研究チームは、熱、冷、圧力、痛みなど、広範囲の刺激を検知できる人間の皮膚の複雑な感覚処理能力を再現しようと試みました。従来のセンサーが連続的な信号を送るのとは異なり、ニューロモルフィック皮膚はスパイクを使用して情報を伝達し、生物学的システムの効率と適応性を反映しています。このアプローチにより、感覚データのよりエネルギー効率の高い迅速な処理が可能になります。

この人工皮膚には、さまざまな刺激に反応する特殊なセンサーが搭載されています。これらのセンサーは、情報を統合して適切な応答をトリガーする人工ニューロンのネットワークに信号を送信します。このシステムには非生物学的なコンポーネントも含まれていますが、既存のスパイクニューラルネットワークチップとの互換性は大きな利点です。これにより、人工皮膚をAIベースの制御ソフトウェア用に設計されたエネルギー効率の高いハードウェアとシームレスに統合できます。

ニューロモルフィック人工皮膚の開発は、ロボット工学とAIに大きな影響を与えます。ロボットがより繊細かつ効率的な方法で環境を感知できるようになることで、義肢、人間とロボットのインタラクション、自律ナビゲーションなどの分野の進歩につながる可能性があります。たとえば、この技術を搭載したロボットは、より高い精度で繊細なタスクを実行したり、より高い認識力で複雑な環境をナビゲートしたりできます。

スパイクニューラルネットワークの使用は、この開発の重要な側面です。スパイクニューラルネットワークは、より高いエネルギー効率とより生物学的に現実的な計算の可能性を提供するため、AI研究の有望な手段と見なされています。連続値に依存する従来の人工ニューラルネットワークとは異なり、スパイクネットワークは離散的なイベント、つまりスパイクを使用して情報を伝達します。このアプローチはエネルギー効率が高く、より高速な処理速度を可能にします。

研究者たちは、人工皮膚の感度、耐久性、およびロボットシステムとの統合を改善することに焦点を当てて、人工皮膚の改良を続けています。将来の開発には、化学物質や振動を検出する能力など、追加の感覚モダリティの組み込みが含まれる可能性があります。最終的な目標は、感覚能力と応答性において人間の皮膚と区別がつかない人工皮膚を作成することです。