“蜘蛛般的感官”可以帮助自动机器看得更清楚

如果无人机和自动驾驶汽车有蜘蛛侠刺痛的“蜘蛛般感官”怎么办?

Purdue大学机械工程助理教授Andres Arrieta表示,他们可能会更好地检测和避开物体,因为他们可以更快地处理感官信息。

更好的传感能力使无人机可以在危险的环境中航行,汽车可以防止由人为错误引起的事故。当前最先进的传感器技术不能足够快地处理数据 - 但自然界确实如此。

研究人员不必创建放射性蜘蛛来为自动机器提供超级英雄感知能力。

相反,普渡大学的研究人员已经建造了受蜘蛛,蝙蝠,鸟类和其他动物启发的传感器,其实际的蜘蛛感觉是与称为机械感受器的特殊神经元相关的神经末梢。

神经末梢 - 机械传感器 - 仅检测和处理动物生存所必需的信息。它们以头发,纤毛或羽毛的形式出现。

“智能系统已经收集了大量的数据 - 而且这一速度正在以比传统计算能够处理的速度更快的速度增长,”Arrieta说,他的实验室将自然原理应用于结构设计,包括机器人飞机机翼。

“大自然并不需要收集每一条数据;它会过滤掉所需的数据,”他说。

许多生物机械传感器根据阈值(例如压力或温度的变化)过滤数据 - 它们从环境接收的信息。

例如,蜘蛛的毛茸茸的机械传感器位于其腿上。当蜘蛛网以与猎物或配偶相关的频率振动时,机械传感器检测到它,在蜘蛛中产生反射,然后反应非常迅速。机械传感器不会检测到较低的频率,例如网上的灰尘,因为它对蜘蛛的存活并不重要。

其想法是将类似的传感器直接集成到自动机器的外壳中,例如飞机机翼或汽车车身。研究人员在ACS Nano发表的一篇论文中证明,可以定制灵感来自蜘蛛毛的工程机械传感器,以检测预定的力。在现实生活中,这些力量将与自主机器需要避免的某个物体相关联。

但他们开发的传感器不仅能够以非常快的速度感知和过滤 - 它们还可以计算,而且无需电源。

“硬件和软件本质上没有区别;它们都是相互关联的,”Arrieta说。“传感器旨在解释数据,以及收集和过滤数据。”

在自然界中,一旦特定水平的力激活与毛发机械传感器相关联的机械感受器,这些机械感受器通过从一种状态切换到另一种状态来计算信息。

普渡大学的研究人员与新加坡的南洋科技大学和苏黎世联邦理工学院合作,设计了他们的传感器,并使用这些开/关状态来解释信号。然后,智能机器将根据这些传感器计算的内容做出反应。

Arrieta说,这些人工机械传感器能够非常快速地进行传感,过滤和计算,因为它们很僵硬。传感器材料设计成在受到外力激活时快速改变形状。改变形状使得材料内的导电粒子彼此靠近移动,从而允许电流流过传感器并传递信号。该信号通知自治系统应如何响应。

“借助机器学习算法,我们可以训练这些传感器以最小的能耗自动运行,”Arrieta说。“制造这些传感器的各种尺寸也没有障碍。”

这项工作得到苏黎世联邦理工学院和普渡大学的资助,并与普渡大学的巨型飞跃庆祝活动保持一致,承认该大学在人工智能,算法和自动化方面的全球进步是普渡大学成立150周年的一部分。这是为期一年的庆祝活动创意节的四个主题之一,旨在展示普渡大学作为解决现实问题的知识中心。