深度学习增强型电子皮肤

首尔国立大学和韩国高级科学技术研究院(KAIST)的研究人员最近开发了一种传感器，该传感器可以充当电子皮肤并将其与深度神经网络集成。在《自然通讯》上发表的一篇论文中介绍了这种深度学习增强的电子皮肤系统，它可以从远处捕获人类的动态运动，例如快速的手指运动。

新系统源于跨学科合作，涉及机械工程和计算机科学领域的专家。领导这项最新研究的两位研究人员是灵魂国立大学的机械工程教授Seung Hwan Ko和KAIST计算学院的教授Sungho Jo。

多年来，Ko教授一直在尝试通过使用激光技术在金属纳米颗粒薄膜中产生裂缝来开发高灵敏度的应变传感器。然后将所得的传感器阵列应用到旨在检测人的手指运动的虚拟现实(VR)手套上。

“我的实验室通常使用至少5至10个应变传感器来预测准确的手部运动(每个手指至少1至2个传感器)，因为随着目标系统的复杂性增加，所需的应变传感器数量也会随之增加。”柯说。“几年前，我开始问自己一个问题：我们能否仅使用一个应变传感器而不是使用多个传感器来准确地预测手的运动?最初，这似乎是一个愚蠢的问题，因为几乎无法分辨出什么手指从应变传感器传来的信号。”