Глядите, в Стэнфорде сделали искусственную кожу, которая может с помощью ML симулировать осязание
Глядите, в Стэнфорде сделали искусственную кожу, которая может с помощью ML симулировать осязание Первое, что бросается в глаза, – это однослойность. Здесь нет кучи слоев с датчиками, вместо этого используется тонкая гидрогелевая пленка, в которую вообще не зашито ничего твердого. Для улавливания сигналов у нее только гибкие электроды из серебряной нити. Это похоже на кожу, но с таким подходом есть трудности. Когда мы получаем отклик от такой мембраны, его нельзя сразу локализовать. Измерения тока с электродов не стреляют в отдельные сенсоры, это скорее похоже на сложно-распределенное поле по всей поверхности гидрогеля. Вот тут-то как раз и работает ML. Авторы используют PCA для сокращения количества каналов обработки, а потом обычную полносвязную нейросеть для локализации прикосновения и классификации. В итоге такая рука может «чувствовать» порезы, механическое нажатие, прикосновения человека, влагу/температуру и даже ожоги
Глядите, в Стэнфорде сделали искусственную кожу, которая может с помощью ML симулировать осязание Первое, что бросается в глаза, – это однослойность. Здесь нет кучи слоев с датчиками, вместо этого используется тонкая гидрогелевая пленка, в которую вообще не зашито ничего твердого. Для улавливания сигналов у нее только гибкие электроды из серебряной нити. Это похоже на кожу, но с таким подходом есть трудности. Когда мы получаем отклик от такой мембраны, его нельзя сразу локализовать. Измерения тока с электродов не стреляют в отдельные сенсоры, это скорее похоже на сложно-распределенное поле по всей поверхности гидрогеля. Вот тут-то как раз и работает ML. Авторы используют PCA для сокращения количества каналов обработки, а потом обычную полносвязную нейросеть для локализации прикосновения и классификации. В итоге такая рука может «чувствовать» порезы, механическое нажатие, прикосновения человека, влагу/температуру и даже ожоги
