Тактильное зрение будущего: новый датасет для нейроморфных систем

Автор: Денис Аветисян

Ученые представили STEMNIST — масштабный датасет, имитирующий тактильное восприятие, призванный ускорить развитие био-вдохновленного машинного обучения и робототехники.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Сравнительный анализ наборов пространственно-временных данных, используемых в нейроморфных вычислениях, позволяет выявить ключевые различия в их структуре и сложности, что необходимо для разработки эффективных алгоритмов обработки информации, имитирующих принципы работы мозга.

STEMNIST — это новый датасет с 35 классами рукописных символов, предназначенный для обучения нейроморфных систем и систем тактильного зондирования на основе событийных данных.

Несмотря на значительный прогресс в области компьютерного зрения, нейроморфные тактильные наборы данных остаются ограниченными по сравнению с визуальными. В настоящей работе представлен STEMNIST: Spiking Tactile Extended MNIST Neuromorphic Dataset — крупномасштабный нейроморфный тактильный набор данных, расширяющий ST-MNIST до 35 буквенно-цифровых классов, предназначенный для оценки систем распознавания тактильных сигналов на основе событийных данных. Набор данных, состоящий из 7700 образцов, полученных от 34 участников, обеспечивает реалистичный бенчмарк для алгоритмов био-вдохновленного машинного обучения и нейроморфного оборудования. Способствует ли STEMNIST разработке более энергоэффективных и адаптивных систем тактильного восприятия для робототехники и биомедицинских приложений?

За пределами зрения: потребность в тактильных данных

Современные алгоритмы машинного обучения демонстрируют впечатляющие успехи в задачах, связанных с обработкой изображений и видео, однако понимание тактильных ощущений остается сложной проблемой. В то время как зрение позволяет получать информацию о внешних характеристиках объектов, осязание предоставляет данные о текстуре, форме, жесткости и температуре — критически важные параметры для взаимодействия с окружающим миром. Эта способность к тактильному восприятию является фундаментальной составляющей человеческого интеллекта, позволяющей нам манипулировать предметами, распознавать их свойства и адаптироваться к различным условиям. Недостаточное развитие тактильного интеллекта у машин ограничивает возможности создания роботов, способных к тонкому и безопасному взаимодействию с объектами и людьми, что существенно снижает их практическую ценность в широком спектре приложений, от производства и медицины до помощи в быту.

Существующие наборы данных для обучения систем осязания зачастую не обладают достаточным временным разрешением, что препятствует адекватному восприятию динамики прикосновения. В отличие от зрения, где статический снимок может предоставить значительную информацию, осязание требует регистрации изменений во времени — силы давления, скольжения, текстуры поверхности, меняющейся в процессе взаимодействия. Недостаточное разрешение данных приводит к потере критически важной информации о том, как объект ощущается, а не только о том, что это за объект. Это особенно важно для задач, требующих манипулирования предметами, например, для роботов, которым необходимо распознавать проскальзывание, определять оптимальную силу захвата или различать материалы на основе тактильных ощущений, полученных в процессе движения. Без адекватной регистрации этих динамических аспектов, роботы не смогут выполнять тонкие и сложные действия, требующие точного контроля и обратной связи.

Ограниченность существующих наборов данных для тактильного восприятия существенно замедляет прогресс в создании роботов, способных к тонкому и осмысленному взаимодействию с окружающим миром. Недостаток информации о динамике прикосновений лишает роботов возможности распознавать текстуры, определять форму объектов и адекватно реагировать на меняющиеся условия, что критически важно для выполнения сложных задач в реальных условиях. В результате, потенциал робототехники в таких областях, как сборка, медицина и обслуживание, остается нереализованным, поскольку роботы пока не способны к той же ловкости и чувствительности, что и человек при манипулировании предметами. Разработка более полных и детализированных тактильных наборов данных является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных и полезных робототехнических систем.

Для создания набора данных использовалась аппаратная система тактильного зондирования, включающая в себя тактильную сенсорную матрицу <span class="katex-eq" data-katex-display="false">16 \times 16</span>, электронную схему считывания и FPGA для передачи данных на ПК. — Для создания набора данных использовалась аппаратная система тактильного зондирования, включающая в себя тактильную сенсорную матрицу $16 \times 16$ , электронную схему считывания и FPGA для передачи данных на ПК.

