景。研究人员认为,这项工作可以改善人机交互,从而使诸如护理机器人和自动机器人手术等工作变得更加可行。
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