吳明宜馬克說要打造元宇宙不是說假的！臉書母公司Meta正在訓練AI機器人的觸覺感測器
臉書母公司Meta Platform目前正在訓練一款具備2種感測器，以便未來生產有觸感的AI機器人。
這兩種感測器分別是高解析度手指感測器，名為DIGIT，以及可替換式的薄皮表層，稱為ReSkin，可幫助AI機器人辨識物體觸感、重量、溫度及狀態等。
根據Meta AI研究人員Robert Calandra及Mike Lambeta指出，這計畫主旨在利用「觸覺感知」來訓練機器人從他們接觸的事物蒐集更多重要資訊，之後整合其他資訊執行更複雜的任務。
觸覺感知目的在把人類的觸覺複製在機器人身上，使AI可以「學習並使用觸覺，並連結其他感測模態，如視覺和聽覺。」另一個好處是具觸覺感知能力的機器人在處理其他物體或物件時，也會更輕柔、更謹慎。
要實現這個目的，研究人員必須先在機器人身上加上能蒐集碰觸到的物件資訊。他們希望觸覺感知硬體模擬人類手指的眾多屬性，要能耐得住重覆接觸表面的摩擦、必須具備高解析度能測量物體豐富資訊，像是表面特徵、接觸力度及其他和「觸覺」有關的屬性。
Meta 2020年已經將DIGIT設計藍圖開放出來，當時臉書表示很容易開發、低成本、穩定、堅固而高解析度。DIGIT已獲得學校和研究實驗室的廣泛採用，現在Meta希望能DIGIT能和一家名為GelSight Inc的新創公司合作，可將感測器商用化，廣泛用於研究人員以加速創新。
至於ReSkin則是全新的感測器，好比一層機器人用人工皮。
ReSkin等泛用型觸覺感知皮膚可提供豐富的接觸資料，可提升各種任務的AI能力，像是物體分類、本體感覺(proprioception)或機器人抓握等，Meta AI研究人員Abhinav Gupta 和Tess Hellebrekers指出。「具備觸覺感知技能的AI模型可以執行許多任務，包括需要高度靈敏度的工作，像是在醫療環境，或是操作小型、柔軟或敏感物件的環境。」
ReSkin優點是生產成本不貴，Meta宣稱100組成本不到6美元，生產更多單價還會更便宜。ReSkin厚僅2、3毫米，可耐用5萬次接觸互動，而且時間解析率達400Hz，毫米(mm)空間解析精準度則高達90%。
這種精準度使其具備多種應用，像是機器人手、觸感手套、袖套或甚至寵物狗鞋等，因此它可協助研究人員蒐集以前蒐不來的多種觸覺資料。此外，ReSkin還提供高頻3軸觸覺訊號，可執行靈巧的操作動作，如丟、抓、拍手、滑等。
而為了協助觸覺感知研究人員，Meta還開發了一個模擬器稱為TACTO，可以在沒有硬體情況下實驗。TACTO可以以每秒數百框格的速度展現(render)高解析度觸覺資料，幫助研究人員模擬出基於視覺的觸覺感測器(vision-based tactile sensor)，如DIGIT。它也可化身不同form factor加在不同型態機器人身上。
除了有感測資料外，研究人員還需要能處理資料、分析出洞見。Meta很慷慨地提供機器學習模型庫，稱為PyTouch，可將原始感測器資料轉譯成高階資訊，例如它能偵測滑落或辨識出感測器碰到的物體材質。
研究人員也可利用PyTouch來訓練不同感測器的多種模型，使它們能具備偵測滑落、碰觸的能力，評估物件（如人）姿態。
此外，PyTouch也可以整合到真正感測器或Meta的觸覺感知模擬器，以快速驗證模型及Sim2Real的能力，將模擬訓練出來的概念轉化成實際應用。
最後Meta希望PyTouch可讓研究人員使用專為觸覺感知而設計的「進階機器學習模型即服務」。這樣一來，他們可使用DIGIT感測器、下載預訓練的模型，然後以此為建構元件打造機器人應用。
不過Meta表示，這些都還有長路要走，Calandra和 Lambeta說明，要生產具備人類觸感的機器人，還需要更多硬體，像是溫度感測器。他們也得更了解特定任務的最重要觸覺為何，以及處理觸覺資訊的正確機器學習計算結構。
觸覺感知的研究有助於推進AI，幫助研究人員製造智慧型機器人，也能開拓AR/VR的可能性，並加速製造、醫療及農業機器人的創新。