Emulatie van aanraking via geavanceerde AI – Is het mogelijk?

De robotica van morgen zal zintuigen hebben die vergelijkbaar zijn met die van hun menselijke tegenhangers. Er zijn al AI-algoritmen die apparaten in staat stellen om te zien, te ruiken en te horen. Deze verbeteringen maken gebruik van sensoren en geavanceerde algoritmen om deze zintuigen te simuleren. Echter, één zintuig heeft onderzoekers tot nu toe ontgaan: aanraking.

Nu heeft een groep onderzoekers van het Stevens Institute of Technology een novate methode onthuld die aanraking emuleert. Hieronder volgt wat u moet weten.

Onderzoekers hebben lang gezocht naar manieren om aanraking via robotische systemen te emuleren. Een robot die kon voelen, zou de deur openen voor veel gebruikscenario’s. Naarmate meer mensen naast deze apparaten gaan werken, neemt de interesse in robots die kunnen “voelen” toe. Ingenieurs geloven dat dit zintuig cruciaal is voor het verbeteren van efficiëntie, mogelijkheden en veiligheid op de werkplek.

Stel u voor dat robots kunnen voelen of ze tegen u aan botsen en dienovereenkomstig reageren. Deze mogelijkheid zou het voor robots die nauw met mensen samenwerken mogelijk maken om risico’s te verminderen en meer precieze en eerder alleen door mensen uitgevoerde taken uit te voeren.

Emulatie van aanraking via geavanceerde AI-onderzoek

Het onderzoek¹, gepubliceerd in het tijdschrift Applied Optics, onthult hoe onderzoekers in staat waren om aanraking te simuleren via lasers en een AI-algoritme. De onderzoekers combineerden AI en quantumtechnologie om dit doel te bereiken in een quantumlab-opstelling.

Quantum-interacties bieden een overvloed aan gegevens die kunnen worden gebruikt om AI-modellen te maken en te verbeteren. Deze benadering combineert geavanceerd machine learning, een raster-scannende enkele foton LiDAR en quantumfeedback in de vorm van speckle-ruis om deze taak te volbrengen.

Emulatie van aanraking met behulp van een photon-firing-scanning-laser

Het team creëerde een raster-scannende enkele foton LiDAR die kon worden ingesteld om op verschillende intervallen te pulseren, waardoor ingenieurs elke verandering en feedback konden documenteren die van het oppervlak werd weerkaatst. Elk oppervlak heeft verschillende brekingen, afhankelijk van de samenstelling. Onderzoekers erkenden dit feit en besloten dat dit de beste manier was om het systeem kunstmatig de mogelijkheid te geven om snel topografische scans uit te voeren.

Algoritmische AI-modellen

De AI scant het oppervlak met behulp van de propriëtaire laser als eerste stap. Deze manoeuvre creëert een gedetailleerd beeld van het item. Het gedetailleerde beeld zal willekeurige feedback genaamd speckle-ruis produceren. In het verleden was speckle-ruis een hindernis voor optische helderheid, aangezien deze feedback de resolutie verlaagde.

De onderzoekers merkten op dat deze feedback meer was dan storing. Het bood een unieke handtekening voor elk oppervlak op basis van de ruwheid. Deze gegevens werden doorgegeven aan het AI-systeem, dat vervolgens de informatie ontcijferde om de afmetingen, hoogte en ruwheid van de structuur te bepalen.

Source – Magicplan

De onderzoekers gebruikten deze opstelling om meerdere soorten oppervlakken te scannen om het AI-algoritme te programmeren. Specifiek registreerde het systeem teruggekaatste protonen van verschillende punten op het oppervlak. Vervolgens werden de gegevens verzameld en gevormd in een modusvezel die werd geteld via een enkele foton detector. Dit apparaat kan speckle-ruis onderscheiden van andere storing, waardoor onderzoekers deze storing konden gebruiken om de gladheid van het object te bepalen.

Emulatie van aanrakingstest

Om hun theorie te testen, begon het team met het opzetten van een enkele pixel, raster-scannende enkele foton tellende LiDAR-systeem. Dit apparaat was ideaal voor het onderzoek, aangezien het een geëntrelaserbundel kan produceren dat in picoseconde-pulsen kan worden afgevuurd, waardoor nauwkeurige dekking en responsiviteit mogelijk zijn.

De ingenieurs besloten om 31 industriële schuurpapieren te gebruiken als testobjecten. Ze begonnen met het verwerven van alle verschillende variëteiten en ruwheid. Specifiek varieerde het schuurpapier van 1 tot 100 micron dik. De laser pulseerde vervolgens door de transceiver en op het schuurpapier. Het licht en de storing werden teruggekaatst en berekend door het AI-systeem.

Emulatie van aanrakingsonderzoeksresultaten

De resultaten van deze tests laten veelbelovend zien. Het nieuwe systeem had aanvankelijk een nauwkeurigheid van 8 micron, die werd teruggebracht tot 4 micron na afstemming en aanpassingen. Opvallend is dat deze nauwkeurigheid vergelijkbaar is met de toonaangevende oplossingen in de branche.

