深度學習增強型電子皮膚

首爾國立大學和韓國高級科學技術研究院(KAIST)的研究人員最近開發了一種傳感器，該傳感器可以充當電子皮膚并將其與深度神經網絡集成。在《自然通訊》上發表的一篇論文中介紹了這種深度學習增強的電子皮膚系統，它可以從遠處捕獲人類的動態運動，例如快速的手指運動。

新系統源于跨學科合作，涉及機械工程和計算機科學領域的專家。領導這項最新研究的兩位研究人員是靈魂國立大學的機械工程教授Seung Hwan Ko和KAIST計算學院的教授Sungho Jo。

多年來，Ko教授一直在嘗試通過使用激光技術在金屬納米顆粒薄膜中產生裂縫來開發高靈敏度的應變傳感器。然后將所得的傳感器陣列應用到旨在檢測人的手指運動的虛擬現實(VR)手套上。

“我的實驗室通常使用至少5至10個應變傳感器來預測準確的手部運動(每個手指至少1至2個傳感器)，因為隨著目標系統的復雜性增加，所需的應變傳感器數量也會隨之增加。”柯說。“幾年前，我開始問自己一個問題：我們能否僅使用一個應變傳感器而不是使用多個傳感器來準確地預測手的運動?最初，這似乎是一個愚蠢的問題，因為幾乎無法分辨出什么手指從應變傳感器傳來的信號。”