Wynosi bowiem ponad 90 procent, a dzięki opisywanej technologii można rozpoznać między innymi szkło, drewno czy krzem. Na czele zespołu odpowiedzialnego za ten pomysł stoi Dan Luo związany z Chińską Akademią Nauk. Wraz ze współpracownikami stworzył on sztucznego palca opartego na czujnikach służących do testowania zdolności danego materiału do zyskiwania lub tracenia elektronów oraz rozpoznawania jego chropowatości bez powodowania uszkodzeń.
Czytaj też: Robot-krab poradzi sobie nawet w takich wymagających warunkach. Jest niczym amfibia!
Artykuł naukowców został opublikowany w Science Advances i opisuje nie tylko sam proces projektowania, lecz również testowania tego rozwiązania. Wśród substancji objętych eksperymentami znalazły się między innymi drewno, szkło, plastik i krzem. Wykorzystując wspomniane czujniki oraz dokonując analizy danych opartej na uczeniu maszynowym, palec osiągnął średnią dokładność wynoszącą 96,8% w odniesieniu do tych materiałów. W przypadku ich szerszej gamy rezultat wyniósł natomiast około 90 procent.
Sztuczny palec składa się z czterech kwadratowych czujników
Złożone z czterech niewielkich kwadratowych czujników (przy czym każdy jest wykonany z innego plastikowego polimeru o odmiennych właściwościach elektrycznych) urządzenie wykorzystuje te sensory do analizowania oddziaływań z elektronami. Te wchodzą w interakcji z powierzchnią materiału na różne sposoby, dzięki czemu można wykonać pomiary i dokonać identyfikacji.
Całość jest zamknięta w obudowie przypominającej palec i podłączona do procesora oraz ekranu LED, który wyświetla nazwę rozpoznanego materiału. Jak wyjaśnia Luo, takie inteligentne palce mogłyby pomóc robotom sprawdzić, czy produkty spełniają standardy produkcyjne, pod względem składu i struktury powierzchni. Zaprojektowany przez jego zespół system mógłby również odegrać ważną rolę w przemysłowym sortowaniu materiałów.
Czytaj też: Roboty uczą się pływać. Ich sposób jest zaskakująco podobny do ludzkiego
Oczywiście najpierw trzeba wykazać, iż takie rozwiązanie jest wydajne w skali nie setek, ale setek tysięcy testów. Ostatecznie opisywany czujnik mógłby świetnie sprawdzić się w wykonywaniu zadań takich jak kontrola jakości w produkcji. Gdyby połączyć jego możliwości z oferowanymi przez inne urządzenia, taka kooperacja powinna być jeszcze bardziej przydatna.