Opvallend is dat het systeem het beste werkte wanneer het oppervlak een fijne korrel had in plaats van grote ruwheid. Indrukwekkend is dat de ingenieurs in staat waren om de oppervlakstructuur van de schuurpapieren met minimale inspanning nauwkeurig te bepalen, waardoor deze technologie de komende jaren de manier waarop bedrijven opereren kan veranderen.

Emulatie van aanrakingsonderzoeksvoordelen

Dit onderzoek kan veel voordelen opleveren in meerdere branches. Ten eerste zou deze methode enorme kostenbesparingen opleveren ten opzichte van de huidige systemen in gebruik. Bovendien zou het fabrikanten in staat stellen om hun werknemers te verminderen, aangezien de AI veel nauwkeuriger is. Deze manoeuvre zou de overhead verlagen en de winst verhogen.

Snel oppervlakken in kaart brengen

De snelheid waarmee het systeem een oppervlak scant, is een ander voordeel. Deze methode vereist slechts enkele momenten om het oppervlak te scannen voordat de bepaling wordt gemaakt. Als zodanig is het veel sneller en vereist minder inspanning om te gebruiken, waardoor fabrikanten meer scans kunnen uitvoeren en besparen.

Lage integratiekosten

Een ander groot voordeel van dit onderzoek is dat het lage integratieoplossingen biedt voor de markt. In veel gevallen wordt LiDAR gebruikt om de structurele integriteit van kerncomponenten te bepalen. Dit nieuwe systeem kan de LiDAR in gebruik verbeteren en het in staat stellen om metingen te doen op micronniveau.

Kwaliteitscontrole

De nieuwe vorm van oppervlakscanning zal de methoden voor kwaliteitscontrole voor ingewikkelde en exacte componenten verbeteren. Ingenieurs hebben lang systemen gebruikt om ervoor te zorgen dat vitale componenten van vliegtuigen en andere artikelen vrij zijn van gebreken die potentieel ernstige problemen kunnen veroorzaken.

Verbeterde sortering

Robotsorteerders zijn al in hoog aanzien en in gebruik over de hele wereld. Deze upgrade kan helpen om de mogelijkheden van deze systemen te verbeteren door ze een extra zintuig te geven om te gebruiken bij het bepalen van de samenstelling en de vereiste sortering van een product. Bijvoorbeeld, een robotarm die kan voelen, kan groenten en fruit controleren op hun stevigheid om te bepalen of ze rijp zijn of niet.

Emulatie van aanrakingsonderzoekers

Ingenieurs van het Stevens Institute of Technology stonden aan het hoofd van het onderzoek naar het laser-topografiesysteem. Ze werkten nauw samen met CQSE-directeur Yuping Huang als onderdeel van hun project. Bovendien kregen Daniel Tafone en Luke McEvo credits voor hun inspanningen op het project.

Mogelijke toepassingen

Er zijn veel toepassingen voor deze technologie. LiDAR speelt al een cruciale rol in veiligheidsnormen. Dit onderzoek verbetert deze mogelijkheden aanzienlijk en stelt ingenieurs in staat om cruciale componenten in real-time te monitoren.

Gezondheidszorg

De gezondheidszorg heeft een groeiende vraag naar robots die kunnen voelen als mensen. Deze systemen kunnen meerdere toepassingen in de branche vinden. Een interessant gebruik is het toelaten van deze apparaten om moedervlekken te scannen op zoek naar dodelijke melanomen. Het laser-gebaseerde algoritme kan de kleine verschillen bepalen die één moedervlek veilig maken en de andere potentieel dodelijk, waardoor duizenden levens van patiënten worden gered.

LiDAR verbeteren

LiDAR wordt vandaag in een verscheidenheid aan producten gebruikt. Slimme auto’s, robots, smartphones en andere producten vertrouwen op LiDAR als hun ogen. Zelfs uw robotstofzuiger bevat een vorm van LiDAR om obstakels te vermijden. Deze nieuwe technologie kan helpen om micro-robots te laten navigeren in omgevingen zoals het menselijk lichaam en levensreddende behandelingen rechtstreeks naar de benodigde locaties te leveren.

Bedrijf dat kan profiteren van dit onderzoek

Meerdere robotbedrijven kunnen deze technologie integreren en hun resultaten vandaag verbeteren. Robotica is een snelgroeiende sector die nu bijna elke branche omvat. Van het uitvoeren van operaties tot het plukken van fruit, deze apparaten kunnen een grote boost krijgen met de introductie van een aanrakingsemulator.

Samsara

Samsara (IOT ) is een in San Francisco gevestigd IoT-bedrijf dat golven wil maken. Het bedrijf werd in 2015 opgericht door Sanjit Biswas en John Bicket om enterprise-klanten een solide functie te bieden om logistiek te volgen en te monitoren. Vandaag biedt het bedrijf een breed scala aan producten aan om deze taak te volbrengen, waaronder AI-dashcams, route-optimalisatie, apparatuurtracking, site-monitoring en telematica.

