新加坡國立大學（NUS）的研究人員利用英特爾的神經形態芯片Loihi，開發出了一種人造皮膚，使機器人能夠以比人類感覺神經系統快1000倍的速度檢測觸覺。該系統還可以以比眨眼快10倍的速度識別物體的形狀、質地和硬度。研究人員認為，這項工作可以改善人機交互，使護理機器人和自動化機器人手術等更為可行。

在研究中，NUS研究團隊首先訓練一個裝有人造皮膚的機械手來閱讀盲文，機械手將觸覺數據傳遞給Loihi，由Loihi進行翻譯，準確率超過92％，并且功耗比標準Von Neumann（馮·諾依曼）處理器低20倍。

在這項工作的基礎上，新加坡國立大學團隊通過將視覺和觸覺數據結合到脈沖神經網絡（SNN）中，進一步提高了機器人的感知能力。為此，他們讓一個機器人利用來自人造皮膚和基于事件的相機的感官輸入，對裝有不同量液體的各種不透明容器進行分類。研究人員也使用了相同的觸覺和視覺傳感器，來測試感知系統識別旋轉滑移的能力，這對于穩定抓握至關重要。將觸覺和視覺數據結合在一起，訓練機械手使用人造皮膚和圖像采集設備對容器進行分類，并將數據發送到GPU和Loihi，演示了通過尖峰神經網絡將基于事件的視覺和觸摸相結合，使該系統比單獨使用視覺數據的準確性提高了10％。

研究人員還發現，Loihi處理傳感數據的速度比性能最佳的GPU高21％，而功耗卻降低了45倍。研究人員在近日的《機器人學：科學與系統（Robotics: Science and Systems）》上發表了他們的發現。

新加坡國立大學計算學院計算機科學系的助理教授Harold Soh表示：“我們對這些研究結果感到興奮。這表明神經擬態系統有希望結合多傳感器，解決機器人感知能力難題。這讓我們朝著制造節能而且值得信賴的機器人又邁出了一步，這種機器人能夠在意外情況下迅速、恰當地做出反應。”