Почему именно спайки
В нервной системе сенсорные нейроны передают данные в виде шумных всплесков электрической активности. Эти сигналы распространяются по множеству нейронных цепей, где объединяются с другими потоками информации и обрабатываются на нескольких уровнях — от рефлексов до осознанного восприятия.
Команда исследователей из Китая решила перенести этот принцип в робототехнику. Ключевая идея — использовать спайковые схемы, совместимые с нейроморфными процессорами, которые уже сегодня позволяют запускать ИИ-алгоритмы с существенно меньшим энергопотреблением по сравнению с классическими архитектурами.
Как устроена искусственная кожа
В основе системы — гибкая полимерная оболочка с распределёнными датчиками давления, соединёнными проводящими полимерами. Следующий уровень преобразует аналоговые сигналы от датчиков в последовательности электрических импульсов — «шипов».
Информация кодируется сразу несколькими способами:
- частотой спайков — основной параметр, отражающий величину давления;
- формой, длительностью и амплитудой импульсов — они используются как своеобразный «штрих-код», позволяющий системе определить, с какого именно датчика поступил сигнал.
Дополнительно каждый сенсор периодически передаёт сигнал «я активен». Если такой импульс перестаёт приходить, система интерпретирует это как возможную неисправность или повреждение участка кожи.
Рефлексы без участия «мозга»
На следующем уровне обработки система не только определяет место и силу воздействия, но и выполняет базовую сенсорную оценку. Импульсы от датчиков суммируются до тех пор, пока не будет превышен заданный порог — аналог болевого сигнала.
При его активации запускается реакция, не требующая участия центрального контроллера. В демонстрации разработчики покрыли искусственной кожей роботизированную руку: при чрезмерном давлении она автоматически отдёргивалась, имитируя защитный рефлекс.
Отфильтрованные и агрегированные данные затем передаются на более высокий уровень управления — аналог «мозга», который может использовать информацию для сложных реакций. В одном из экспериментов давление на руку заставляло роботизированное лицо менять выражение «лица».
Простота и ремонтопригодность
Многие параметры системы были подобраны эмпирически. Например, исследователи определяли болевой порог, сопоставляя давление, воспринимаемое как болезненное человеком, с частотой генерации импульсов датчиками.
При этом сама кожа не определяет, как именно робот должен реагировать на повреждение — это остаётся задачей программного обеспечения более высокого уровня. Однако инженеры упростили обслуживание: кожа состоит из модульных сегментов, соединяемых магнитными фиксаторами. Каждый модуль имеет уникальный идентификатор и автоматически подключается к системе при замене, что позволяет быстро локализовать и устранить повреждения.
Нейроморфная — но не биологическая
Авторы называют разработку нейроморфной роботизированной электронной кожей (NRE-skin). Впрочем, термин используется в широком смысле. В отличие от биологической нервной системы, которая опирается на внутреннюю карту тела, NRE-skin кодирует позиционную информацию непосредственно в параметрах спайковых сигналов — подход, не имеющий прямого аналога в биологии.
Кроме того, текущая версия чувствительна только к давлению. В человеческой коже параллельно обрабатываются температура, боль, вибрации и химические раздражители. Теоретически эти каналы можно добавить и в NRE-skin, но для этого потребуются отдельные цепи обработки, чтобы сигналы не смешивались.
Перспективы
Несмотря на ограничения, подход выглядит многообещающим. Спайковые нейроморфные процессоры уже сегодня способны эффективно обрабатывать такие сигналы и потребляют значительно меньше энергии. Это делает нейроморфную кожу перспективным направлением для развития робототехники, особенно в задачах, где важны тактильная чувствительность, автономность и безопасность взаимодействия с человеком.
Источник: https://arstechnica.com/science/2025/12/researchers-make-neuromorphic-artificial-skin-for-robots/
Если вам понравился материал, кликните значок — вы поможете нам узнать, каким статьям и новостям следует отдавать предпочтение. Если вы хотите обсудить материал —не стесняйтесь оставлять свои комментарии : возможно, они будут полезны другим нашим читателям!
