预测性触摸响应机制是向触觉互联网迈出的一步
触觉互联网可能是物联网的下一个阶段，在此阶段中，人们可以接触远程或虚拟对象并与之交互，同时体验现实的触觉反馈。
由澳大利亚墨尔本大学的Elaine Wong领导的一组研究人员开发了一种方法，用于增强触觉互联网中典型的人机应用中的触觉反馈体验。研究人员认为，他们的方法可用于预测从电子医疗保健到虚拟现实游戏等应用程序中的适当反馈。
Wong和她的同事们将在2020年3月8日至12日在加利福尼亚州圣地亚哥会议中心举行的光纤通信会议和展览（OFC）上展示其拟议的模块，该模块使用人工神经网络预测所接触的材料。 ， 美国
根据交互的动态性，最佳的人机应用程序可能需要短至一毫秒的网络响应时间。
Wong说：“这些响应时间限制了人与机器之间的距离。因此，将这种距离与网络响应时间分开的解决方案对于实现触觉互联网至关重要。”
作为朝着这个目标迈出的一步，该团队训练了一种强化学习算法，以在人机交互系统中猜出正确的触觉反馈，然后才能知道正确的反馈。该模块称为基于事件的HAptic SAmple Forecast（EHASAF），它通过基于与用户交互的材料的概率预测提供触摸响应来加快过程。
该论文的作者Sourav Mondal表示：“为了促进人与机器在长距离网络上的应用，我们依靠人工智能来克服长传播延迟的影响。”
一旦确定了实际材料，该装置便会调整并更新其概率分布，以帮助选择合适的前瞻性反馈。
该小组用人类用来触摸虚拟球的一副虚拟现实手套测试了EHASAF模块。手套在手指和手腕上包含传感器，以检测触摸并跟踪运动，力和手的方向。
根据用户选择触摸提供的四个虚拟选项的材质球，手套的反馈应有所不同。例如，金属球将比泡沫球更坚固。当神经网络确定手指中的一个已触摸球时，EHASAF模块开始循环遍历反馈选项以生成直到解析出选定球的实际材料为止。
当前，使用四种材料，该模块的预测精度约为97％。
蒙达尔说：“我们认为可以使用更多材料来提高预测精度。” “但是，需要更复杂的基于人工智能的模型来实现这一目标。”
蒙达说：“基于我们提出的EHSAF模块的基本思想，可以开发出性能提高的越来越复杂的模型。”
这些结果和其他研究将在OFC 2020上现场展示。
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