Нейроморфные вычисления: имитация биологического осязания

Нейроморфные вычисления, вдохновленные принципами работы человеческой нервной системы, представляют собой перспективный подход к эффективной обработке тактильных данных. В отличие от традиционных вычислительных архитектур, нейроморфные системы используют распределенные, параллельные вычисления, имитируя структуру и функционирование биологических нейронных сетей. Это позволяет значительно снизить энергопотребление и задержки при обработке информации, что критически важно для задач, требующих обработки данных в реальном времени, таких как распознавание прикосновений и управление роботами. В частности, нейроморфные чипы способны эффективно обрабатывать разреженные данные, характерные для тактильных датчиков, что обеспечивает высокую чувствительность и точность восприятия.

Преобразование данных о давлении в последовательности импульсов (spike trains) — событийные сигналы — позволяет с высокой точностью фиксировать временные изменения тактильных воздействий. В отличие от традиционных методов, где данные дискретизуются через равные промежутки времени, импульсные сигналы кодируют информацию только при изменении входного сигнала. Это обеспечивает высокую временную разрешающую способность и позволяет захватывать быстро меняющиеся тактильные характеристики, такие как скольжение или вибрация, с минимальными задержками. Частота и временные интервалы между импульсами напрямую отражают интенсивность и скорость изменения давления, что обеспечивает эффективное представление динамических тактильных данных.

Для повышения чувствительности нейроморфных систем осязания применяются методы временной дифференциации и адаптивной пороговой обработки при кодировании тактильных сигналов. Временная дифференциация акцентирует изменения во времени, позволяя системе реагировать на скорость и направление движения объекта, а не только на статическое давление. Адаптивная пороговая обработка динамически регулирует порог срабатывания нейронов в зависимости от текущего уровня тактильного сигнала и его изменений, что позволяет обнаруживать даже незначительные колебания давления, которые иначе могли бы быть проигнорированы. Комбинированное использование этих методов позволяет более эффективно кодировать тонкие тактильные ощущения и повышать разрешающую способность нейроморфных датчиков.

Анализ тактильного изображения буквы 'B' показал, что эволюция нормализованного давления, представленная накопленными кадрами, коррелирует с временной динамикой спайковой тактильной репрезентации, сформированной на основе суммирования событий активации и деактивации по 256 такселам в течение 2 секунд при адаптивном пороге <span class="katex-eq" data-katex-display="false"> heta_{ ext{sample}}=9.0</span>. — Анализ тактильного изображения буквы ‘B’ показал, что эволюция нормализованного давления, представленная накопленными кадрами, коррелирует с временной динамикой спайковой тактильной репрезентации, сформированной на основе суммирования событий активации и деактивации по 256 такселам в течение 2 секунд при адаптивном пороге $heta_{ ext{sample}}=9.0$ .

STEMNIST: расширение тактильных возможностей нейронных сетей

Набор данных ST-MNIST стал первым шагом в создании нейроморфных тактильных наборов, однако его ограниченный набор символов, включавший только рукописные цифры, представлял собой значимую проблему для расширения возможностей исследований в области распознавания тактильных сигналов и обучения нейронных сетей. Ограниченность символов сужала спектр задач, которые можно было решать с использованием этого набора данных, и не позволяла оценивать эффективность алгоритмов в более сложных сценариях, требующих различения большего числа классов. Это препятствовало развитию более универсальных и надежных систем тактильного восприятия.

Набор данных STEMNIST представляет собой расширение существующего ST-MNIST, направленное на увеличение разнообразия представленных символов. В отличие от ST-MNIST, ограниченного небольшим набором символов, STEMNIST включает в себя 35 различных буквенно-цифровых классов. В этот набор входят как рукописные цифры, так и все буквы английского алфавита в верхнем регистре, что значительно расширяет возможности для обучения и тестирования систем тактильного распознавания и обеспечивает более комплексный ресурс для исследований в области нейроморфных вычислений и тактильного восприятия.

Набор данных STEMNIST был получен с использованием тактильного сенсора с разрешением 16×16, обеспечивающего высокую временную разрешающую способность. В него включено 7700 образцов, записанных с частотой 120 Гц, что позволяет проводить детальный анализ тактильных событий. При использовании сверточной нейронной сети (Convolutional Neural Network) на тестовых данных была достигнута точность 90.91%, а при использовании спайковой нейронной сети (Spiking Neural Network) — 89.16%. Это свидетельствует о пригодности набора данных для разработки и тестирования алгоритмов обработки тактильной информации.

Усредненные нормализованные матрицы ошибок для CNN и SNN демонстрируют высокую концентрацию правильных классификаций вдоль диагонали и типичные для человека ошибки между визуально похожими символами (например, I/J/L или 5/6/8), что согласуется с результатами исследований тактильного распознавания букв, где топологически схожие символы вызывают асимметричные паттерны ошибок даже у обученных участников.

