人工知能ロボットと人間のインタラクションの質を大きく向上させる要素として、精密な触覚センシング技術が注目されています。従来の触覚センサ技術は、感度、堅牢性、柔軟性のいずれかを優先すると、他の性能が損なわれるというトレードオフを抱えていました。特に大規模なセンサアレイへのスケーリング時には、複雑な配線と高いコストが大きな課題となっていました。 このたび発表された研究では、深さサブ波長の音響導波管を使用した受動的分散型パラダイムにより、これらの課題を解決する新しいアプローチが提案されています。弾性膜で覆われたヘルムホルツ共鳴器がばね補強マイクロチューブで相互接続され、閉鎖ネットワークを形成します。このネットワークは巨視的な曲げ変形下でも音響伝送特性が変わらないという優れた特性を持っています。 システムは疎に配置されたマイクロフォンにより、4mmの最高空間解像度で99%以上の精度を実現し、64ノードのセンサアレイで100Hz以下の低周波信号をリアルタイムで位置特定と波形再構成が可能です。高速連続ウェーブレット変換と軽量ニューラルネットワークを組み合わせることで、5.5ミリ秒以内の推論処理を実現しています。 開発されたプロトタイプは指の先端アレイから触覚グローブ、大面積スキンまで様々な形態があり、単一の髪の毛との接触から5mg の粒子衝撃、動脈拍動、羽毛のようなタッチ、指の接触まで、多様な刺激を検出可能です。この研究成果は、次世代のヒューマンマシンインターフェースのための、スケーラブルで柔軟性に富み、低コストな新しいパラダイムを確立するものとなっています。