今日，新加坡国立大学（NUS）的两名研讨人员，一同也是英特尔神经拟态研讨社区（INRC）的成员宣布了最新研讨结果，标明在机器人范畴，与依据事情的视觉和触觉感知相结合，英特尔神经拟态核算大有可为。这项作业侧重介绍了与现在只要视觉的体系比较，将触觉引进机器人技能能够明显进步体系才能和功用，并且神经拟态芯片在处理此类感官数据方面能够逾越传统架构。
英特尔神经拟态核算试验室主任Mike Davies表明：“新加坡国立大学的这项研讨，让人们对机器人技能的未来有了深入的了解，也就是说，未来机器人会以事情驱动的方法，结合多模态来感知和处理信息。有越来越多相似的研讨显现，一旦咱们对整个体系进行依据事情的范式从头规划，包括传感器、数据格式、算法和硬件体系结构，神经拟态核算的运用能够明显下降推迟和功耗。”
人类的触觉满足活络，能够感觉到不同外表之间的纤细不同，哪怕这些差异仅仅是一层分子的差异。但是，现在大多数机器人的操作都是依据视觉处理。新加坡国立大学的研讨人员期望用他们最近开发的人工皮肤来改动这一状况。依据他们的研讨，这种人工皮肤在检测触觉方面，能够比人类的感觉神经体系快1000倍以上，并且在辨认物体的形状、质地和硬度方面，能够比人类眨眼速度快10倍。
在机器人技能中启用相似于人类的触觉，能够明显进步当时体系功用，乃至能够发生新的用例。例如，配备有人工皮肤的机械臂能够很容易地习惯工厂出产的产品的改变，运用触感来辨认和捉住不熟悉的物体，并施加恰当的压力以避免打滑。这种能够感觉并更好地感知周围环境的才能，还能够在例如护理职业中让人与机器人更严密、更安全地互动，或许赋予外科手术机器人现在所缺少的触觉，使咱们更挨近手术使命的自动化。
图注：新加坡国立大学研讨团队和最新集成了由事情驱动的人工皮肤和视觉传感器的机器人体系。这一研讨项目由助理教授Harold Soh（最左）和助理教授Benjamin Tee （最右）领导。和他们一同的别离是研讨成员（从左至右）Sng Weicong、Tasbolat Taunyazov以及See Hian Hian。（图片来历：新加坡国立大学）
尽管创造人工皮肤是完成这一愿景的第一步，但它还需求一种芯片，这种芯片需求依据皮肤的感官数据实时得出精确的定论，一同以满足节能的水平运转，以便能够直接布置在机器人内部。“如果说让机器人变得更智能是一幅拼图，制作超快的人工皮肤传感器只处理了大约一半，”新加坡国立大学材料科学与工程系、健康与立异技能研讨所的助理教授Benjamin Tee表明，“机器人还需求一个能够终究完成感知和学习的人工大脑，这是这幅拼图中的另一个要害部分。咱们用英特尔Loihi等神经拟态芯片对AI皮肤体系进行了共同研讨，为完成能效和扩展性迈出了重要一步。”
为了在机器人感知范畴进行打破，新加坡国立大学团队开端探究神经拟态技能的潜力，测验运用英特尔Loihi神经拟态研讨芯片处理来自人工皮肤的感官数据。在开始的试验中，研讨人员运用配有人工皮肤的机械手读取盲文，将触觉数据经过云传递给Loihi，以将手感觉到的微突转化为语义。在对盲文字母进行分类上，Loihi达到了92％以上的精确率，而功耗却比规范的冯·诺依曼处理器低20倍。
在这项作业的基础上，新加坡国立大学团队经过将视觉和触觉数据结合到脉冲神经网络（SNN）中，进一步进步了机器人的感知才能。为此，他们让一个机器人运用来自人工皮肤和依据事情的相机的感官输入，对装有不同量液体的各种不透明容器进行分类。研讨人员也运用了相同的触觉和视觉传感器，来测验感知体系辨认旋转滑移的才能，这关于安稳抓握至关重要。
当捕获到这些感官数据后，研讨小组将其别离发送给GPU和英特尔的Loihi神经拟态研讨芯片，然后比较两者的处理才能。本周在《机器人学：科学与体系》上宣布的研讨结果标明，与仅运用视觉的体系比较，运用脉冲神经网络（SNN）与依据事情的视觉和触觉相结合，能够使物品分类的精确率进步10％。此外，研讨人员也展现了神经拟态技能用于为此类机器人设备中的功耗状况，Loihi处理感官数据的速度比高功能的GPU还要快21％，而功耗却下降了45倍。
新加坡国立大学核算学院核算机科学系的助理教授Harold Soh表明：“咱们对这些研讨结果感到振奋。这标明神经拟态体系有期望结合多传感器，处理机器人感知才能难题。这让咱们朝着制作节能并且值得信任的机器人又迈出了一步，这种机器人能够在意外状况下敏捷、恰当地做出反响。”
图注：由新加坡国立大学研讨员研宣布的这一新式机器人体系包括一个能够模仿生物神经网络人工大脑，能够在英特尔Loihi这样低能耗的神经拟态处理器上运转。该机器人也集成了人工皮肤以及视觉传感器。（图片来历：新加坡国立大学）
关于英特尔神经拟态研讨社区（INRC）
英特尔神经拟态研讨社区是一个由世界各地的学术团体、政府试验室、研讨机构和公司组成的生态体系，与英特尔协作，进一步推进神经拟态核算并开发立异的AI应用程序。有爱好参加INRC并为Loihi开发的研讨人员，能够拜访英特尔INRC网站, 也能够在该网站上获取当时成员的列表。
