Ein Team von Forschern der Scuola Superiore Sant’Anna, der Ca‘ Foscari University of Venice und der Sapienza University of Rome haben mit 3D-Druck Haut entwickelt, die erfolgreich die Funktion von Ruffini-Rezeptoren nachahmte. Dabei handelt es sich um Zelltypen, die sich auf subkutanem menschlichen Hautgewebe befinden und Dehnungen und Vibrationen sowie Wärme und Druck erkennen. Die 3D-gedruckte künstliche Haut soll die taktilen Sensorfähigkeiten von Robotern verbessern. Ihre Arbeit veröffentlichten sie in einem Artikel mit dem Titel „Functional mimicry of Ruffini receptors with fibre Bragg gratings and deep neural networks enables a bio-inspired large-area tactile-sensitive skin“ im Fachjournal Natural Machine Intelligence. Der südkoreanische 3D-Druck-Dienstleister GLÜCK präsentiert vor einiger Zeit ultrarealistische, humanoide Roboter.

Mensch-Roboter-Kontakt verbessern

Übersprechen zwischen benachbarten FBGs
Übersprechen zwischen benachbarten FBGs (Bild © Nature Machine Intelligence).

Wird die Haut an einem Roboter befestigt und mit einem Deep-Learning-Algorithmus kombiniert, der auf einem mehrschichtigen Convolutional Neural Network (CNN) basiert, kann diese die Kraft und den Punkt abschätzen, an dem der Roboter ein Objekt berührt. Dadurch erhoffen sich die Forscher eine sicherere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter.

Die Ergebnisse der Studie der Forscher könnten die Leistung mobiler Roboter verbessern, die mit Menschen in einer Reihe realer Umgebungen wie öffentlichen Räumen, häuslichen Umgebungen, Büros oder Gesundheitseinrichtungen interagieren. Die Forscher replizierten die biologischen sensorischen Prozesse der Menschen auf bestehende und zukünftige Roboter. Ihr Ziel ist es, interaktive und manuelle Aufgaben zu verbessern und dadurch auch Sicherheitsrisiken während des Betriebs neben dem Menschen in industriellen Umgebungen zu verringern.

3D-Druck künstlicher Haut für Roboter

Damit ihnen das gelingt, replizierten sie die Funktion von Ruffini-Rezeptoren, kleinen und sich langsam anpassenden Zellen, die Wechselwirkungen zwischen der Haut und äußeren Objekten und Reizen wie Hitze, Druck und Kontakt erkennen. Sie druckten eine 8 mm dicke, gekrümmte, weiche und dehnbare Polymerschicht in 3D, integriert in eine 430 mm lange optische Faser. Das Ergebnis ähnelt einem Fleck am menschlichen Unterarm, während die Glasfaser Wandler mit photonischen Faser-Bragg-Gittern (FBG) enthielt, die die Funktionalität von Ruffini-Rezeptoren nachahmen konnten. Mit der 3D-gedruckten Haut konnte der Roboter Reize in seiner Umgebung erkennen.

Künstliche Haut mit integrierten FBG-Transducern
Künstliche Haut mit integrierten FBG-Transducern (Bild © Nature Machine Intelligence).

Die Forscher entwickelten einen CNN-basierten Deep-Learning-Algorithmus, um die FBG-Sensorausgaben zu decodieren, und ein Multi-Grid-Neuronen-Integrationsprozess, der den Roboter über die Kraft und den Kontaktpunkt eines externen Reizes informierte. Sie testeten ihre biogedruckte Haut durch einige Simulationen und erzielten eigenen Angaben zufolge „sehr vielversprechende Ergebnisse“ bei der Vorhersage der auf den Roboter ausgeübten Kraft und wo diese ausgeübt wurde. Das Team geht davon aus, dass ihre Ergebnisse den Weg zu KI-integrierten künstlichen Häuten ebnen könnten. Die Forscher planen, ihre biogedruckte Haut auf einer Vielzahl von humanoiden Robotern zu implementieren, da die modularen Hautflecken zusammengesetzt werden können, um zu verschiedenen Roboterarchitekturen und -formen zu passen.

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