并行多输入脉冲信号处理驱动仿生手指协调运动

本文研究了"人类化自发运动协调：通过空间多输入脉冲信号复用的机器人手指"（Humanlike spontaneous motion coordination of robotic fingers through spatial multi-input spike signal multiplexing），发表在《Nature Communications》(https://doi.org/10.1038/s41467-022-34324-3)上。随着机器人技术的进步，控制复杂性已成为一个重要挑战，传统的冯诺依曼架构由于其信号瓶颈和有限的可表达逻辑状态，限制了机器人的精细动作控制。 研究者们提出了一种创新方法，即使用全并行可处理的神经形态电子学阵列，旨在减少对复杂控制系统的依赖。该阵列由八个基于离子凝胶的突触晶体管组成，并利用离子导电介质实现。这种设计允许通过调控离子运动实现并行信号处理和多动作控制，从而显著简化了对机器人手指的协调运动控制。 通过将神经形态阵列与机械手集成，作者展示了如何利用并行多路复用和模拟逻辑的优势，以较低的控制复杂度实现手指的同步动作。这种新型的突触控制系统不仅提高了控制效率，还模拟了人脑中神经元之间的通信方式，致力于赋予机器人更接近人类的自然运动模式。 本文的关键贡献包括： 1. 并行突触阵列：利用离子晶体管作为基本构建块，形成一个能够同时处理多个输入信号的神经网络，增强了处理能力和灵活性。 2. 空间多输入：通过空间分隔不同的输入信号，提高了信号处理的独立性和可靠性。 3. 模拟逻辑：通过模拟生物学中的电信号处理机制，实现了更接近生物大脑的计算方式，减少了对传统二进制逻辑的依赖。 4. 控制复杂度降低：通过硬件层面的优化，降低了对复杂指令集的需求，简化了机器人的行为控制流程。 5. 人类化运动协调：通过上述技术，机器人能够展现出更加流畅、自然的运动协调，向着更接近人类的交互能力迈进。 这篇论文的研究成果对于推动机器人技术的发展具有重要意义，特别是在寻求提高机器人智能和自主性方面，为未来的仿生机器人设计提供了新的思路和可能。