Ved å bruke Intels nevromorfe brikke har forskere fra National University of Singapore (NUS) utviklet
For å bevise effektiviteten, teamet fra NUSlærte først en robotarm utstyrt med kunstskinn for å lese blindeskrift. Robotarmen overførte deretter taktile data og oversatte dem. Nøyaktigheten var 92%, enheten brukte 20 ganger mindre energi enn analoger.

Forskere har laget en gummilignende erstatning for menneskelig vev
Forskere gikk enda lenger og kombinerte taktile ogvisuelle data. De trente hånden til å klassifisere gjenstander ved hjelp av både kunstig hud og et kamera. De sendte dataene til prosessoren og beviste at kombinasjonen av hendelsesbasert syn og berøring ved hjelp av et pigget nevralt nettverk gjorde systemet 10 % mer nøyaktig enn å bruke visuelle data alene.
De oppdaget også at enheten behandletsensordata er 21 % raskere enn den beste prosessoren, samtidig som den bruker 45 ganger mindre strøm. Forskerne presenterte resultatene sine i det vitenskapelige tidsskriftet Robotics: Science and Systems.
Se også:
— Se på den enorme «veggen» av hundretusenvis av galakser bak Melkeveien
— Comet NEOWISE er synlig i Russland. Hvor du kan se det, hvor du skal se og hvordan du tar et bilde
— Hvordan T-celler dannet ny immunitet mot COVID-19 og endret statistikk