萱草|英特尔让机器人“有触觉”,神经拟态计算技术助力新加坡研究人员( 二 ) （源初/文）近日

在这项工作的基础上，新加坡国立大学团队通过将视觉和触觉数据结合到脉冲神经网络（SNN）中，进一步提高了机器人的感知能力。为此，他们让一个机器人利用来自人造皮肤和基于事件的相机的感官输入，对装有不同量液体的各种不透明容器进行分类。研究人员也使用了相同的触觉和视觉传感器，来测试感知系统识别旋转滑移的能力，这对于稳定抓握至关重要。
当捕获到这些感官数据后，研究小组将其分别发送给GPU和英特尔的Loihi神经拟态研究芯片，从而比较两者的处理能力。本周在《机器人学：科学与系统》上发表的研究结果表明，与仅使用视觉的系统相比，使用脉冲神经网络（SNN）与基于事件的视觉和触觉相结合，可以使物品分类的准确率提高10％。此外，研究人员也展示了神经拟态技术用于为此类机器人设备中的功耗情况， Loihi处理感官数据的速度比高性能的GPU还要快21％，而功耗却降低了45倍。
【萱草|英特尔让机器人“有触觉”,神经拟态计算技术助力新加坡研究人员】新加坡国立大学计算学院计算机科学系的助理教授HaroldSoh表示：“我们对这些研究结果感到兴奋。这表明神经拟态系统有希望结合多传感器，解决机器人感知能力难题。这让我们朝着制造节能而且值得信赖的机器人又迈出了一步，这种机器人能够在意外情况下迅速、恰当地做出反应。 ”