自然に触発されたセンサーは、自律型機械の見栄えを良くするのに役立つ可能性があります

より優れたセンシング機能により、ドローンは危険な環境をナビゲートし、車は人為的ミスによる事故を防ぐことができます。現在の最先端のセンサーテクノロジーはデータを十分に高速に処理しませんが、自然は処理します。

研究者たちは、クモ、コウモリ、鳥、その他の動物に触発されたセンサーを構築しました。その実際の感覚は、機械受容器と呼ばれる特別なニューロンにリンクされた神経終末です。神経終末（メカノセンサー）は、動物の生存に不可欠な情報のみを検出して処理します。それらは、髪、繊毛、または羽の形で提供されます。多くの生物学的メカノセンサーは、圧力や温度の変化などのしきい値に従って、データ（環境から受け取る情報）をフィルタリングします。

たとえば、クモの毛むくじゃらのメカノセンサーはその脚にあります。蜘蛛の巣が獲物や仲間に関連する周波数で振動すると、メカノセンサーがそれを検出し、蜘蛛の反射を生成して非常に速く反応します。メカノセンサーは、クモの生存にとって重要ではないため、ウェブ上のほこりなどの低い周波数を検出しません。

アイデアは、飛行機の翼や車のボディなどの自律型マシンのシェルに同様のセンサーを直接統合することです。メカノセンサーは、自律型マシンが回避する必要のある特定のオブジェクトに関連付けられる所定の力を検出するようにカスタマイズできます。

非常に高速なセンシングとフィルタリングに加えて、センサーは電源を必要とせずに計算も行います。自然界では、特定のレベルの力が毛深い機械受容器に関連付けられた機械受容器をアクティブにすると、機械受容器は、ある状態から別の状態に切り替えることによって情報を計算します。新しいセンサーは同じことを行い、これらのオン/オフ状態を使用して信号を解釈します。インテリジェントマシンは、センサーが計算する内容に従って反応します。

人工メカノセンサーは、剛性が高いため、非常に迅速に検知、フィルタリング、計算を行うことができます。センサーの材質は、外力によって作動すると急速に形状が変化するように設計されています。形状を変えると、材料内の導電性粒子が互いに近づき、電気がセンサーを流れて信号を運ぶことができます。この信号は、自律システムがどのように応答するかを通知します。

機械学習アルゴリズムを使用して、最小限のエネルギー消費で自律的に機能するようにセンサーをトレーニングできます。また、さまざまなサイズのセンサーを製造する上での障壁はありません。

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