来源:雷锋网
人类为什么会产生痛觉?
没错,是因为大脑中枢神经。和触觉、温度等感觉一样,我们对疼痛非常敏感,当受到外界“轻微”刺激时,体内的神经元产生相应的信号,并传输至大脑中的中枢神经系统,让我们产生痛感。
借助这一反应机制,如果给机器人植入一个“大脑”,是否也可以让它感知疼痛?
对于这个疑问,南洋理工大学(NTU Singapore)的科学家们给出了肯定回答。最近,他们通过一种启发大脑的方法,为机器人开发了一个“迷你大脑”,可以让它敏感地识别“疼痛”。
不过,光是识别疼痛还不够。
就像我们的手指不小心划破一个口子,不需要专业医护人员来处理一样。机器人“受伤”后,也需要进行“自我修复”。
而这项功能同样被NTU团队的最新研究攻破了,他们所研发的“迷你大脑”,可以让机器人像人类一样感知外界施加的“疼痛,并修复轻微损伤,不需要人工干预。
“碰疼了”会躲的机器人
人类感受到疼痛的第一反应是躲避,机器人也一样。
在展示Demo中,研究人员“捏”了一下机器人的触角,机器人立即采取了躲避措施,说明它感知到了外界的刺激。
这一反应是如何实现的呢?
如果让机器人能够识别外界刺激,首先它需要一层覆盖全身的“皮肤”,而这个皮肤就是传感器系统。
但需要注意的是,传感器并不处理信息,这意味它需要依靠外界的辅助设备来充当“神经元”。在现有研究中,通常是将传感器信号,发送到外界一个大型的中央处理器上集中处理。
而这种方法也带来了布线复杂、延迟低、维护难等问题。
为此,研究人员研发研制了一种忆阻晶体管,它是一种“类脑”电子设备,能够对信息进行记忆和处理。他们将这种忆阻晶体管内置于卫星阈值调整接收器( Satellite Threshold Adjusting Receptors,STARs)中,并提出了将其与传感器相结合的方法。
STARs接收器对伤害性信号的处理过程
在传感器节点的网络中,这些多个较小的、功能较弱的处理单元与传感器节点相连接,通过对信息的实时处理,降低了布线复杂性,同时提高了容错率和延时问题。
而这些处理单元就像分布在机器人皮肤上的“迷你大脑”。研究人员介绍称,
相比于传统集中式的处理方法,这种分散式系统使机器人的布线数量和响应时间减少了5到10倍。
在分布式系统中,每个处理单元通过传感器元件来处理压力信号,STARs负责接收局部伤害或疼痛信号,而SWARM负责建立多重信号与突触神经元(Satellite Spiking Neurons,SSNs)之间建立关联。
其中,SWARM是一种卫星重量调节电阻存储器(Satellite Weight Adjusting Resistive Memories),主要用来模拟生物突触信号。
当检测到与有害刺激相关的纹理时,SWARM会调制神经元的放电速率,并触发“躲避”反应,避免潜在的身体伤害。
“受伤”机器人的自我修复机制
更重要的,这款机器人模仿了人类生物系统的工作方式,可以像人类皮肤被割伤后自行愈合一样,完成自我修复。
在Demo中,研究人员拔掉了机器人的电极线来代表受到的外界损伤。
然后,对机器人的触角施加压力,可以看出,它同样做出了躲避的反应。
这说明,机器人完成的自我修复,并能够恢复正常工作。
事实上,机器人的自我修复功能,在现实应用场景中非常重要。比如,机器人常常用来解救灾难中的受伤人员。他们利用摄像头和传感器在废墟下找到幸存者,然后在触摸传感器的引导下将人员拉出。
在这个过程中,如果机器人受到外界撞击,将失去机械功能,无法正常进行救援工作。
那么,实验中的机器人是如何完成损伤修复的?研究人员介绍,他们在STARs和SWARMs中注入了一种自我修复离子凝胶,当机器人受到利器“刺伤”后,凝胶中的分子开始相互作用,能够将机器人的“伤口”缝合在一起,进而在保持高反应能力的同时恢复其功能。
这种离子凝胶设计的基本理念是将电极,可拉伸的聚合物与离子液体结合在一起。离子-偶极子(ion–dipole)相互作用,可以增加聚合物上带电离子和极性基团之间的作用力,并且随着离子电荷或分子极性的增加而增加。
在聚合物中加入高离子强度的离子液体后,会产生两种效果:
一是离子液体将聚合物塑化,使其玻璃转化温度(Glass Transition Temperature, Tg)大大低于室温。
二是离子-偶极子相互作用促进了聚合物链的扩散,使得聚合物能够在室温下自行修复。
大多数可修复系统只依赖于分子间的强相互作用,然后,需要手工重新连接聚合物的两端,与此相反,研究人员利用离子、液体、聚合物三者之间的组合,降低玻璃化转变温度,进而使聚合物能够通过分子间的相互作用将自身缝回一起。
不过,这种修复功能还仅限于“轻微”的机械伤害。
但研究人员Nripan Mathews教授也表示,在这项工作中,我们团队采取了一种非常规的方法,通过模仿人类的生物学反应机制,研发出了一种类似于大脑的神经处理系统。虽然还处于原型阶段,但我们的发现为智能感知系统开辟了一种新的路径。
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