研究チームは、熱、冷、圧力、痛みなど、多様な刺激を感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。従来の連続的な信号に依存するセンサーとは異なり、この新しいシステムはスパイクを使用して情報を伝達し、皮膚の感覚ニューロンが脊髄や脳と通信する方法を模倣しています。このアプローチにより、より効率的でニュアンスのある感覚データ処理が可能になります。

研究者によると、スパイキングニューラルネットワークを使用する利点は、AIアルゴリズムを効率的に実行するように設計された特殊なコンピューターチップとの互換性があることです。これらのチップはスパイキング信号を直接処理できるため、人工皮膚をロボット用のAIベースの制御ソフトウェアとシームレスに統合できます。この統合により、より応答性が高く、適応性があり、エネルギー効率の高いロボットが実現する可能性があります。

ニューロモルフィック人工皮膚の開発は、ロボット工学における重要な課題、つまり、ロボットに豊かでリアルな触覚を提供できるセンサーの作成に取り組むものであるため、重要です。現在のロボットセンサーは、人間の皮膚の感度と複雑さに欠けることが多く、繊細なタスクを実行したり、複雑な環境をナビゲートしたりする能力が制限されています。人間の神経系を模倣することにより、この新しい技術はこれらの制限を克服する可能性を秘めています。

この技術の意義は、ロボット工学にとどまりません。ニューロモルフィック人工皮膚は、義肢に使用して、切断者が触覚を取り戻すこともできます。また、バイタルサインを監視したり、環境ハザードを検出したりするために、ウェアラブルデバイスで使用することもできます。

現在のシステムにはいくつかの非ニューラルコンポーネントが含まれていますが、研究者たちは技術をさらに改良し、完全にニューロモルフィックな人工皮膚を作成するために取り組んでいます。次のステップでは、より高度なスパイキングニューラルネットワークを開発し、それらを高度なセンサー技術と統合します。最終的な目標は、人間の皮膚と同じくらい敏感で用途の広いロボット皮膚を作成することです。