Meta开源可用来搜集触觉资料的感知皮肤模组ReSkin

为了协助全球AI社群搜集更多的触觉资料，甫从Facebook更名的Meta在本周宣布开源感知皮肤模组ReSkin，标榜它是个可靠、方便且便宜的皮肤模组，可协助机器人感受人类的触感。

图片来源_Meta

ReSkin约有2~3毫米厚，是个采用软材料、可变形的感知皮肤，其时间解析率最高为400Hz，1毫米的空间分辨率则有90%的精确度，一次生产100片的每一片成本只要6美元，并可支撑5万次的互动。这些规格使得它得以安装在机器人手臂上、触觉手套上、袖子上或充当狗的鞋子使用，以协助研究人员搜集新AI模型的触觉资料。

与现有的触觉感应器相较，ReSkin移除了软式材料与测量装置之间所需的连线，它嵌入了许多磁性颗粒，只要接近就能测量，同时它的内部电子线路与被动界面是分开的，因此很容易更换；此外，ReSkin是个通用的感知皮肤，有别于仰赖单一感应器的资料输入，Meta得以利用来自不同感应器的资料，以产生更好的结果；ReSkin也嵌入了自监督学习技术，利用少量的未标记资料自动校准ReSkin，因而不必再每次换肤时搜集校准资料，还能共享感应器与系统资料。

坊间已有不少有关视觉或声音的AI训练资料集，而触觉资料集则因难以搜集而大幅落后。纽约大学电脑科学的助理教授Lerrel Pinto表示，可靠的触觉感知是机器技术的重大瓶颈，现有的感应器不是太贵，就是分辨率很差，或者是太笨重，ReSkin将可克服许多的问题。

一个支援触觉的AI模型应该能够处理许多类型的任务，包括那些需要更高灵敏性的工作，如医疗保健，或是抓取更小、柔软或脆弱的物件。

已由Facebook AI更名为Meta AI的研究团队即展示了许多ReSkin应用，其中之一是以贴上ReSkin的机器夹子来抓取蓝莓，它能够感知力反馈而得以适当的力量抓取，且就算置换了机器夹子上的ReSkin，不必经过调校也能运作良好。

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其它应用还包括把ReSkin制成毛小孩的鞋子，以搜集毛小孩在野外行走的触觉资料；或是将ReSkin贴在厨师的手指上，搜集厨师捏包子的触感与力道。

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Meta准备释出ReSkin的设计、文件、程式码及基础模型，以协助研究人员快速及大规模地改善AI的触觉能力。