Тактильный Интернет потенциально является следующей фазой Интернета Вещей, в которой люди могут касаться и взаимодействовать с удаленными или виртуальными объектами, испытывая при этом реалистическую тактильную обратную связь.
Команда исследователей разработала метод улучшенного восприятия тактильной обратной связи в приложениях "человек-машина", типичных для тактильного интернета. Исследователи полагают, что их метод может быть использован для прогнозирования правильной обратной связи в приложениях, начиная от электронного здравоохранения и заканчивая играми в виртуальной реальности.
Предложенный модуль использует искусственную нейронную сеть для прогнозирования материала, к которому прикасаются. В зависимости от динамики взаимодействия, оптимальное приложение "человек-машина" может потребовать времени отклика сети, составляющего всего одну миллисекунду.
Эти времена отклика накладывают ограничение на то, насколько далеко могут находиться люди и машины. Следовательно, решения для отделения этого расстояния от времени отклика сети имеют решающее значение для реализации тактильного Интернета.
В качестве шага к этой цели команда обучила алгоритм, чтобы угадать соответствующую тактильную обратную связь в системе человек-машина, прежде чем станет известна правильная обратная связь. Модуль на основе событий ускоряет процесс, предоставляя сенсорный ответ на основе вероятностного прогноза материала, с которым взаимодействует пользователь.
Чтобы упростить взаимодействие в сетях на большие расстояния, придется полагаться на искусственный интеллект, чтобы преодолеть последствия длительной задержки распространения.
Как только фактический материал идентифицирован, устройство адаптирует и обновляет свое распределение вероятностей, чтобы помочь выбрать правильную обратную связь в будущем.
Группа проверила этот модуль с парой перчаток виртуальной реальности, используемых человеком для прикосновения к виртуальному мячу. Перчатки содержат датчики на пальцах и запястьях, чтобы определять прикосновения и отслеживать движения, силу и ориентацию руки.
В зависимости от того, какой шарик материала пользователь выбирает для прикосновения к четырем предоставляемым виртуальным опциям, обратная связь с перчаткой должна отличаться. Например, металлический шар будет прочнее, чем пенопласт. Когда нейронная сеть определяет, что один из пальцев коснулся мяча, модуль начинает циклически переключаться между вариантами обратной связи для генерации, пока не будет решен фактический материал выбранного мяча.
В настоящее время с четырьмя материалами точность прогнозирования модуля составляет около 97%.
Предполагается, что можно улучшить точность прогнозирования с помощью большего количества материалов. Однако для достижения этой цели необходимы более сложные модели на основе искусственного интеллекта.
На основе такой фундаментальной идеи может быть разработано множество более сложных моделей с улучшенной производительностью.
