轉載從: Tech News 科技新報
設計機器手的時候，其中一個重要的難題是如何適當地掌握物件，有足夠的力度但又不至於過度用力損傷物件。最近麻省理工大學（MIT）的研究人員就透過特別的手套，協助訓練人工智慧控制機器手。
名為「Scalable Tactile Glove，STAG」的裝置，是個內建有 550 個小型感應器的手套，研究人員戴上手套之後，會掌握 26 種不同材質的物件，包括汽水罐、剪刀、網球、湯匙等，而感應器就會把壓力數據記錄下來，然後傳送到神經網路之中分析，系統可以直接從壓力分布分析物件種類，準確度達到 76%，而物件如果輕於 60 克，則實際重量也可以準確分析出來。
這些數據也讓研究人員更深入了解手部掌握物件時的用力分布，對於設計機器手而言是個很重要的資料，尤其是如果要模擬真人掌握的義肢之類，使用這些資料就可以讓操作更接近真人。這次研究另一個重要的進展，就是將從前需要昂貴成本的類似裝置變得可以商用化，以前用做類似用途的手套可能只有 50 個感應器，但成本就高達幾千美元，這次製作的手套擁有超過 10 倍的感應器數量，成本卻只需 10 美元左右。
（本文由 Unwire Pro 授權轉載；首圖來源：MIT）