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人工智慧是怎麼擁有擬人觸覺的!?在虛擬世界也能有觸覺的感知了!

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人工智慧是怎麼擁有擬人觸覺的!?在虛擬世界也能有觸覺的感知了!

 

本文為第二篇,上篇請看此連結

 

不到3mm的輕薄柔軟、不到6美元的低成本

人工智慧應用和技術的研發,往往要巨量的數據來產出機器學習模型。所以

Facebook 努力在 人工智慧發展Meta AI 部門,對觸覺 sensor 的需求大。

過往機器人皮膚需要內建電子設備,來監控皮膚與表面接觸時產生的電流變化。然而厚度不到 3mm 的可塑型皮膚 ReSkin ,只需要靠近監控設備即可,這意味著我們可以花更低的成本屬於,人工智慧可偵測到寬度不到 1 釐米、力道僅 0.1 牛頓的物件。

Meta 研究科學家古塔(Abhinav Gupta)說:如果生產 100 件以上的 ReSkin,則每一件的材料成本將低於 6 美元。皮膚的薄度可以重複使用 50000 多次,就算磨損,也非常容易搭上磁性粒子替換(更換過程如下方影片所示)。

90%的精確度,能搜集到過去無法得知的數據

ReSkin 的時間解析率高達 400Hz,1 毫米的空間解析度則有 90% 的精確度。這種精準度使其在元宇宙上能具備多種應用,像是機械手臂、觸感手套、袖套、以及任何能追蹤走路、跑步、運動和休息的鞋子(寵物也可用)等,因此它可協助研究人員蒐集過去無法得知的多種觸覺資料。此外,ReSkin 還提供高頻 3 軸觸覺訊號,可執行靈巧的操作動作,如丟、抓、拍手、滑等。

古塔認為這是未來。他說:「當你戴上這些耳機時,你想要產生愈來愈豐富的體驗——而關鍵是觸覺。」

ReSkin的人工智慧原理-磁場x影像SENSOR打造擬人觸覺

依 Meta AI 的研究科學家古塔(Abhinav Gupta)等人的撰文內容表示,目前希望這樣的觸覺感知能力賦予在 AI 機器人身上,使其獲得更人性化的互動方式。例如:機器手臂順利地拿起桌上的蛋,而不會施予過度的力道讓蛋破碎。

當研究人員想要賦予機器人觸覺時,首先想到的是能不能也給機器人跟人類一樣的皮膚,讓機器人全身都有觸感?紐約大學電腦科學的助理教授 Lerrel Pinto 表示,獲得可信賴的觸覺感知數據,是目前機器技術的重大瓶頸。現有的感應器很昂貴、解析度差且重量不輕,ReSkin 將克服以往的這些問題。

ReSkin感測器-內建磁性顆粒,一摸就生成磁場

Meta AI 的合作對象——卡內基梅隆大學打造的 ReSkin 感測元件,可模擬「觸覺」:透過模仿人類皮膚的設計,在接觸其他表面時,本身內嵌入的磁性顆粒產生成磁場,進而形成觸覺;感測器會記錄磁流量(magnetic flux)的變化,反饋數據給人工智慧軟體分析,幫助 AI 機器人辨識物體觸感、重量、溫度及狀態等,因此可讓機器手臂隨著力道增加,而判斷物品受力程度。

DIGIT感測元件-內建攝影鏡頭,一壓就啟動影像辨識

Meta AI 對於 ReSkin 的設計過程中,以可辨識指尖按壓力度的 DIGIT 感測元件及可模擬「觸覺」的 ReSkin 感測元件,讓機器人可以自主判斷機器手臂的按壓力道。DIGIT 感測元件採 15 美元造價成本、可識別高解析度影像設計,表面覆蓋一層透明矽膠用於接觸;內部則包含照明用 LED 燈組,用於影像識別的攝影鏡頭。當機器手臂指尖開始進行壓按動作時,系統就會透過影像識別方式判斷指尖施與力道。

配合先前機器人觸覺感知的訓練數據,當指尖識別影像對應到玻璃杯、保麗龍等易碎材質時,就會採取較小夾取力道,依照夾取物品外觀大小作調整力道,以便順利將物品成功夾取。

不過,包含 DIGIT、ReSkin 在內的兩種感應器的設計,都必須透過深度學習方式進行訓練,意味著機器人雖可學習觸覺,但仍然會侷限在預先訓練的使用資料範圍內,但預期未來將能透過不同的學習框架,讓機器人可學習到更多「觸覺」,藉此反應在真實互動中所使用力道。

幫助人工智慧喊痛叫癢

除了應用在機器人觸覺,目前此技術也能應用在更多智慧穿戴裝置的觸控互動,例如應用在衣物等軟性表面物品,藉此產生觸控操作反應;甚至還能應用在機器人身上,模擬產生「痛覺」或「搔癢」

 

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