ReSkin ist empfindlich genug, um eine Kraft von 0,1 Newton zu erkennen, und jede synthetische Folie ist in der Lage, über 50.000 physikalische Wechselwirkungen auszuführen.
Die taktile Sensorik ist ein Problem, das die Robotikindustrie nicht lösen konnte, aber Facebook zielt darauf ab, dieses Problem mit einer dünnen synthetischen Haut für Maschinen namens ReSkin zu lösen, die die menschliche Berührung in der physischen Welt nachbildet. Das Unternehmen beschäftigt sich seit einiger Zeit mit fortschrittlichen KI-gesteuerten Robotern. Letztes Jahr hat Facebook seine Arbeit an DIGIT als Open Source veröffentlicht, einem kompakten taktilen Sensor, der an Roboterhänden mit mehreren Fingern montiert werden soll. Taktiles Erfassen ist von extremer Bedeutung, um Roboterteilen dabei zu unterstützen, Aktionen mit fast der gleichen Finesse wie menschliche Gliedmaßen auszuführen und das Problem des „sensorischen Defizits“ zu lösen.
Die natürlichen Rezeptoren in der Haut ermöglichen es dem Menschen, physikalische Eigenschaften wie Temperatur, Textur, Gewicht und sogar den physikalischen Zustand eines Objekts wahrzunehmen. Während Roboterteile mit einem KI-basierten Modell mit audiovisuellem Wissen ausgestattet werden können, hält sie derzeit das Fehlen von taktiler Sensorik zurück. Diese Erkenntnisse sind für Meta von besonderer Bedeutung, da das Unternehmen versucht, sich an ihnen zu orientieren, während das Metavers mit Augmented Reality (AR), Virtual Reality (VR) und Mixed Reality (MR) Erfahrungen aufgebaut wird.
Das ist wo ReSkin versucht, die Innovationslücke zu schließen. Die Facebook-KI-Abteilung von Meta – früher bekannt als Facebook – hat eine billige und langlebige synthetische Haut entwickelt, die nur 2-3 mm dick ist und gut genug ist, um über 50.000 physische Interaktionen auszuführen. Die Kunststoffhaut besteht aus einem verformbaren Elastomer, das mit magnetischen Partikeln eingebettet ist. Die von diesen Partikeln erzeugten magnetischen Signale werden aufgezeichnet und anschließend in nützliche Daten wie Kontaktpunkt und ausgeübte Kraft umgewandelt. Das Unternehmen behauptet, dass ReSkin eine Kraft von nur 0,1 Newton auf Objekten mit einem Durchmesser von nur 1 mm erkennen kann. Es kann für Agenturen wie die NASA von besonderem Nutzen sein testet derzeit teilautonome Roboter um vielfältige Aufgaben im Weltraum zu erfüllen.
ReSkin könnte Roboterglieder weniger ungeschickt machen
Einer der größten Vorteile von ReSkin ist der niedrige Preis. Die Facebook-KI-Abteilung von Meta behauptet, dass die Herstellung von 100 ReSkin-Blättern nur 6 US-Dollar kostet und dass die Kosten durch Massenproduktion weiter gesenkt werden können. Sobald eine Schicht abgenutzt ist, kann sie problemlos abgezogen und durch eine neue ersetzt werden. Es kann auch über Roboterarmen sowie menschlichen Armen angewendet werden, während alltägliche Aufgaben ausgeführt werden, um kritische Daten für das Training von KI-Modellen zu sammeln. ReSkin soll als hervorragende Alternative zu aktuellen Sensoren dienen, die deutlich teurer sind, weniger taktile Informationen sammeln und nicht auf alle mechanischen Teile angewendet werden können. Es könnte möglicherweise von großem Wert sein für Produkte wie Tesla Bot, sofern Musks Roboter jemals das Licht der Welt erblickt.
Laut Facebook AI kann ReSkin in andere Sensoren integriert werden, die visuelle und Audiosignale aufzeichnen, um multimodale Datensätze zu erstellen. Um die Effizienz von ReSkin zu demonstrieren, haben Experten es auf Roboterarmen angewendet, die weiche Früchte wie eine Traube handhaben, um seine taktile Wahrnehmung zu demonstrieren. Das in Zusammenarbeit mit der Carnegie Mellon University entwickelte Produkt ist Open Source und wird von einem selbstüberwachten Lernalgorithmus unterstützt, um den Kalibrierungsprozess zu vereinfachen. Forschungsdaten einschließlich Design, relevante Dokumentation, Code und Basismodelle werden geöffnet, um weitere Forschung und Entwicklung zu fördern. Facebook Forscher nahmen ein ähnlicher Ansatz mit seinem Ego4D-Projekt das darauf abzielt, KI-Modelle zu lehren, indem Videos verwendet werden, die aus einer menschlichen First-Person-Perspektive aufgenommen wurden.
Quelle: Facebook-KI
Über den Autor