机器人也开始“对痛觉敏感”，无需人工干预也能“自愈”。在我的印象中，机器人似乎并不惧怕刀剑和火。他们感觉不到疼痛，只是合适的“工具”。然而，在一项突破性研究中，新加坡南洋理工大学(NTUSingapore)的科学家及其合作者使用了一种脑启发方法来帮助机器人识别疼痛并在受损时进行自我修复。该系统具有支持AI的传感器节点，可以处理和响应由物理力施加的压力引起的“疼痛”，还可以让机器人在“轻伤”时检测并修复自身的损伤，而无需人工干预。该研究论文已在线发表在Nature子刊NatureCommunications上。（来源：NatureCommunications）当传感器网络遇上忆阻器如今的机器人系统经常使用传感器网络来生成有关其周围环境的信息。例如，救灾机器人使用摄像头和麦克风传感器寻找瓦砾下的幸存者，然后用手臂上的触摸传感器将他们引导出去。在装配线上工作的工厂机器人使用视觉传感器将机械臂引导到正确位置，并使用触摸传感器确定“手”上的物体是否打滑。另一方面，传感器通常不负责处理信息，而只是将数据发送到一个大型、强大的中央处理器(CPU)，在那里进行学习。因此，现有的机器人往往存在繁琐的布线和延迟的响应时间。他们还有一颗非常容易“伤人”的“玻璃心”。论文作者之一ArindamBasu表示：“一个担忧是人类在与机器人一起工作时如何确保机器人能够安全地与我们互动。因此，世界各地的科学家一直在寻找让机器人具有感知力的方法，比如“感知”疼痛、响应和承受严酷的工作条件，然而，将众多传感器组合在一起所产生的复杂性以及复杂系统本身的脆弱性是广泛采用传统方法的主要障碍。”（来源：新加坡南洋理工大学）和这种新方法将AI嵌入到传感器节点网络中，以教机器人如何识别疼痛并对破坏性刺激做出反应。首先，研究团队创新了记忆晶体管，其功能类似于人脑神经元中的多个突触，使神经网络能够拥有数千个相似的连接。然后，他们将忆阻器植入卫星阈值调节受体(STAR)中，使它们成为能够记忆和处理信息的“类脑”电子设备。在这个系统中，它们充当机器人的AI疼痛感受器和突触。（来源：Nature）图|所有学习都在一个强大的大型中央处理器（左）上进行；而在新研究提出的去中心化方法中，学习行为被嵌入到单个传感器节点（右）中AI和多个更小、功能更弱的处理单元连接在一起，就像遍布机器人皮肤的“迷你大脑”。根据科学家的说法，这意味着学习的行为是直接和本地发生的，并且机器人的接线要求和响应时间比传统机器人少5-10倍。新一代机器人的法宝：自我修复我们知道，传统机器人有一个非常影响工作效率的缺陷，就是当被尖锐的物体划伤时，机器人会很快失去机械功能，需要人工修复，这既费时又昂贵。该系统的另一项重大创新为弥补这一缺陷带来了希望——采用了一种自修复离子凝胶材料（iongelmaterial）。这种离子凝胶材料的基本思想是将电极、可拉伸聚合物和离子液体结合在一起。离子-偶极相互作用增加了聚合物上带电离子和极性基团之间的力，并随着离子电荷或分子极性的增加而增加。（来源：Nature官网）图|将自我修复的离子凝胶添加到STAR和卫星重量调整电阻记忆(SWARMS)中，当它们受损时，它们会自我修复(a)；当损坏时，离子液体夹杂物通过塑化机制（扫描电子显微镜[SEM]图像）提高聚合物壳的热流动性，从而触发自修复过程(b)因此，当机器人损坏时，例如被划痕或机械损伤后，自愈离子凝固胶中的分子开始相互作用，让机器人将伤口“缝合”在一起，恢复功能，同时保持高度响应。该论文的作者之一RohitAbrahamJohn说：“这些新型设备的自我修复特性可以帮助机器人系统在被划伤或刮伤时反复‘缝合’伤口，即使在室温下也是如此。这类似于我们的人类。”生物系统的工作方式与人类皮肤可以自我修复的方式相同。”在一段公开视频中，研究团队展示了机器人如何实时学习对伤害做出反应。他们首先拔掉了机器人的电极线（代表外部损伤）。然后手动对机器人施加压力，可以看出机器人即使在损坏后仍继续对压力做出反应，证明了系统的自我修复和鲁棒性。正如该论文的作者之一NripanMathews所说：“该团队采用了一种不同寻常的方法，通过将新的学习材料、设备和制造方法应用于机器人来模仿人类的神经生物学功能。虽然这项研究还处于原型阶段，但它为这个领域提出了一个重要的框架，并为研究人员应对这些挑战指明了新的方向。”最后，关于他对科学进步的“痛苦”贡献，机器人inquestionsaid:🙂(Iveryhappy)（此观点仅为学术君的大胆猜测，真实性请咨询“人”）
