Robot có thể sớm cảm thấy đau nhờ sự phát triển của một loại da điện tử mới, có khả năng bắt chước cảm giác khó chịu mà con người trải qua khi bị đau.
Các nhà khoa học đứng sau phát minh này đã tạo ra một bàn tay cơ học, được trang bị làn da thông minh với khả năng học cách phản ứng với các kích thích bên ngoài như vật nhọn đâm vào lòng bàn tay.
Lớp da này sử dụng một loại hệ thống xử lý mới dựa trên những bóng bán dẫn đặc biệt, có thể bắt chước đường dẫn thần kinh của não để học cảm giác đau.
Trong nhiều thập kỷ, các chuyên gia đã tìm cách tạo ra làn da nhân tạo có cảm giác, một phương pháp được nghiên cứu rộng rãi là sử dụng hàng loạt các cảm biến trên bề mặt da điện tử để cho phép nó nhận biết tiếp xúc với một vật thể.
Nhưng những cảm biến này thường tạo ra một khối lượng lớn dữ liệu, có thể mất nhiều thời gian để được máy tính xử lý và phản hồi đúng cách, gây ra sự chậm trễ sẽ làm giảm hiệu quả tiềm năng của da trong các tác vụ thời gian thực.
Một nhóm kỹ sư từ Đại học Glasgow đã đưa ra nguyên mẫu 'da điện tử' mới mà họ tin rằng sẽ là bước tiến lớn trong lĩnh vực robot.
Họ đã lấy cảm hứng từ cách hệ thống thần kinh ngoại vi của con người xử lý các tín hiệu từ da để loại bỏ sự chậm trễ và giảm tiêu thụ năng lượng so với các ý tưởng trước đây.
Ngay sau khi da người bị tác động, hệ thống thần kinh ngoại vi bắt đầu xử lý tại điểm tiếp xúc, giảm khối lượng dữ liệu rồi chuyển thông tin đến não. Việc giảm khối lượng dữ liệu cho phép sử dụng hiệu quả các kênh liên lạc cần thiết để gửi dữ liệu đến não, sau đó được xử lý gần như ngay lập tức để cơ thể phản ứng một cách thích hợp.
Để chế tạo một lớp da điện tử có khả năng phản ứng như vậy, các nhà nghiên cứu đã in một mạng lưới gồm 168 bóng bán dẫn được làm từ dây nano oxit kẽm trực tiếp lên bề mặt nhựa dẻo. Sau đó, họ kết nối bóng bán dẫn với cảm biến da trên lòng bàn tay robot hình người.
Cảm biến ghi lại sự thay đổi trong điện trở khi nó được chạm vào, với một lần chạm nhẹ tương ứng với một sự thay đổi nhỏ và một lần chạm mạnh hơn sẽ tạo ra một sự thay đổi lớn hơn.
Các nhà khoa học cho biết hệ thống này được thiết kế để bắt chước cách thức hoạt động của các tế bào thần kinh cảm giác trong cơ thể con người.
Trong các nguyên mẫu da điện tử trước đó, dữ liệu đầu vào đó sẽ được gửi đến một máy tính để xử lý, do đó thường có sự chậm trễ. Nhưng trong thiết kế này, một bo mạch được tích hợp trong da hoạt động như khớp thần kinh nhân tạo, giảm dữ liệu đầu vào thành một nhánh đơn giản và tăng tốc quá trình phản ứng.
Bằng cách đặt một ngưỡng điện áp đầu vào để gây ra phản ứng, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng họ có thể làm cho tay robot giật lùi khỏi một cái đâm bằng vật nhọn vào giữa lòng bàn tay. Nói cách khác, robot đã học cách tránh xa cảm giác khó chịu thông qua quá trình xử lý thông tin mô phỏng cách hệ thống thần kinh của con người hoạt động.
Da điện tử giúp robot cảm nhận được cơn đau
Da điện tử này là bước đột phá mới nhất trong công nghệ robot linh hoạt, có thể co giãn từ Nhóm Công nghệ Cảm biến và Điện tử của Đại học Glasgow (BEST), do Giáo sư Ravinder Dahiya đứng đầu.
Ông nói: “Tất cả chúng ta đều học cách phản ứng thích hợp với những kích thích bất ngờ như cơn đau để ngăn ta tự làm tổn thương mình. Tất nhiên, sự phát triển của dạng da điện tử mới này không thực sự liên quan đến cơn đau như tự nhiên - nó chỉ đơn giản là một cách để học hỏi từ các kích thích bên ngoài.”
“Những gì chúng tôi có thể tạo ra thông qua quá trình này là một lớp da điện tử thông minh có khả năng học tập ở cấp độ phần cứng, không cần gửi thông tin qua lại tới bộ xử lý máy tính trước khi thực hiện, tăng tốc đáng kể quá trình phản hồi bằng cách cắt giảm số lượng tính toán cần thiết.”
Fengyuan Liu, một thành viên của nhóm BEST và là đồng tác giả của nghiên cứu, nói thêm: “Trong tương lai, nghiên cứu này có thể là cơ sở cho một loại da điện tử tiên tiến hơn cho phép robot có khả năng khám phá và tương tác với thế giới theo cách hoàn toàn mới, hoặc chế tạo chân tay giả có khả năng đạt mức độ nhạy cảm gần như con người.”
Tham khảo: Mail
Xem thêm: nhc.45674548021602202-neirt-tahp-coud-iom-ut-neid-ad-iaol-ohn-uad-yaht-mac-mos-eht-oc-tobor/nv.fefac