Ny robothud giver maskiner mulighed for at føle som mennesker

Et hold af ingeniører fra University of Cambridge og University College London samarbejdede om at skabe robothud, der kan udstyre næsten enhver maskine med evnen til at sanse. Deres unikke tilgang udnytter multimodale sensorer, hydrogelmaterialer og maskinlæring for at skabe et nyt niveau af taktil feedback, som har potentiale til at skabe proteser, der kan føle, og meget mere. Her er, hvad du skal vide.

Hvorfor berøring er vigtigt i robotteknik

De fem sanser, der gør det muligt for mennesker at navigere i verden, er også afgørende for at skabe robotter, der kan interagere med mennesker og deres omgivelser på meningsfulde måder. Det er almindeligt at se robotter integrere flere sensoriske input som en del af deres udvidede kapaciteter.

Dog får berøringssans nu først den opmærksomhed, den fortjener. Fra industrielle robotter, der kan mærke, når de støder ind i en anden arbejder, til landbrugsrobotter, der kan føle, om en frugt er moden, er berøringssans blevet et vitalt aspekt af teknologien.

Hvordan menneskelig hud inspirerer robotdesign

Når det gælder berøring, er din hud et vidunder. Den kan nøjagtigt vurdere flere typer input, fra varme til tryk og mere, på millisekunder. Derudover kan dette ske over hele kroppen eller i specifikke områder, hvor din hjerne kan skelne oprindelsen og typen af berøring. Alle disse evner kommer fra en fleksibel overflade, der kan hele sig selv.

At give robotter evnen til at føle

Ved at erkende, at menneskelig hudfølsomhed er ideel til mange anvendelser, har ingeniører flere gange forsøgt at skabe robothud. Den primære metode, de benyttede, var at indlejre flere sensorer i et fleksibelt materiale. Sensorerne kunne registrere tryk, temperatur og andre vitale data.

Problemer med robothud

Denne strategi havde nogle store ulemper. For det første tilføjede hver sensor stivhed til huden. Desuden var fremstillingen af disse sensorer og deres installation i enheden både kostbar og tidskrævende. Disse enheder var meget dyre at producere og var, efter alle målinger, skrøbelige.

Hver stiv sensor tilføjede et ekstra område, der kunne blive beskadiget under drift. Sensorplaceringen påvirkede også, hvilke former og designs overfladen skulle have, hvilket yderligere begrænsede anvendelserne. Derudover havde mange af sensorerne blinde pletter, hvor de ikke var placeret, eller hvor andre sensorer skulle installeres. Oven i disse problemer tilførte hver ny sensortype yderligere interferens i enheden, hvilket reducerede nøjagtigheden.

Inden i robothudstudiet

Studiet Multimodal informationsstrukturering med enkeltlags bløde hud og høj‑densitets elektrisk impedans tomografi¹ introducerer en ny type robothud, der er i stand til at registrere flere typer berøring fra et enkelt materialedesign. Enheden kan tilpasses enhver form og kan tilføjes til eksisterende robotarme som en handske, hvilket giver en ny lag af interaktivitet og følsomhed til enheden.

Kilde – University of Cambridge

Multimodal sanser

Det første skridt i at skabe den forbedrede robothud var at finde ud af, hvordan antallet af nødvendige sensorer kunne reduceres. For at løse denne opgave vendte ingeniørerne sig mod multimodale sensorer. Disse enheder kan registrere forskellige typer signalinput og adskille årsagen til hver uden interferens. Som en del af denne tilgang udviklede teamet et specialbygget system, der understøttede 6 typer multimodale stimuli, herunder opvarmning, berøring, tryk, skade og mere.

Hvorfor hydrogel er nøglen til robothud

Et ledende gelatine‑baseret hydrogel blev derefter støbt i formen af en voksen hånd. Dette materiale blev valgt på grund af dets ledningsevne, bløde fornemmelse og fleksibilitet. Derudover kan det smeltes ned og formes til enhver nødvendig form, hvilket øger brugervenligheden og bæredygtigheden af disse enheder.

Elektrodekonfigurationer

Teamet brugte betydelig tid på at teste forskellige elektrode‑layout. Deres mål var at finde en opsætning, der ikke forstyrrede robothudens kapaciteter, men som leverede præcise målinger til sensorerne. Teamet besluttede sig til sidst for et design, der placerede 32 elektroder ved håndleddet.

