印象中 ， 机器人似乎都不惧怕刀山火海 ， 它们毫无痛觉 ， 简直是妥妥的“工具人” 。 然而近日 ， 来自新加坡南洋理工大学（NTU Singapore）的科学家和其合作者在一项突破性研究中 ， 采用一种类脑方法 ， 帮助机器人具有了识别疼痛并在受损时进行自我修复的能力 。
该系统具有支持 AI 的传感器节点 ， 可以处理并响应由物理力施加的压力引起的“疼痛” ， 还允许机器人在“受轻伤”时检测并修复自身的损坏 ， 而无需人工干预 。 研究论文已在线发表在 Nature 子刊 Nature Communications 上 。
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（来源：Nature Communications）
当传感器网络遇上忆阻晶体管
目前 ， 机器人系统通常使用传感器网络来生成有关其周围环境的信息 。 例如 ， 灾难救援机器人使用摄像头和麦克风传感器在废墟下寻找幸存者 ， 然后在其手臂上的触摸传感器的引导下将受困人员救出 。 在流水线上工作的工厂机器人 ， 则使用视觉传感器将机械臂引导到正确的位置 ， 并通过触摸传感器来确定“手”上的物体是否在滑移 。
而传感器通常不负责处理信息 ， 仅仅将数据发送到发生学习行为的单个、大型、强大的中央处理器（CPU）中 。 因此 ， 现有的机器人通常布线繁琐 ， 响应时间存在延迟 。 它们还拥有一颗“玻璃心” ， 非常容易“受伤” 。
论文作者之一 Arindam Basu 说：“一个值得关注的问题是 ， 人类在与机器人共同工作时 ， 如何确保机器人能够与我们安全地互动 。 因此 ， 世界各地的科学家一直在寻找使机器人具有感知能力的方法 ， 比如“感觉”疼痛 ， 做出反应并承受恶劣的工作条件 ， 但是 ， 将众多传感器组合在一起所产生的复杂性和复杂系统本身的脆弱性 ， 是传统方法被广泛采用的主要障碍 。 ”
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（来源：新加坡南洋理工大学）
而新的方法将 AI 嵌入到传感器节点网络中 ， 从而教会机器人如何识别疼痛并对破坏性的刺激作出反应 。
首先 ， 研究团队对忆阻晶体管（memtransistor)进行了创新 ， 其功能如同人脑神经元中的多个突触 ， 能够使神经网络拥有成千上万的类似连接 。
然后 ， 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 ， 使其成为能够记忆和处理信息的“类脑”电子设备 。 在此系统中 ， 它们被作为机器人的 AI 疼痛感受器和突触 。
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图|所有的学习都在一个强大的大型中央处理器上进行（左）；而在新研究所提出的分散方法中 ， 学习行为被嵌入到各个传感器节点中（右）（来源：Nature）
AI 与多个较小的 ， 功能较弱的处理单元相连接 ， 就像分布在机器人皮肤上的“迷你大脑”一样 。 科学家们表示 ， 这意味着学习行为直接在本地进行 ， 并且这种机器人的布线要求和响应时间比传统机器人减少了 5-10 倍 。
新一代机器人的法宝：自愈
我们知道 ， 传统机器人有一个非常影响工作效率的缺陷 ， 即当被锋利的物体划伤时 ， 机器人会迅速失去机械功能 ， 并且需要人工修复 ， 既费时又耗钱 。
而此系统的另一大创新则为弥补该缺陷带来了希望——使用一种可自我修复的离子凝胶材料（ion gel material） 。 该离子凝胶材料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 ， 就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 。
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