石墨烯感測器可以模擬人類觸覺？這是真的！

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小烯導讀

近日消息，韓國漢陽大學的研究人員利用石墨烯薄片製成的感測器，朝著人類觸摸感測邁出了重要的一步。他們將電子感測器與機器學習演算法相結合，創造出一種能夠感知和區分不同表面紋理的設備。該設備可以用於虛擬現實、機器人和醫療假肢等領域。

近日消息，韓國漢陽大學的研究人員採用支撐在堅固的聚萘二甲酸乙二醇酯基材上的由石墨烯薄片製成的感測器，朝著人類觸摸感測邁出了重要的一步。他們將電子感測器與機器學習演算法相結合，創造出一種能夠感知和區分不同表面紋理的設備。該設備可以用於虛擬現實、機器人和醫療假肢等領域。

隨著人類科學技術的不斷發展，人工智慧相關研究飛速進步，目前，機器人已經可以識別和模擬與人類言語和視覺相關的模式。然而，人類的觸摸模擬更複雜，因為它依賴於皮膚中的機械感受器，當觸摸不同的表面時感受到壓力和振動的微小變化。

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當感知的表面的形變時，感測器上的石墨烯膜的電導率和電阻會產生相應的變化從而產生電信號被探測器感知到。應變增加了薄膜中各個薄片之間的物理接觸，從而增加了通過該裝置的電導率。石墨烯薄膜可以在1-2ms內響應變形，這個響應速度比任何其他壓電材料快得多。石墨烯天然具有的柔韌性和彈性是快響應速度的來源，並且該速度與人體觸摸信號傳播到大腦相當。

該團隊解釋說，大多數觸覺感測器通過測量結構變形的強度來檢測觸摸事件。這意味著它們本質上不是真正的觸覺感測器，因為這些感測器本身並不感知表面紋理。相比之下，韓國研究團隊將石墨烯薄膜結合到人造指紋結構上，當人造指紋結構接觸到不用紋理的表面時會引起微小振動，會引起其上面的石墨烯薄膜做出反應。分析這些振動信號可以讓感測器「感覺」出不同質感的織物。

來自美國加利福尼亞聖地亞哥的加州大學的DarrenLipomi也從事觸覺感測工作，他說"有幾個電子皮膚的例子可以使人類對錶面紋理敏感。"他讚賞來自韓國的團隊如何加入一種機器學習演算法，以便他們的感測器能夠按照我們所做的相同的方式對紋理進行分類- 在我們的大腦中自動進行分類。

機器學習演算法收集來自感測器的電導率和電阻的信息，並使用它來定義與不同表面紋理類型相關的特定特徵。在了解已知織物的特性後，感測器能夠識別織物的種類，在對12種新織物進行測試時感測器的得分為99％，而在50個人類的盲測中得分只有58％。該團隊特意選擇紡織面料來突出感測器的敏感度，因為紡織品表面的觸感非常相似，人類並不總是能夠區分它們。

文章信息：

Recognition, classification, and prediction of tactile sense

S Chun et al, Nanoscale, 2018, DOI: 10.1039/c8nr00595h

資料來源：石墨烯資訊編輯整理，轉載請註明出處

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