自然着想センサで自律機械の視覚強化、より安全なナビゲーションへ

自然のメカノレセプターに学ぶ高速センシング

より優れたセンシング能力があれば、ドローンが危険な環境を航行し、車が人為的ミスによる事故を防止できるようになります。現在の最先端センサ技術ではデータ処理が十分に速くありませんが、自然界では可能です。

研究者たちは、クモ、コウモリ、鳥、その他の動物から着想を得たセンサを構築しました。これらの動物の実際の感覚は、メカノレセプターと呼ばれる特殊なニューロンと連結した神経末端です。神経末端（メカノセンサ）は、動物の生存に不可欠な情報のみを検出・処理します。それらは毛、繊毛、羽毛の形をしています。多くの生物学的メカノセンサは、圧力や温度の変化などの閾値に従って、環境から受け取るデータをフィルタリングします。

クモの毛センサの例

例えばクモの毛深いメカノセンサは脚にあります。クモの巣が獲物や配偶者に関連する周波数で振動すると、メカノセンサがそれを検知し、クモに反射を生じさせて非常に速く反応させます。メカノセンサは、クモの生存にとって重要でないホコリのような低周波数は検知しません。

自律機械のシェルに統合

同様のセンサを、飛行機の翼や車体などの自律機械のシェルに直接統合することが考えられます。メカノセンサは、自律機械が回避する必要がある特定の物体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。

電源不要でセンシング・フィルタリング・計算を実行

非常に高速なセンシングとフィルタリングに加え、これらのセンサは電源なしで計算も行います。自然界では、特定レベルの力が毛深いメカノセンサに関連するメカノレセプターを活性化すると、メカノレセプターが一つの状態から別の状態に切り替わることで情報を計算します。新しいセンサも同じように、これらのオン/オフ状態を用いて信号を解釈します。インテリジェントマシンは、センサが計算した内容に従って反応します。

剛性材料による高速形状変化で信号伝達

人工メカノセンサは剛性があるため、センシング、フィルタリング、計算を非常に高速に行えます。センサ材料は外力で活性化されると急速に形状を変えるように設計されています。形状変化により材料内の導電粒子が互いに近づき、電気がセンサを流れて信号を伝達します。この信号が自律システムの応答方法を決定します。

機械学習で自律動作・低消費電力化

機械学習アルゴリズムを使用して、センサを最小エネルギー消費で自律的に機能するよう訓練できます。また、センサを様々なサイズで製造する障壁もありません。

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