Pesquisadores do Laboratório de Inteligência Artificial desenvolveram uma "luva tátil" com 548 sensores que podem ser usados para identificar objetos, o peso de objetos e muito mais.
A luva consiste em uma capa de sensor em forma de mão e uma luva de malha comum. Consiste em uma luva simples de malha (amarela) e uma tampa do sensor em forma de mão (preto).
A manga do sensor está disposta em duas camadas de 64 linhas condutoras, 32 nas direções horizontal e vertical, e uma película sensível à tensão (uma película sensível à força vertical) entre as duas linhas condutoras.
Essas linhas interceptam 548 pontos, cada um dos quais é um sensor de pressão. Quando esses pontos são pressionados, a resistência do filme na interseção torna-se menor e a matriz de eletrodos pode ser percebida.
A saída da luva pode ser processada em uma matriz de 32 x 32 pixels em tons de cinza, onde a cor de cada pixel representa a mudança de pressão, preto representa baixa pressão e branco representa alta pressão.
Os pesquisadores registraram o mapa de pressão em sete quadros por segundo. O mapa de pressão coletado pelo sensor durante o uso da luva permite que o modelo de aprendizado de máquina aprenda a identificar o objeto, estimar o peso do objeto e distinguir entre diferentes posturas de mão.
Para provar que a luva captura as diferentes interações entre a mão e cada objeto, os pesquisadores usaram os dados registrados para o reconhecimento automático de objetos. Eles mostram como um modelo de aprendizagem profunda de última geração aprende a re-identificar 26 tipos de objetos a partir de dados de mapa de pressão coletados, que foi originalmente projetado para classificação de imagem em larga escala.
Usando apenas dados hápticos, o sistema AI reconhece objetos com uma precisão de até 76%. Experimentos também mostraram que um grande número de mapas de pressão e sua resolução espacial são fundamentais para a identificação bem-sucedida de alvos.
Em seguida, o autor usa luvas para pegar objetos e prova que um modelo similar de aprendizagem profunda pode estimar o peso de um objeto desconhecido. Os resultados mostram que a maioria dos objetos com peso inferior a 60 gramas pode ser estimada com precisão.
