タッチは、人間の活動のさまざまな側面で役立ちます。それの助けを借りて、私たちはそれらを落としたり壊したりすることなく様々な物をとることができます、そして例えば歩いているときでさえ、それは非常に重要な役割を果たします。一方、ロボット工学では、この情報チャネルはほとんど使用されません。オブジェクトの外観に関するすべてのデータは、カメラを使用するメカニズムによって取得されます。シンガポール国立大学（当時はシンガポール国立大学、NUS）の科学者チームが、この欠陥を修正することを決定しました。プロセッサーによって、IntelLoihiは確実な成功を収めました。
NUSの科学者たちは、彼らの発明を非同期コード化電子皮膚（ACES）と呼びました。これは、実験的な人工神経系と呼ぶことができます。 ACESは、プロトタイプである人間の神経系よりも1000倍速くタッチを検出できます。多数のセンサーを使用する場合でも、複合体は物理的な接触を特定するのに60ナノ秒未満かかります。 ASECは、触れる物体の形状、表面の質感、硬度をわずか10ミリ秒で測定します。これは、瞬きの10倍の速さです。
シンガポールの研究者の実験のビデオ
最初の実験中に、研究者はブライユを理解するためにシステムを訓練しました。標準のフォンノイマンプロセッサの20分の1の電力消費で92％の精度を達成することができました。さらに、調査対象は、より複雑な空間オブジェクト、つまりさまざまな量の液体で満たされたコンテナでした。
テスト中、センサーからの信号はニューロモーフィックなIntelLoihiチップまたは従来のGPUによって処理されました。実験によると、タッチセンサーとスパイクニューラルネットワークを使用すると、ビデオデータと比較してオブジェクト認識の精度が10％向上します。処理デバイスを比較すると、次の結果が得られました。このタイプの負荷の場合、LoihiはトップGPUより21％生産性が高く、消費エネルギーは45分の1です。
「私たちはそれを構築しているので、私たちは未来を知っています。」ニューロモーフィック研究に関するIntelの短いクリップ
人間の脳の構造に似たアーキテクチャを持つIntelLoihiプロセッサは、14 nmプロセス技術を使用して作成され、13万のニューロンと1億3000万のシナプスを含むチップであることを思い出してください。その特別なデバイスのおかげで、Loihiは、特定の範囲のタスク（スパースコーディングアルゴリズム、検索グラフ、制約充足問題、およびAI問題からの他の多くの側面）に対して非常に高いパフォーマンスインジケーターを示します。タッチセンサーで作業するために必要なものだけです。
ACESは、IntelLoihiによるアップグレードを感知する最初のロボットではありません。 Habréの初期にはすでに書かれていましたニューロモーフィックプロセッサを使用して臭気を検出した、IntelとCornell大学の研究者による共同実験について。このようなソリューションの価値を過大評価することも困難です。「人工鼻」は、有毒物質の検出に非常に役立ちます。
ACESに関しては、この方向での作業は、環境についての優れたアイデアを持ち、さまざまな日常的および緊急の状況で簡単にトレーニングされ、予測可能な、新しい、よりインテリジェントでエネルギー効率の高い輸送および産業用ロボットの作成に役立ちます。