機器人如果也能像人一樣能用皮膚去觸摸世界，并能通過芯片給出計算和反應，會是什么樣？

近日，新加坡國立大學（NUS）的研究人員利用英特爾神經擬態芯片Loihi開發了一種人造皮膚，能夠讓機器人以比人類感覺神經系統快1000倍的速度檢測觸覺，還可以比眨眼快10倍的速度識別物體的形狀、質地和硬度。他們的研究發表在新近一期的《機器人技術：科學與系統》雜志上。

人類擁有觸覺，可以感知粗糙、柔軟等不同表面之間的細微差異。但對于大多數機器人來說，它們的機械手是冷冰冰的，沒有觸覺感受，僅能基于視覺處理進行操作。為機器人提供一種類似人的觸感可以大大改善其功能，可以擴展其使用范圍。例如，在工廠中，配備有人造皮膚的機械臂可以觸摸產品，并根據產品的不同施加適當的壓力，抓取不熟悉的物體。這種能夠感知周圍環境的能力，還可以讓人與機器人的互動更緊密、更安全。如果外科手術機器人能擁有比人類更靈敏的觸覺，人類未來將可能利用機器人開展自動化手術。

雖然創造人造皮膚是實現這一愿景的關鍵一步，但還有一樣東西不可缺少——芯片，這種芯片可以根據皮膚的感官數據實時得出準確的結論，同時又足夠節能，可以直接部署在機器人內部。

NUS研究的團隊成員之一、材料科學與工程系助理教授Benjamin Tee表示：“如果說讓機器人變得更智能是一幅拼圖，人造皮膚傳感器只解決了拼圖的一半，一個能夠最終實現感知和學習的人工大腦是這幅拼圖中的另一個關鍵部分。我們用英特爾Loihi等神經擬態芯片對AI皮膚系統進行了獨特研究，為實現能效和擴展性邁出了重要一步。”

Loihi是由英特爾實驗室設計的一種神經擬態研究測試芯片，它使用異步尖峰神經網絡（SNN）來實現自適應自修改事件驅動的細粒度并行計算，提高機器學習和推理的效率。人腦的工作方式是通過脈沖或尖峰傳遞信息，使用異步尖峰神經網絡（SNN）的Loihi芯片可以模擬人腦的工作方式。英特爾的Loihi芯片具有13萬個人工神經元和1.3億個突觸。

在研究過程中，NUS團隊首先教會一個裝有人造皮膚的機械手閱讀盲文。機械手將觸覺數據傳遞給Loihi，由Loihi將機械手感覺到的微突轉化為語義。結果表明，Loihi的識別準確率超過92％，并且功耗比標準馮諾依曼處理器低20倍。

在這項工作的基礎上，研究人員將視覺和觸覺數據結合到尖峰神經網絡（SNN）中，進一步提高了機器人的感知能力，并通過兩個實驗任務評估該系統。首先，研究人員教會機械手利用人造皮膚的觸覺和基于相機的視覺，對裝有不同量液體不透明容器進行分類，并將數據發送到 GPU和Loihi，證明了該系統可以區分相對較小的重量差異。

在第二項實驗中，研究人員使用相同的觸覺和視覺傳感器，測試了機器人系統感知和識別旋轉滑移的能力，證明該系統可以在0.08s內準確檢測到旋轉滑移。結果表明，通過尖峰神經網絡（SNN）將基于事件的視覺和觸覺相結合，比單獨使用視覺數據的準確性提高10％。在性能方面，Loihi處理傳感數據的速度比性能最佳的GPU高21％，而功耗卻低了45倍。

研究團隊成員之一、NUS計算機學院助理教授Harold Soh補充說：“我們對這些研究結果感到興奮。這表明神經擬態系統有希望結合多傳感器，解決機器人感知能力難題。這讓我們朝著制造節能而且值得信賴的機器人又邁出了一步，這種機器人能夠在意外情況下迅速、恰當地做出反應。”

英特爾神經擬態計算實驗室主任Mike Davies表示：“新加坡國立大學的這項研究，讓人類對機器人技術的未來有了深刻的了解，也就是說，未來機器人會以事件驅動的方式，結合多模態來感知和處理信息。有越來越多類似的研究顯示，一旦我們對整個系統進行基于事件的范式重新設計，包括傳感器、數據格式、算法和硬件體系結構，神經擬態計算的使用可以顯著降低延遲和功耗。”

新的研究突破具有眾多潛在應用前景。研究人員認為，這項工作可以改善人機交互，從而使諸如護理機器人和自動機器人手術等工作變得更加可行。