Новая роботическая кожа реагирует на касания |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-07-16 10:01 Ученые из Сингапура представили искусственную кожу, которая определяет касания с почти 100% точностью. Разработка улучшит устройство роботов, которые ухаживают за пациентами. Используя нейроморфный чип Intel, ученые из Национального университета Сингапура (NUS) разработали искусственную кожу, которая позволяет роботам определять прикосновения в тысячу раз быстрее, чем сенсорная система человека. Она также способна определять форму, текстуру и твердость предметов в десять раз быстрее аналогов. Исследователи считают, что их разработка может улучшить взаимодействие человека и робота, улучшит такие аспекты, как роботизированная хирургия или уход за пациентами. Чтобы доказать эффективность, команда из NUS сначала научила руку робота, оснащенную искусственной кожей, читать шрифт Брайля. Затем роботизированная рука передала тактильные данные и перевела их. Точность составила 92%, устройство использовало в 20 раз меньше энергии, чем аналоги. Ученые пошли еще дальше и объединили тактильные и визуальные данные. Они научили руку классифицировать предметы, используя как искусственную кожу, так и камеру. Они отправили данные на процессор и доказали, что сочетание событийного зрения и осязания с помощью шипованной нейронной сети сделало систему на 10% более точной, чем при использовании только визуальных данных. Они также обнаружили, что устройство обрабатывала сенсорные данные на 21% быстрее, чем лучший процессор, при этом потребляя в 45 раз меньше энергии. Исследователи представили свои результаты в научном журнале Robotics: Science and Systems. Источник: hightech.fm Комментарии: |
|