機(jī)器人也能有“觸覺(jué)”？英特爾神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算大有可為

7月16日，新加坡國(guó)立大學(xué)(NUS)的兩名研究人員，同時(shí)也是英特爾神經(jīng)擬態(tài)研究社區(qū)(INRC)的成員發(fā)表了最新研究結(jié)果，表明在機(jī)器人領(lǐng)域，與基于事件的視覺(jué)和觸覺(jué)感知相結(jié)合，英特爾神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算大有可為。這項(xiàng)工作著重介紹了與目前只有視覺(jué)的系統(tǒng)相比，將觸覺(jué)引入機(jī)器人技術(shù)能夠顯著提升系統(tǒng)能力和功能，并且神經(jīng)擬態(tài)芯片在處理此類感官數(shù)據(jù)方面能夠超越傳統(tǒng)架構(gòu)。

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(guó)立大學(xué)的這項(xiàng)研究，讓人們對(duì)機(jī)器人技術(shù)的未來(lái)有了深刻的了解，也就是說(shuō)，未來(lái)機(jī)器人會(huì)以事件驅(qū)動(dòng)的方式，結(jié)合多模態(tài)來(lái)感知和處理信息。有越來(lái)越多類似的研究顯示，一旦我們對(duì)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>

人類的觸覺(jué)足夠靈敏，可以感覺(jué)到不同表面之間的細(xì)微不同，哪怕這些差異僅僅是一層分子的區(qū)別。然而，現(xiàn)在大多數(shù)機(jī)器人的操作都是基于視覺(jué)處理。新加坡國(guó)立大學(xué)的研究人員希望用他們最近開(kāi)發(fā)的人造皮膚來(lái)改變這一狀況。根據(jù)他們的研究，這種人造皮膚在檢測(cè)觸覺(jué)方面，可以比人類的感覺(jué)神經(jīng)系統(tǒng)快1000倍以上，并且在識(shí)別物體的形狀、質(zhì)地和硬度方面，可以比人類眨眼速度快10倍。

在機(jī)器人技術(shù)中啟用類似于人類的觸覺(jué)，可以顯著提升當(dāng)前系統(tǒng)功能，甚至可以產(chǎn)生新的用例。例如，配備有人造皮膚的機(jī)械臂可以很容易地適應(yīng)工廠生產(chǎn)的商品的變化，利用觸感來(lái)識(shí)別和抓住不熟悉的物體，并施加適當(dāng)?shù)膲毫σ苑乐勾蚧＿@種能夠感覺(jué)并更好地感知周圍環(huán)境的能力，還可以在例如護(hù)理行業(yè)中讓人與機(jī)器人更緊密、更安全地互動(dòng)，或者賦予外科手術(shù)機(jī)器人目前所缺乏的觸覺(jué)，使我們更接近手術(shù)任務(wù)的自動(dòng)化。

雖然創(chuàng)造人造皮膚是實(shí)現(xiàn)這一愿景的第一步，但它還需要一種芯片，這種芯片需要根據(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)以足夠節(jié)能的水平運(yùn)行，以便可以直接部署在機(jī)器人內(nèi)部?！叭绻f(shuō)讓機(jī)器人變得更智能是一幅拼圖，制造超快的人造皮膚傳感器只解決了大約一半，”新加坡國(guó)立大學(xué)材料科學(xué)與工程系、健康與創(chuàng)新技術(shù)研究所的助理教授Benjamin Tee表示，“機(jī)器人還需要一個(gè)能夠最終實(shí)現(xiàn)感知和學(xué)習(xí)的人工大腦，這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(duì)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?！?/p>

為了在機(jī)器人感知領(lǐng)域進(jìn)行突破，新加坡國(guó)立大學(xué)團(tuán)隊(duì)開(kāi)始探索神經(jīng)擬態(tài)技術(shù)的潛力，嘗試?yán)糜⑻貭朙oihi神經(jīng)擬態(tài)研究芯片處理來(lái)自人造皮膚的感官數(shù)據(jù)。在最初的實(shí)驗(yàn)中，研究人員使用配有人造皮膚的機(jī)械手讀取盲文，將觸覺(jué)數(shù)據(jù)通過(guò)云傳遞給Loihi，以將手感覺(jué)到的微突轉(zhuǎn)化為語(yǔ)義。在對(duì)盲文字母進(jìn)行分類上，Loihi達(dá)到了92%以上的準(zhǔn)確率，而功耗卻比標(biāo)準(zhǔn)的馮·諾依曼處理器低20倍。

在這項(xiàng)工作的基礎(chǔ)上，新加坡國(guó)立大學(xué)團(tuán)隊(duì)通過(guò)將視覺(jué)和觸覺(jué)數(shù)據(jù)結(jié)合到脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)中，進(jìn)一步提高了機(jī)器人的感知能力。為此，他們讓一個(gè)機(jī)器人利用來(lái)自人造皮膚和基于事件的相機(jī)的感官輸入，對(duì)裝有不同量液體的各種不透明容器進(jìn)行分類。研究人員也使用了相同的觸覺(jué)和視覺(jué)傳感器，來(lái)測(cè)試感知系統(tǒng)識(shí)別旋轉(zhuǎn)滑移的能力，這對(duì)于穩(wěn)定抓握至關(guān)重要。

當(dāng)捕獲到這些感官數(shù)據(jù)后，研究小組將其分別發(fā)送給GPU和英特爾的Loihi神經(jīng)擬態(tài)研究芯片，從而比較兩者的處理能力。本周在《機(jī)器人學(xué)：科學(xué)與系統(tǒng)》上發(fā)表的研究結(jié)果表明，與僅使用視覺(jué)的系統(tǒng)相比，使用脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)與基于事件的視覺(jué)和觸覺(jué)相結(jié)合，可以使物品分類的準(zhǔn)確率提高10%。此外，研究人員也展示了神經(jīng)擬態(tài)技術(shù)用于為此類機(jī)器人設(shè)備中的功耗情況，Loihi處理感官數(shù)據(jù)的速度比高性能的GPU還要快21%，而功耗卻降低了45倍。

新加坡國(guó)立大學(xué)計(jì)算學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系的助理教授Harold Soh表示：“我們對(duì)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)?！?nbsp;