Onderzoekers hebben een robotsensor ontwikkeld die kunstmatige intelligentietechnieken gebruikt om braille te lezen met snelheden die ongeveer het dubbele zijn van die van de meeste menselijke lezers.
Het onderzoeksteam van de Universiteit van Cambridge gebruikte machine learning-algoritmen om een robotsensor te leren snel over regels brailletekst te glijden. De robot kon braille lezen met een snelheid van 315 woorden per minuut en een nauwkeurigheid van bijna 90%.
Hoewel de robot-braillelezer niet is ontwikkeld als ondersteunende technologie, zeggen de onderzoekers dat de hoge gevoeligheid die nodig is om braille te lezen het een ideale test maakt in de ontwikkeling van robothanden of protheses met een vergelijkbare gevoeligheid voor menselijke vingertoppen. De resultaten worden gerapporteerd in het tijdschrift IEEE Robotics and Automation Letters.
Menselijke vingertoppen zijn opmerkelijk gevoelig en helpen ons informatie te verzamelen over de wereld om ons heen. Onze vingertoppen kunnen kleine veranderingen in de textuur van een materiaal detecteren of ons helpen te bepalen hoeveel kracht we moeten gebruiken bij het vastpakken van een voorwerp: bijvoorbeeld een ei oppakken zonder het te breken of een bowlingbal zonder deze te laten vallen.
Het reproduceren van dat gevoeligheidsniveau in een robothand, op een energiezuinige manier, is een grote technische uitdaging. In het laboratorium van professor Fumiya Iida aan de afdeling Engineering van Cambridge ontwikkelen onderzoekers oplossingen voor deze en andere vaardigheden die mensen gemakkelijk vinden, maar robots moeilijk.
“De zachtheid van menselijke vingertoppen is een van de redenen waarom we dingen met de juiste hoeveelheid druk kunnen vastpakken”, zegt Parth Potdar van Cambridge’s Department of Engineering en een student aan Pembroke College, de eerste auteur van het artikel. “Voor robotica is zachtheid een nuttige eigenschap, maar je hebt ook veel sensorinformatie nodig, en het is lastig om beide tegelijk te hebben, vooral als het om flexibele of vervormbare oppervlakken gaat.”
Braille is een ideale test voor de ‘vingertop’ van een robot, omdat het lezen ervan een hoge gevoeligheid vereist, omdat de punten in elk representatief letterpatroon zo dicht bij elkaar liggen. De onderzoekers gebruikten een kant-en-klare sensor om een robotachtige braillelezer te ontwikkelen die het menselijke leesgedrag nauwkeuriger nabootst.
“Er bestaan bestaande robotachtige braillelezers, maar die lezen slechts één letter tegelijk, en dat is niet hoe mensen lezen”, zegt co-auteur David Hardman, eveneens van het Department of Engineering. “Bestaande robotachtige braillelezers werken op een statische manier: ze raken een letterpatroon aan, lezen het, trekken zich omhoog van het oppervlak, gaan er overheen, gaan naar het volgende letterpatroon, enzovoort. We willen iets dat realistischer en veel efficiënter is.”
De robotsensor die de onderzoekers gebruikten, heeft een camera in zijn ‘vingertop’ en leest door een combinatie van de informatie van de camera en de sensoren te gebruiken. “Dit is een moeilijk probleem voor robotici, omdat er veel beeldverwerking nodig is om bewegingsonscherpte te verwijderen, wat tijd en energie kost”, zegt Potdar.
Het team ontwikkelde machine learning-algoritmen, zodat de robotlezer de beelden kon ‘vervagen’ voordat de sensor de letters probeerde te herkennen. Ze trainden het algoritme op een reeks scherpe braille-afbeeldingen met nepvervaging. Nadat het algoritme had geleerd de letters onscherp te maken, gebruikten ze een computervisiemodel om elk teken te detecteren en te classificeren.
Nadat de algoritmen waren verwerkt, testten de onderzoekers hun lezer door deze snel langs rijen brailletekens te laten glijden. De robotachtige braillelezer kan 315 woorden per minuut lezen met een nauwkeurigheid van 87%, wat twee keer zo snel en ongeveer net zo nauwkeurig is als een menselijke braillelezer.
“Gezien het feit dat we nep-blur the train-the-algoritme gebruikten, was het verrassend hoe nauwkeurig het was bij het lezen van braille”, zegt Hardman. “We hebben een mooie afweging gevonden tussen snelheid en nauwkeurigheid, wat ook het geval is bij menselijke lezers.”
“De leessnelheid van braille is een geweldige manier om de dynamische prestaties van tactiele detectiesystemen te meten, dus onze bevindingen kunnen ook buiten braille toepasbaar zijn, voor toepassingen zoals het detecteren van oppervlaktetexturen of slippen bij robotmanipulatie”, zegt Potdar.
In de toekomst hopen de onderzoekers de technologie op te schalen naar de grootte van een mensachtige hand of huid. Het onderzoek werd gedeeltelijk ondersteund door het Samsung Global Research Outreach Program.
Fotocredit: Universiteit van Cambridge
