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人工神経システム: ロボットはついに感じることができるようになるのか?

人工神経システムは、最終的に義肢やロボットの手足に触覚を与えるかもしれません。

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クォンタムラン・フォーサイト
2023 年 11 月 24 日

洞察の要約

人間の生物学からインスピレーションを得た人工神経システムは、ロボットと感覚世界の間の相互作用を変革しています。感覚神経回路が点字を識別できるという独創的な2018年の研究から始まり、2019年にシンガポール大学が人間の触覚フィードバックを超える人工皮膚を作成するまで、これらのシステムは急速に進歩している。 2021年の韓国の研究では、ロボットの動きを制御する光応答システムがさらに実証された。これらの技術は、人工感覚の強化、人間に似たロボット、神経障害のリハビリテーションの改善、ロボットの触覚トレーニング、さらには人間の反射神経の強化を約束し、医療、軍事、宇宙探査の分野に革命をもたらす可能性があります。

人工神経システムのコンテキスト

人工神経システムに関する最初の研究の 2018 つは XNUMX 年で、スタンフォード大学とソウル国立大学の研究者らが点字アルファベットを認識できる神経システムを作成することに成功しました。この偉業は、人工器官やソフトロボットの皮膚のようなカバーに配置できる感覚神経回路によって可能になりました。この回路には XNUMX つのコンポーネントがあり、XNUMX つ目は小さな圧力点を検出できるタッチセンサーです。 XNUMX 番目のコンポーネントは、タッチセンサーからの信号を受信する柔軟な電子ニューロンでした。最初のコンポーネントと XNUMX つ目のコンポーネントの組み合わせにより、人間のシナプス (情報を中継する XNUMX つのニューロン間の神経信号) を模倣した人工シナプストランジスタが活性化されました。研究者らは、ゴキブリの足に神経回路を接続し、センサーにさまざまな圧力レベルを加えて神経回路をテストした。加えられた圧力の量に応じて脚がピクピクと動きました。

人工神経システムの主な利点の XNUMX つは、外部刺激に対する人間の反応方法を模倣できることです。この機能は、従来のコンピューターでは実現できないものです。たとえば、従来のコンピューターは環境の変化に十分迅速に対応できません。これは義肢制御やロボット工学などのタスクに不可欠なものです。しかし、人工神経システムは「スパイキング」と呼ばれる技術を使用してこれを行うことができます。スパイキングは、実際のニューロンが脳内で互いに通信する方法に基づいた情報伝達方法です。デジタル信号などの従来の方法よりもはるかに高速なデータ送信が可能になります。この利点により、人工神経システムはロボット操作などの素早い反応が必要なタスクに適しています。また、顔認識や複雑な環境のナビゲートなど、経験学習が必要な仕事にも使用できます。

破壊的な影響

2019年、シンガポール大学は、人間の皮膚よりも優れた触覚をロボットに与えることができる、最先端の人工神経システムの1,000つを開発することができました。非同期コード化電子スキン (ACES) と呼ばれるこのデバイスは、個々のセンサーピクセルを処理して「感覚データ」を迅速に送信します。以前の人工皮膚モデルはこれらのピクセルを順番に処理していたため、遅れが生じていました。研究チームが実施した実験によると、ACES は触覚フィードバックに関しては人間の皮膚よりもさらに優れています。このデバイスは、人間の感覚神経系よりも XNUMX 倍以上速く圧力を検出できました。

一方、2021年には、韓国のXNUMXつの大学の研究者が、光に反応して基本的なタスクを実行できる人工神経システムを開発した。この研究は、光を電気信号に変換するフォトダイオード、ロボットハンド、ニューロン回路、シナプスとして機能するトランジスタで構成されていました。ライトが点灯するたびに、フォトダイオードが信号を信号に変換し、機械式トランジスタを通過します。その後、信号はニューロン回路によって処理され、ライトが点灯するとすぐに落ちるようにプログラムされたボールをキャッチするようにロボットハンドに命令します。研究者らは、最終的にはロボットハンドがボールが落ちるとすぐにキャッチできるよう技術を開発したいと考えている。この研究の主な目的は、神経疾患を持つ人々が以前のように制御できなくなった手足の制御をすぐに取り戻せるように訓練することです。