本文摘要：根据英国《大自然》杂志30日公开发表的一项工程学论文，美国麻省理工学院团队报告研发出有一种组装了传感器的“人工智能手套”，可以自学辨识单个物体、估计重量和应用于触觉对系统。这一成果有助未来设计假体、机械工具和嵌入式系统。人类需要以必要的力度手部和感觉物体，但是这种感觉对系统却很难在机器人身上构建。 近年来，基于计算机视觉的手部策略，在新兴机器学习工具的协助下，获得了长足进步，但是目前仍然缺乏依赖触觉信息的平台。

根据英国《大自然》杂志30日公开发表的一项工程学论文，美国麻省理工学院团队报告研发出有一种组装了传感器的“人工智能手套”，可以自学辨识单个物体、估计重量和应用于触觉对系统。这一成果有助未来设计假体、机械工具和嵌入式系统。人类需要以必要的力度手部和感觉物体，但是这种感觉对系统却很难在机器人身上构建。

近年来，基于计算机视觉的手部策略，在新兴机器学习工具的协助下，获得了长足进步，但是目前仍然缺乏依赖触觉信息的平台。此次，麻省理工学院科学家萨博拉马伊安·桑德拉姆及其同事，设计了一种简单且简陋廉价的可前端触觉手套，其仅须要10美元，手套上面布置了548个传感器和64个导电线电极。

这种触觉手套相等于由一张力敏薄膜和导电线网络构成的传感器阵列。电极与薄膜之间的每一个重合点都对横向力脆弱，并不会记录通过薄膜的电阻。研究人员拿着手套单手操纵物体，由此记录了一个大规模的触觉图谱数据集。

数据集包括手指区域的空间关联和对应，它们代表了人类手部的触觉特征。研究团队用于手套，单手与26个物体展开对话，时间多达5个小时，并录音了触觉视频。

之后，他们利用记录下来的数据训练一种深度自学网络来辨识这些图片，找到该深度自学网络需要通过持握方式检验出有有所不同的物体。这一技术的未来应用于将十分普遍，譬如可用作机器人手术。这一领域此前仅次于的局限之一就是机器人缺少人类外科医生操作者的“手感”，减少了手术的不确定性和风险性，但通过力触觉反馈机制，可以让手术机器人将触觉动态传送给主刀医生以及处理器，更进一步将人工智能医疗精准化。

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