Преодолевая ограничения: к динамическому тактильному интеллекту

Для развития искусственного интеллекта, способного к тактильному восприятию, ключевое значение имеют специализированные наборы данных, такие как STEMNIST. Этот набор, содержащий изображения объектов, предназначенных для оценки тактильных способностей роботов, позволяет преодолеть разрыв между распознаванием статических изображений и пониманием динамических тактильных ощущений. В отличие от традиционных визуальных датасетов, STEMNIST акцентирует внимание на характеристиках поверхности, форме и текстуре объектов, что необходимо для разработки роботов, способных не только видеть предмет, но и чувствовать его, манипулировать им с нужной силой и точностью. Использование подобных наборов данных способствует обучению алгоритмов, позволяющих роботам адаптироваться к различным материалам и формам, что критически важно для создания более совершенных протезов и роботов-манипуляторов, способных выполнять сложные задачи в реальном мире.

Эффективная обработка тактильных данных открывает путь к созданию более надежных и приспособляемых роботизированных систем. В отличие от традиционных роботов, полагающихся преимущественно на зрение, роботы, способные «чувствовать» окружение, демонстрируют повышенную устойчивость к неопределенности и изменениям в окружающей среде. Их способность распознавать текстуру, форму и жесткость объектов позволяет им адаптироваться к различным задачам и условиям эксплуатации, будь то сборка сложных механизмов или работа в неструктурированных пространствах. Развитие алгоритмов, обеспечивающих быструю и точную интерпретацию тактильных сигналов, позволяет роботам действовать более автономно и эффективно, минимизируя потребность в предварительном программировании и человеческом вмешательстве, что является ключевым шагом к созданию действительно интеллектуальных и универсальных роботов.

Перспективы развития тактильного искусственного интеллекта простираются далеко за пределы лабораторных исследований, обещая революционные изменения в протезировании и робототехнике. Разработка протезов конечностей с усовершенствованной тактильной обратной связью позволит пользователям не только ощущать текстуру и форму предметов, но и контролировать силу захвата с беспрецедентной точностью, приближая ощущения к естественным. Параллельно, роботы, способные к деликатной манипуляции в сложных условиях, откроют новые возможности в таких областях, как хирургия, сборка микроэлектроники и исследование опасных сред. Способность различать тончайшие тактильные сигналы позволит роботам безопасно и эффективно работать с хрупкими объектами, выполнять сложные задачи и адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды, что значительно расширит сферу их применения и повысит их автономность.

Представленный набор данных STEMNIST, стремящийся расширить возможности нейроморфных вычислений и тактильного восприятия, не просто фиксирует данные — он создает среду для эволюции систем. Как говорил Линус Торвальдс, «Если вы думаете, что у вас есть время, чтобы сделать что-то правильно, у вас нет времени, чтобы делать это дважды». Этот принцип находит отражение в тщательной структуре STEMNIST, призванной обеспечить надежную основу для исследований в области биовдохновленного машинного обучения. Создатели стремились не просто собрать данные, а создать условия для их долговечного использования, подобно тому, как хорошо спроектированная система способна достойно стареть и адаптироваться к изменяющимся требованиям, обеспечивая надежность и эффективность на протяжении всего жизненного цикла.

Куда Далее?

Представленный набор данных STEMNIST, несомненно, расширяет возможности для разработки нейроморфных систем тактильного восприятия. Однако, стоит признать, что увеличение масштаба данных — лишь временное решение. Все системы стареют, и даже самые тщательно собранные наборы данных со временем потребуют обновления, адаптации к меняющимся условиям и новым требованиям. Вопрос не в объеме, а в качестве репрезентации реальности, в способности данных отражать сложность и неоднозначность тактильного мира.

Очевидным направлением для будущих исследований является выход за рамки распознавания рукописных символов. Настоящим вызовом станет создание систем, способных к сложным тактильным манипуляциям, распознаванию материалов, оценке текстуры и даже интерпретации намерений. Технический долг в этой области — это не просто нерешенные алгоритмические задачи, а фундаментальное непонимание того, как информация, полученная от тактильных датчиков, интегрируется в единую картину мира.

Любое упрощение, даже в целях создания набора данных, имеет свою цену в будущем. STEMNIST — это шаг вперед, но не следует забывать, что время — не метрика, а среда, в которой существуют системы. Истинный прогресс требует не только создания новых алгоритмов, но и переосмысления самой концепции тактильного восприятия, с учетом всех его нюансов и ограничений.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.01658.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-07 05:26