Elektrisk impedans tomografi

Ingeniørerne fodrede disse sensorer med data ved hjælp af elektrisk impedans tomografi‑teknikker. Bemærkelsesværdigt skabte hydrogelens ledningsevne 863.040 ledende veje gennem membranen. Ingeniørerne bemærkede, at de kunne udtrække 1,7 millioner datapunkter fra dette design, når alle tilgængelige veje blev udnyttet.

Det næste skridt var at registrere de indsamlede data under specifikke handlinger, såsom at tappe på fingeren, klemme hånden, foretage et dybt snit eller en let berøring. Disse data blev derefter indført i en specialbygget maskinlæringsalgoritme.

AI’en brugte denne datamodel til at bestemme, hvilken sensorisk input der havde prioritet over andre handlinger. For eksempel er et dybt snit vigtigere end en let prik på fingeren. De bemærkede også, at systemet understøttede tilpasning af disse præferencer.

Afhængig af robotens opgave kan ingeniørerne justere, hvilke sanser der har prioritet. For eksempel kan du øge følsomheden på en landbrugsrobot, der skal vurdere modenhed, men dæmpe temperatursensorerne, når den arbejder i sommersolen. Derudover kan du kalibrere enheden ved hjælp af en menneskelig berøring.

Test af robothudens kapaciteter

Ingeniørerne gennemførte flere fysiske tests for at sikre, at enheden fungerede som forventet. Disse tests omfattede at glide fingrene forsigtigt over hånden, påføre varme på enheden og klemme den med forskellige niveauer for at registrere forskellen mellem lette og skadelige handlinger. De testede også, om den kunne registrere flere forskellige typer berøring samtidigt. I et tilfælde blev hånden skåret med en medicinsk skalpel.

Resultater fra robothudtest

Testen viste, at maskinlæring med succes bestemte de forskellige handlinger i realtid. Hånden kunne skelne mellem menneskelig berøring og ikke‑levende objekter. Den kunne også bestemme vejrforhold baseret på en kombination af faktorer såsom varme og fugtighed, præcis som et menneske.

Vigtige fordele ved robothudteknologi

Der er flere fordele, som robothud bringer til bordet. For det første gør den det muligt for robotter at interagere med den fysiske verden på en menneskelig måde. Robotter i fremtiden vil kunne mærke, om de støder ind i dig eller noget tilfældigt, og justere deres handlinger.

Disse enheder vil blive sat op til at forstå, hvor meget tryk de påfører genstande baseret på genstandens respons, hvilket åbner døren for mere effektive medicinske enheder og meget mere. Den højt følsomme natur af robothud gør den ideel til en bred vifte af anvendelser.

Lav pris

En af de største fordele ved det nye robothuddesign er, at det er let at fremstille. Traditionelle robothudsystemer stolede på flere sensorer, præcist ledningsført på plads. Denne tilgang koster meget mere end at bruge ledende hydrogel og mangler fleksibiliteten til at formes til næsten enhver form. Denne nye tilgang vil gøre berøringsfølsom robotteknik tilgængelig for flere enheder.

Robothud er genanvendelig

En anden vigtig fordel ved robothuddesignet er dets evne til at blive genbrugt. Det ledende materiale kan smeltes og formes efter behov. Hydrogel kan passe til komplekse former uden at skulle føre interne ledninger. Denne genanvendelige tilgang vil hjælpe med at forhindre fremtidigt e‑affald fra robotteknik.

Holdbar

Robothuddesignet er langt mere holdbart end sin forgænger. Det faktum, at der ikke er sensorer placeret gennem hele enheden, begrænser muligheden for relevant skade. Denne struktur giver støtte til fleksible og genanvendelige komponenter, der kan holde til tung belastning. De kan også repareres ved hjælp af hydrogel uden at skulle reparere komplekse interne sensorer.

Tilpasningsdygtig

Den tilpasningsdygtighed, som robothud har, er en stor fordel. Enheden kan reagere forskelligt på forskellige typer stimuli afhængigt af opgaven. For eksempel kan du have en robot, der er udstyret til at ignorere torne, når den plukker roser, men som er hypersensitiv over for fugt eller følelsen af stilken.

Anvendelser og tidslinje for robothud

Der er flere anvendelser for robothud. Den åbenlyse brug ville være at forbedre kapaciteterne for humanoide robotter. Disse enheder ligner allerede mennesker i deres struktur og udseende. At tilføje et lag af berøring kan hjælpe med at gøre dem endnu mere menneskelige og relaterbare.

