ジャカルタ - 触覚(タッチ)は、ロボット業界がまだ解決していない問題の1つです。しかし、Facebookは、物理的な世界で人間レベルのタッチを複製するReSkinと呼ばれるマシンの薄い合成皮膚でこの問題を解決することを目指しています。
同社はしばらくの間、高度なAI駆動型ロボットに手を出してきました。昨年、Facebookは、マルチフィンガーロボットハンドに取り付け可能なコンパクトな触覚センサーであるDIGITに関する作業を開始しました。
触覚センシングは、ロボット部品が人間の手足とほぼ同じレベルの熟練度で行動を起せ、「感覚欠損」の問題を解決するために不可欠です。
皮膚の自然な受容体は、人間が温度、質感、重量、さらには物体の物理的な状態などの物理的な属性を感知することを可能にする。ロボット部品はAIベースのモデルを使用して視聴覚知識で武装することができますが、触覚センシングの欠如は現在、彼らの開発を妨げているものです。
この学習は、企業が拡張現実(AR)、バーチャルリアリティ(VR)、複合現実(MR)の経験でメタバースを構築しながら、メタから手がかりを得ようとしているので、メタにとって重要です。
そこでReSkinはイノベーションギャップを埋めようとしています。MetaのFacebook AI部門(以前はFacebookと呼ばれていました)は、わずか2〜3mmの厚さで50.000以上の物理的な相互作用を実行するのに十分な安価で耐久性のある合成スキンを作成しました。
合成皮革は磁性粒子と埋め込まれている変形可能なエラストマーから成っている。これらの粒子によって生成された磁気信号は記録され、接触点や適用される力の量などの有用なデータに変換されます。
同社は、ReSkinは1mmの薄い物体の0.1ニュートンの小さな力を検出できると主張している。これは、現在宇宙で様々なタスクを実行するために半自律ロボットをテストしているNASAのような機関にとって特別な有用性である可能性があります。
ReSkinの最大の利点の1つは、その低価格です。Facebook MetaのAI部門は、ReSkinを100個生産するのに6ドルしかかからず、大量生産でさらにコストを下げることができると主張しています。
コーティングが着用されると、簡単に取り外して新しいものに交換することができます。また、ロボットアームや人間の腕にも適用でき、AIモデルのトレーニングに必要な重要なデータを収集する日常的なタスクを実行できます。
ReSkinは、より高価で触覚情報を収集し、すべての機械部品に適用できない電流センサーに代わる優れた代替手段として役立つと言われている。
Facebook AIは、ReSkinは、マルチモーダルデータセットを作成するために、視覚およびオーディオ信号を記録する他のセンサーと統合することができると述べています。ReSkinの効率を実証するために、専門家はブドウなどの柔らかい果物を扱うロボットアームに適用し、触覚センシングを実証しました。
カーネギーメロン大学と共同で生産されたこの製品はオープンソースであり、校正プロセスを簡素化するための自己監視学習アルゴリズムによってサポートされています。設計、関連文書、コード、基本モデルなどの研究データを開示し、さらなる研究開発を促進します。
Facebookの研究者は、人間の一人称視点から撮影したビデオを使用してAIモデルを教えることを目的としたEgo4Dプロジェクトと同様のアプローチを取っています。
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