მეცნიერებმა ელექტრონული “კანი” შექმნეს, რომლითაც რობოტები შეძლებენ, სხვადასხვა შეხება ადამიანივით იგრძნონ — მაგალითად, დარტყმა, ტემპერატურის ცვლილება და დანით დაჭრაც კი.
კანი ჟელატინისგან დამზადებული ელექტროგამტარი მასალისგან შექმნეს. შესაძლებელია, იგი სხვადასხვა ფორმაში ჩამოისხას. სპეციალური ელექტროდის გამოყენებით მასალა ასიათასობით სიგნალს გრძნობს, რომლებიც განსხვავებულ შეხებასა თუ ზეწოლას ასახავს.
მეცნიერების თქმით, ეს მასალა შეიძლება, ჰუმანოიდ რობოტებში ან პროთეზებში გამოიყენონ, რადგან ამ შემთხვევებში შეხების შეგრძნება ძალიან მნიშვნელოვანია. გარდა ამისა, ის შეიძლება, ავტომობილების ინდუსტრიასა და სტიქიური უბედურებების დროს დახმარების გაწევაშიც გამოდგეს.
შეხების შეგრძნების დახვეწა დღეს რობოტიკის ერთ-ერთი მთავარი მიზანია. მეცნიერები ისეთი მოწყობილობების შექმნას ცდილობენ, რომლებიც გარემოს აღქმას ადამიანების მსგავსად შეძლებენ.
ელექტრონული კანი ჩვეულებრივ ფიზიკურ ინფორმაციას (წნევას, ტემპერატურას) სიგნალებად გარდაქმნის. ხშირად სხვადასხვა ტიპის შეგრძნებისთვის განსხვავებული სენსორია საჭირო: ერთი წნევისთვის, მეორე ტემპერატურისთვის და ა.შ.
ახალი ელექტრონული კანი ერთ ტიპის “მულტიმოდალურ” სენსორს იყენებს. მას შეუძლია, ერთდროულად სხვადასხვა ტიპის სტიმული (შეხება, ტემპერატურა და დაზიანება) აღიქვას. თითოეული სიგნალის ზუსტად ამოცნობა და გაშიფვრა ჯერ კიდევ რთულია. მიუხედავად ამისა, მულტიმოდალური მასალები ადვილად მზადდება, უფრო გამძლეა და გაცილებით იაფი.
სინთეზური კანის გამოსაცდელად მკვლევრებმა ჟელატინისგან დამზადებული ჰიდროგელი გადაადნეს — რბილი, ელასტიკური ელექტროგამტარი მასალა. შემდეგ იგი ადამიანის ხელის ფორმაში ჩამოასხეს. მას სხვადასხვა ელექტროდი დაამაგრეს, რათა ენახათ, რომელი მათგანი აგროვებდა შეხებისას ყველაზე სასარგებლო მონაცემებს.
ექსპერიმენტების დროს მეცნიერებმა ხელის მოდელი გამათბობელზე გააცხელეს და დანითაც კი დაჭრეს. მთლიანობაში მკვლევრებმა 1.7 მილიონზე მეტი მონაცემი შეაგროვეს კანის 860 ათასზე მეტი გამტარი გზიდან, ეს ინფორმაცია კი მანქანური სწავლის მოდელის დასახვეწად გამოიყენეს.
“ჯერ ისეთ დონეზე არ ვართ, რომ რობოტის კანი ადამიანურ კანს გაუტოლდეს, მაგრამ ვფიქრობთ, ამჟამად საუკეთესო ვარიანტია, რაც კი არსებობს”, — განაცხადა კვლევის თანაავტორმა ტომას ჯორჯ თარათელმა, ლონდონის საუნივერსიტეტო კოლეჯის რობოტიკისა და ხელოვნური ინტელექტის ლექტორმა — “ჩვენი მეთოდი მოქნილია და მისი აწყობა ტრადიციულ სენსორებთან შედარებით გაცილებით მარტივია. შეგვიძლია, მას სხვადასხვა დავალება შევასრულებინოთ”.
კვლევა გამოცემაში Science Robotics გამოქვეყნდა.
