Usó del chip neuromórfico Intel para detección táctil
Durante la conferencia de Robótica: Ciencia y Sistemas 2020 que se realizó virtualmente esta semana, los científicos afiliados a la Universidad Nacional de Singapur (NUS) presentaron una investigación que combina la visión robótica y la detección táctil con procesadores neuromórficos diseñados por Intel. Los investigadores afirman que la «piel electrónica», denominada piel electrónica codificada asincrónica (ACES), puede detectar toques más de 1,000 veces más rápido que el sistema nervioso humano e identificar la forma, textura y dureza de los objetos en 10 milisegundos. Al mismo tiempo, ACES está diseñado para ser modular y altamente resistente al daño, asegurando que pueda continuar funcionando mientras permanezca al menos un sensor.
Mediante el sentido del tacto se puede obtener una notable mejora en las capacidades y funcionalidad de la robótica. Se puede conseguir un robot con mayores capacidades que los actuales, respaldados solo por la visión. El sentido del tacto humano es lo suficientemente fino como para distinguir entre superficies que difieren en una sola capa de moléculas, sin embargo, la mayoría de los robots autónomos de hoy en día operan únicamente a través de técnicas de procesamiento visual, espacial e inercial. Dar un toque humano a las máquinas podría mejorar significativamente su utilidad e incluso generar nuevos casos de uso. Por ejemplo, los brazos robóticos con «piel» artificial podrían emplear sensores táctiles para detectar y agarrar objetos desconocidos con la cantidad justa de presión.
Inspirándose en el sistema nervioso sensorial humano, el equipo de NUS pasó un año y medio desarrollando su sistema. ACES comprende un conductor eléctrico conectado a una red de sensores, que recolecta señales para permitir al sistema diferenciar el contacto entre sensores. ACES tarda menos de 60 nanosegundos en detectar el tacto, según se informa, la tasa más rápida hasta la fecha para la «piel electrónica».
Un chip neuromórfico Intel Loihi procesa los datos recopilados por los sensores ACES. El procesador de 14 nanómetros, que tiene un tamaño de matriz de 60 milímetros y contiene más de 2 mil millones de transistores, cuenta con un motor de microcódigo programable para el entrenamiento en chip de redes neuronales de picos asíncronos (SNN). Los SNN incorporan tiempo en su modelo operativo para que los componentes del modelo no procesen datos de entrada simultáneamente, lo que admite cargas de trabajo como la percepción táctil que implican cálculos paralelos auto modificables y controlados por eventos.
Según Intel, Loihi procesa información hasta 1,000 veces más rápido y 10,000 más eficientemente que los procesadores tradicionales, y puede resolver ciertos tipos de problemas de optimización con ganancias en velocidad y eficiencia energética superiores a tres órdenes de magnitud. Además, Loihi mantiene resultados de rendimiento en tiempo real y usa solo un 30% más de potencia cuando se amplía 50 veces. También consume aproximadamente 100 veces menos energía que los métodos de mapeo y ubicación simultánea de CPU ampliamente utilizados.
En su experimento inicial, los investigadores de NUS utilizaron una mano robótica equipada con ACES para leer Braille, pasando los datos táctiles a Loihi a través de la nube. Según la investigación, Loihi logró una precisión de más del 92% en la clasificación de las letras Braille al usar 20 veces menos potencia que un procesador clásico estándar.
