자연에서 영감을 받은 센서는 자율 기계가 더 잘 볼 수 있도록 도와줍니다

더 나은 감지 기능을 통해 드론은 위험한 환경에서 탐색하고 자동차는 인적 오류로 인한 사고를 예방할 수 있습니다. 현재의 최첨단 센서 기술은 데이터를 충분히 빠르게 처리하지 못하지만 자연은 처리합니다.

연구자들은 거미, 박쥐, 새 및 기타 동물에서 영감을 받아 실제 감각이 기계수용체라고 하는 특수 뉴런에 연결된 신경 종말인 센서를 만들었습니다. 신경 종말(메카노센서)은 동물의 생존에 필수적인 정보만 감지하고 처리합니다. 그들은 머리카락, 섬모 또는 깃털의 형태로 제공됩니다. 많은 생물학적 기계 센서는 압력이나 온도 변화와 같은 임계값에 따라 데이터(환경에서 받는 정보)를 필터링합니다.

예를 들어 거미의 털이 많은 기계 센서는 다리에 있습니다. 거미줄이 먹이 또는 짝과 관련된 주파수로 진동하면 기계 센서가 이를 감지하여 거미에 반사를 생성하고 매우 빠르게 반응합니다. 기계 센서는 거미의 생존에 중요하지 않기 때문에 웹의 먼지와 같은 더 낮은 주파수를 감지하지 못합니다.

아이디어는 유사한 센서를 비행기 날개나 자동차 차체와 같은 자율 기계의 껍질에 직접 통합하는 것입니다. 기계 센서는 자율 기계가 피해야 하는 특정 물체와 관련된 미리 결정된 힘을 감지하도록 맞춤화할 수 있습니다.

매우 빠른 속도로 감지 및 필터링하는 것 외에도 센서는 전원 공급 장치 없이도 계산합니다. 자연에서 특정 수준의 힘이 털이 많은 기계 센서와 관련된 기계 수용체를 활성화하면 기계 수용체는 한 상태에서 다른 상태로 전환하여 정보를 계산합니다. 새로운 센서는 동일한 작업을 수행하고 이러한 켜짐/꺼짐 상태를 사용하여 신호를 해석합니다. 그러면 지능형 기계가 센서가 계산한 내용에 따라 반응합니다.

인공 기계 센서는 단단하기 때문에 매우 빠르게 감지, 필터링 및 계산할 수 있습니다. 센서 소재는 외력에 의해 활성화되면 빠르게 형태가 변하도록 설계되었습니다. 모양을 변경하면 재료 내의 전도성 입자가 서로 더 가깝게 이동하여 전기가 센서를 통해 흐르고 신호를 전달할 수 있습니다. 이 신호는 자율 시스템이 어떻게 반응해야 하는지 알려줍니다.

기계 학습 알고리즘을 사용하여 센서는 최소한의 에너지 소비로 자율적으로 작동하도록 훈련될 수 있습니다. 또한 다양한 크기의 센서를 제조하는 데 장벽이 없을 것입니다.