Samsara is een belangrijke speler in de IoT-markt (Internet of Things). IoT-apparaten zijn de miljoenen slimme apparaten die u vandaag ziet. Ze kunnen alles zijn met een internetverbinding, sensor en de mogelijkheid om gegevens te communiceren. Vandaag omvat de IoT-sector miljarden slimme apparaten wereldwijd.

Samsara stelt bedrijven in staat om deze apparaten in hun logistiek te integreren om resultaten, efficiëntie en veiligheid te verbeteren. IoT-apparaten kunnen worden gebruikt om producten in real-time te monitoren, waaronder hun conditie, authenticiteit, locatie en meer.

Analisten zien Samsara als goed gepositioneerd om te groeien naarmate de IoT-industrie zich uitbreidt. Het bedrijf heeft een marktkapitalisatie van $30,433 miljard en heeft de steun van enkele van de grootste namen in de industrie. Opvallend is dat de aandelen zijn genoemd als een van de topaandelenkeuzes van Harvard University dit jaar, waardoor consumentenvertrouwen wordt versterkt.

Andere pogingen om menselijke zintuigen te emuleren

Het onderzoeken van de race om robots het gevoel van aanraking te geven, onthult enkele interessante ontwikkelingen. Het eerste dat u opvalt, is dat er twee heel verschillende benaderingen zijn om robots het gevoel van aanraking te geven. Hardware-oplossingen incorporeren apparaten die aanraking kunnen simuleren door druk en warmte te registreren, terwijl software-oplossingen algoritmen integreren die feedback gebruiken om aanraking te simuleren. Hieronder volgen enkele andere manieren waarop onderzoekers robots in staat hebben gesteld om het gevoel van aanraking te ervaren.

High-Performance Ceramics

Een recent onderzoek toont aan hoe micro-keramische deeltjes in een flexibele, huid-achtige laag kunnen worden geïntegreerd om het apparaat in staat te stellen warmte en druk te registreren. De kleine keramische deeltjes bieden de perfecte manier om elektrische pulsen over een flexibel oppervlak over te dragen.

Dit onderzoek zag ingenieurs ontwikkelen van robot-huidlabels die konden vertellen of u ertegenaan streek en wegtrok. Ze gingen vervolgens verder met het creëren van een slimme prothese die in staat was om oppervlakken te voelen en dienovereenkomstig te reageren. Ze merkten op dat hun robot-huid in staat was om aanraking te registreren met behulp van deze pulsen tot de fijnste drukinstellingen.

Kunstmatige zenuwen

Een andere opwindende doorbraak op het gebied van robot-aanraking vond plaats in oktober, toen een team van ingenieurs van de Zhenan Bao Research Group van de Stanford University erin slaagde een kunstmatige zenuw te creëren. Het door de mens gemaakte apparaat was ontworpen om te functioneren zoals zijn menselijke tegenhanger, zodat robots op aanraking konden reageren.

Het systeem is afhankelijk van een kunstmatige zenuwopstelling die kan worden onderverdeeld in drie componenten. De mechanoreceptoren fungeren als drukgevoelige sensoren. Er zijn ook organische ringoscillatoren, die fungeren als neuronen, en organische elektrochemische transistoren die het hele systeem in staat stellen om te functioneren.

Robot-trui

De Carnegie Mellon University introduceerde een Robot-trui die industriële robots veel veiliger kon maken. Opvallend is dat de huidige veiligheidssystemen vaak rigide stukken vereisen die aan robots worden toegevoegd. Het probleem met deze benadering is dat robots niet volledig kunnen worden bedekt, aangezien hun bewegende delen flexibel moeten blijven. Deze wens leidde onderzoekers ertoe om een trui-achtige stof als oplossing te overwegen.

De Robot-trui is een machine-gebreide bekleding die elke driedimensionale vorm kan passen. Als zodanig kan het worden gemaakt om volledige bescherming te bieden voor robots en hun menselijke collega’s. Het apparaat werkt door twee lagen van metalen vezels in de oppervlakte te integreren. Wanneer een mens de trui aanraakt, wordt de circuit gesloten, waardoor de robot op de hoogte wordt gesteld van het incident en een reactie uitlokt.

Toekomst van emulatie van aanraking-robots

Robots die aanraking kunnen emuleren, zijn de toekomst. Deze apparaten zullen de deur openen voor meer integratie naast menselijke collega’s. Deze ontwikkeling zal leiden tot robots die veiligheid, kosten besparen en meerdere branches voorzien van oplossingen voor langdurige problemen. Als zodanig zal de vraag naar robots die aanraking kunnen emuleren alleen maar toenemen in de komende jaren. Voor nu kunt u verwachten om meer robot-collega’s te zien in de komende maanden.

Leer over andere interessante robotica-projecten nu.

Onderzoeksverwijzing:

^{1. Tafone, D., McEvoy, L., Sua, Y. M., & Huang, Y.-P. (2024). Surface roughness metrology with a raster scanning single photon LiDAR. Applied Optics, 63(30), 7917–7923. https://doi.org/10.1364/AO.537404}