傳感器的另一種可能性。

一種新的智能皮膚可能預示著有一天人們可以在隱形鍵盤上打字，僅通過觸摸來識別物體，或者允許用戶在沉浸式環境中通過手勢與應用程序進行交流。

噴涂感官系統，由印刷的、生物兼容的納米網組成，直接與無線藍牙模塊連接，并通過元學習進一步訓練。

一篇論文中，研究人員描述了一種新型可拉伸生物相容性材料，它可以噴在手背上，就像防曬噴霧一樣。網格中集成了一個微型電子網絡，可以感知皮膚的拉伸和彎曲，并且使用人工智能，研究人員可以根據手部動作和手勢解釋無數的日常任務。研究人員表示，它可能在游戲、體育、遠程醫療和機器人技術等廣泛領域產生應用和影響。

到目前為止，研究者已經積極探索了幾種有前途的方法，例如使用腕帶或可穿戴手套測量肌肉電活動，以實現各種手部任務和手勢。然而，這些設備體積龐大，因為需要多個感官組件來精確定位每個關節的運動。此外，需要為每個用戶和任務收集大量數據以訓練算法。這些挑戰使得將此類設備用作日常電子產品變得困難。

這項工作是第一個實用的方法，它在形式上足夠精簡，在功能上具有足夠的適應性，基本上適用于任何用戶。即使數據有限。目前的技術需要多個傳感器組件來讀取手指的每個關節，這使得它們體積龐大。新設備還采用更精簡的軟件方法，以加快學習速度。這種精度可能是虛擬現實應用中的關鍵，可以傳達精細的動作以獲得更逼真的體驗。

促成創新是一種嵌入聚氨酯中的可噴涂電敏網狀網絡——與制造滑板輪和保護硬木地板免受損壞的耐用且可拉伸的材料相同。該網格由數百萬條鍍金的銀納米線組成，這些納米線相互接觸以形成動態電通路。這種網狀物具有電活性、生物相容性、透氣性，除非用肥皂和水擦拭，否則不會脫落。它與佩戴它的每個人手指的皺紋和褶皺緊密貼合。然后一個輕量級的藍牙模塊可以簡單地連接到可以無線傳輸信號變化的網格上。

“當手指彎曲和扭曲時，網格中的納米線會被擠壓在一起并拉開，從而改變網格的導電性。可以測量和分析這些變化，以準確地告訴我們手、手指或關節是如何移動的”，研究人員表示。

研究人員選擇了一種直接在皮膚上噴涂的方法，這樣就可以在沒有基材的情況下支撐網狀物。這一關鍵的工程決策消除了不需要的運動偽影，并允許他們使用單條導電網格來生成手指的多關節信息。

通過雙手打印納米網和相互作用物體的實時識別雙手的打字

該設備的噴涂特性使其能夠適應任何大小或形狀的手，但也開啟了該設備可以適應面部以捕捉微妙情緒線索的可能性。這可能會啟用新的計算機動畫方法，或導致出現具有更逼真的面部表情和手勢的新化身虛擬會議。

然后機器學習接管。計算機監控電導率的變化模式，并將這些變化映射到特定的物理任務和手勢。例如，在鍵盤上鍵入一個 X，算法就會學會根據電導率的變化模式來識別該任務。一旦對算法進行了適當的訓練，就不再需要物理鍵盤了。同樣的原理可以用來識別手語，甚至可以通過追蹤物體的外表面來識別物體。

盡管現有技術是計算密集型的，并且需要大量的數據，而這些數據必須由人類費力地標記，如果你愿意的話，可以手工標，斯坦福團隊開發了一種計算效率更高的學習方案。

“我們帶來了人類學習的各個方面，這些方面僅通過少數被稱為‘元學習’的試驗就能迅速適應任務。這使得該設備能夠通過一些快速試驗快速識別任意新的手部任務和用戶，”研究人員表示。

“此外，這是應對這一復雜挑戰的一種非常簡單的方法，這意味著我們可以用更少的數據實現更快的計算處理時間，因為我們的納米網格捕獲了其信號中的細微細節。”該設備可以精確地映射手指的細微動作，這是這項創新的主要特點之一。

研究人員構建了一個原型，可以通過觸摸識別簡單的物體，甚至可以在隱形鍵盤上進行預測性雙手打字。

審核編輯：湯梓紅