マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、手で持った物の形状と重さを推定できるセンサー付き手袋システム「Scalable TActile Glove(STAG)」を開発した。
この手袋は、指先から手のひら全体にかけて約550個の圧力センサーが取り付けられており、装着者が何かを持つと各ポイントにかかる圧力を計測する。さまざまな物を持った際の圧力データを集めておき、深層学習(ディープラーニング)の一種である畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network:CNN)を適用して学習させた。
飲み物の缶、はさみ、テニスボール、スプーン、ペン、マグカップなど26種類の物を使って試験したところ、76%の精度で対象物を特定できた。さらに、約60g以下の重さの物であれば、重量を正確に予測可能という。
圧力センサー付きの手袋は以前からあるが、価格が数千ドルもするうえ、センサーが50個ほどしかなく十分な量のデータが取得できないそうだ。STAGシステムの手袋は、一般に入手可能な10ドル程度の材料で作れるにもかかわらず、高解像度データが得られる。
研究チームは、対象物を理解して持つ人間と同様の制御が可能になるため、ロボットや義手などに応用できるとしている。
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