Proteser

Dette studie kan hjælpe med at gøre proteser, der kan føle, til en realitet. Brug af blødt, fleksibelt hydrogel som hud vil hjælpe med at få disse medicinske enheder til at føles mere ægte for brugeren og dem omkring dem. Derudover kan de tilpasses til at give den samme følelse som den mistede kropsdel eller endda blive forbedret med ekstra sensorisk input.

Bilsektoren

Bilsektoren har været i frontlinjen for integration af robotteknik. Dette studie kan hjælpe med at gøre robotter, der kan arbejde side om side med mennesker, sikre. Disse enheder kan genkende, når de kommer tæt på eller interagerer med et menneske, og reagere som en kollega ville, hvis de ved et uheld støder ind i dig, og trække sig væk.

Landbrugssektoren

Berøringsfølsomme robotter bruges allerede til at bestemme nøgleaspekter af landbruget. Enheden kan udnytte robothud til at reducere sin vægt, hvilket øger dens driftstid og ydeevne. Disse systemer kan også integrere specialbyggede AI‑modeller for at forbedre ydeevnen og sikre resultater.

Robothud tidslinje

Det kan tage 5‑10 år, før robothud når markedet. Ingeniørerne vil fuldføre mere arbejde på deres design og søge partnerskaber og finansiering. Hvis det lykkes, kan du se robothud på enheder i lagre inden for de næste 5‑7 år. Hvis alt går som planlagt, kan medicinske enheder udnytte denne mulighed inden for det næste årti.

Hvem udviklede robothud?

Ingeniører fra University of Cambridge og University College London (UCL) arbejdede sammen om at gøre dette studie til virkelighed. Papiret nævner David Hardman, Thomas George Thuruthel og Fumiya Iida som de primære forfattere. Bemærkelsesværdigt modtog studiet støtte fra Royal Society, Engineering and Physical Sciences Research Council, Samsung Global Research Outreach Program og UK Research and Innovation.

Fremtiden for robothud

Teamet ser nu på at forbedre enhedens holdbarhed og følsomhed. De næste skridt vil inkludere yderligere forskning i materialer til enheden og nye sensortyper. Målet er at hjælpe med at innovere og fremme enkeltlags hud i følsomme systemer og drive brugen af multimodale sensoriske muligheder i fremtiden.

Investering i robotteknik

Robottekniksektoren har flere højprofilerede konkurrenter. Disse virksomheder spænder fra robotter designet til at overvåge infrastruktur til sundheds‑enheder og militært hardware. Alle disse sektorer har oplevet betydelig vækst i det sidste årti, med analytikere der forudsiger endnu mere i fremtiden. Her er én virksomhed, der er positioneret til at drage fordel af fremtidig adoption.

UiPath

UiPath (PATH ) gik ind på markedet i 2005. På det tidspunkt gik den under navnet DeskOver. Grundlæggerne, Daniel Dines og Marius Tîrcă, ønskede at skabe pålidelig robotautomatiseringssoftware til den spirende industri. Virksomhedens første årti oplevede langsom men stabil vækst.

I 2015 flyttede firmaet til UiPath og udvidede driften. Firmaet åbnede hovedkontor i NY, med nye kontorer i London, Bangalore, Paris, Singapore, Washington D.C. og Tokyo. I 2021 afholdt UiPath en af de største amerikanske software‑IPO’er, hvor de sikrede 35 milliarder dollars til at videreudvikle deres aktiviteter.

I dag spiller UiPath en vital rolle i robotautomatisering. Deres software hjælper flåder af robotter med at forblive synkroniserede, operere sikkert sammen med tusindvis af menneskelige kolleger og andre enheder. Som sådan bør dem, der søger eksponering mod robotteknikindustrien, foretage yderligere research på UiPath‑aktier.

Seneste UiPath (PATH) aktienyheder og udviklinger

Afsluttende tanker: Fremtiden for robothud

Robothudkonceptet kan forbedre, hvordan mennesker og robotter interagerer i fremtiden. Denne enhed kan integreres i eksisterende robotter og give dem en opgraderet forståelse af deres omgivelser samt nye kapaciteter. Af disse grunde og mange flere skal du anerkende disse ingeniørers hårde arbejde.

Lær om andre spændende robotudviklinger her.

Studier refereret:

^{1. David Hardman et al., Multimodal informationsstrukturering med enkeltlags bløde hud og høj‑densitets elektrisk impedans tomografi.Sci. Robot.10,eadq2303(2025).DOI:10.1126/scirobotics.adq2303}