Natuurgeïnspireerde sensoren kunnen autonome machines helpen om beter te zien

Betere detectiemogelijkheden zouden het voor drones mogelijk maken om in gevaarlijke omgevingen te navigeren en voor auto's om ongevallen veroorzaakt door menselijke fouten te voorkomen. De huidige state-of-the-art sensortechnologie verwerkt gegevens niet snel genoeg, maar de natuur wel.

Onderzoekers hebben sensoren gebouwd die zijn geïnspireerd op spinnen, vleermuizen, vogels en andere dieren waarvan de werkelijke zintuigen zenuwuiteinden zijn die zijn gekoppeld aan speciale neuronen die mechanoreceptoren worden genoemd. De zenuwuiteinden - mechanosensoren - detecteren en verwerken alleen informatie die essentieel is voor het overleven van een dier. Ze komen in de vorm van haar, trilhaartjes of veren. Veel biologische mechanosensoren filteren gegevens - de informatie die ze van een omgeving ontvangen - op basis van een drempel, zoals veranderingen in druk of temperatuur.

De harige mechanosensoren van een spin bevinden zich bijvoorbeeld op zijn poten. Wanneer een spinnenweb trilt met een frequentie die verband houdt met een prooi of een partner, detecteren de mechanosensoren het, waardoor een reflex in de spin ontstaat die vervolgens zeer snel reageert. De mechanosensoren zouden een lagere frequentie, zoals die van stof op het web, niet detecteren, omdat het niet belangrijk is voor het voortbestaan ​​van de spin.

Het idee zou zijn om soortgelijke sensoren rechtstreeks in de schaal van een autonome machine te integreren, zoals een vliegtuigvleugel of de carrosserie van een auto. De mechanosensoren kunnen worden aangepast om vooraf bepaalde krachten te detecteren die worden geassocieerd met een bepaald object dat een autonome machine moet vermijden.

Naast het zeer snel detecteren en filteren, berekenen de sensoren ook zonder dat er een voeding nodig is. In de natuur, zodra een bepaald krachtniveau de mechanoreceptoren activeert die geassocieerd zijn met de harige mechanosensor, berekenen de mechanoreceptoren informatie door van de ene toestand naar de andere over te schakelen. De nieuwe sensoren doen hetzelfde en gebruiken deze aan/uit-statussen om signalen te interpreteren. Een intelligente machine zou dan reageren op wat de sensoren berekenen.

De kunstmatige mechanosensoren kunnen zeer snel waarnemen, filteren en rekenen omdat ze stijf zijn. Het sensormateriaal is ontworpen om snel van vorm te veranderen wanneer het wordt geactiveerd door een externe kracht. Veranderende vorm zorgt ervoor dat geleidende deeltjes in het materiaal dichter bij elkaar komen, waardoor elektriciteit door de sensor kan stromen en een signaal kan doorgeven. Dit signaal geeft aan hoe het autonome systeem moet reageren.

Met behulp van machine learning-algoritmen kunnen de sensoren worden getraind om autonoom te functioneren met een minimaal energieverbruik. Er zouden ook geen belemmeringen zijn om de sensoren in verschillende maten te vervaardigen.