石墨烯传感器学会了像人类一样感知

韩国研究人员将电子传感器与机器学习算法结合起来，创造了一种可以感知和区分不同表面纹理的设备。该设备可用于虚拟现实、机器人和医疗义肢。

机器已经可以识别和复制与人类语言和视觉相关的模式。然而，触觉要模仿起来更加复杂，因为它依赖于我们皮肤中的机械感受器，当我们触摸不同表面时，它能感知压力和振动的微小变化。

现在Wanjun公园和他在韩国汉阳大学的同事们已经向类似人类的触摸传感迈出了重要一步，他们的传感器由石墨烯薄片薄膜制成，支撑在坚固的聚萘二甲酸乙二醇酯衬底上。

当石墨烯薄膜变形时，该装置通过石墨烯薄膜检测电导和电阻的变化。应变增加了薄膜中各个薄片之间的物理接触，从而增加了通过器件的电导。石墨烯薄膜对变形的反应只有1 - 2毫秒，Park说这比任何其他压阻材料都快得多。石墨烯的天然弹性是这种速度的原因，可以与人类的触摸信号传播到大脑相媲美。

Park解释说，大多数触觉传感器通过测量结构变形的强度来检测触摸事件。他说，这意味着它们“原则上不可能是真正的触觉传感器，因为这种传感器不能区分表面纹理。”相比之下，Park和他的团队将石墨烯薄膜结合到人造指纹结构上，这样薄膜就会对指纹纹理表面摩擦产生的微小振动产生反应。通过分析这些振动信号，传感器可以“感知”到不同质地的织物。

达伦Lipomi来自美国加州大学圣地亚哥分校，谁也研究触觉感应他说，“目前很少有电子皮肤能达到类似人类对皮肤表面纹理的敏感程度。他称赞来自韩国的团队还加入了一种机器学习算法，这样他们的传感器就能“像我们大脑中那样自动地对纹理进行分类”。

机器学习算法从传感器收集电导和电阻信息，并使用它来定义与不同表面纹理类型相关的特定特征。澳门万博公司在了解了已知织物的特征后，传感器能够推澳门万博公司断出这些知识，并在分类12种新织物时明显优于人类——在50人的盲测中得分为99%，而在50人的盲测中得分为58%。该团队特意选择了面料来突出传感器的灵敏度——纺织品表面可能非常细腻，人类并不总是能够区分它们。