ソウル大学工学部機械工学科のコ・スンファン教授研究チームは、人間のように周囲の温度と圧力を同時に感知できる革新的な人工皮膚技術を開発し、世界的な注目を集めている。この技術は、単一の超薄型センサーで熱的・機械的刺激を効率的に感知し、物理AI（Physical AI）の実現に向けた中核的な推進力となることが期待されている。
物理AI時代：人間のような「触覚」を模倣する技術の重要性
近年、ロボットと人工知能が現実の物理世界と相互作用する「物理AI」技術が急速に台頭している。物理AIは、ロボットが単なる計算を超え、周囲の環境を直接見て、触れて、感じて、自律的に判断する能力を開発することを目指している。この過程で、人間の皮膚のように温度や圧力などの多様な触覚情報を同時に感知できるセンサーの重要性が増している。
既存のマルチモーダル感覚デバイスは、人間の皮膚の複雑な刺激処理方法を模倣するために、複数のセンサーを個別に配置したり、複数の機能層を積層したりして実装されてきた。しかし、これらの方法はシステム構造を複雑にし、測定デバイスをかさばらせてしまう。さらに、反応性要素による応答速度の遅さや、同じ場所からの複数の刺激を正確に読み取ることが難しいといった固有の限界がある。したがって、薄くて柔軟な単一の感覚要素を用いて、人間の皮膚のように複雑な刺激を素早く処理できる新しい人工触覚プラットフォームの開発が喫緊の課題となっていた。
超薄型センサーで20種類の物体を識別…革新的な多感覚人工皮膚
これらの技術的課題を克服するため、コ・スンファン教授チームは、銀（Ag）のコアと酸化銅（Cu2O）のシェルからなるコアシェルナノワイヤーネットワークを活用した。彼らは、単一のデバイス内で熱感知モード（Tモード）と機械感知モード（Mモード）を毎秒16回切り替える独自の技術を実装した。この超薄型単層構造のおかげで、開発された人工皮膚は、機械的刺激に対してはサブマイクロ秒、熱的刺激に対してはミリ秒という非常に速い応答速度を誇る。
特に、基本的な物体分類実験では、研究チームは2つのセンシングモードからの「インターリービング」信号、つまり非常に短い時間間隔で異なる信号を交互に測定・収集する方法を用いてAIモデルを訓練した。その結果、熱または機械信号のみを使用した場合の分類精度が約65%であったのに対し、95%に劇的に向上した。データが削減された条件下でも、94.53%という高い精度が維持された。さらに、ワイヤレス測定ボードと組み合わせた指先装着型センサーは、20種類の日常的な物体を83%の検証精度で正常に識別し、実際のシナリオでの適用可能性を示した。また、チームは人間の皮膚に匹敵する高解像度で熱と圧力の分布を測定するためのマルチアレイプラットフォームの製造にも成功し、単一デバイスの性能を超えた拡張性を示唆している。
未来のロボットと人間・機械インタラクションに新たな地平を開く
本研究で開発された多感覚人工感覚デバイスは、医療補助機器（義手・義足）、ウェアラブル電子皮膚、ソフトロボット、ロボットグリッパー、人間・機械インターフェースなど、幅広い分野における将来のロボットにとって中核的な触覚感知技術となることが期待されている。特に、複数のセンサーを複雑に積層する必要なく、単一の超薄型デバイスで複雑な刺激を処理できる能力は、システムを簡素化し、高い感覚解像度を保証する。これにより、次世代のインテリジェント触覚プラットフォームにとって非常に有望な中核技術となる。
コ・スンファン教授は、今回の成果の重要性を強調し、「複数のセンサーを積層することなく、人間の皮膚のように熱的刺激と機械的刺激の両方を単一の超薄型デバイス内で同時に処理できる技術を初めて実現した点で、非常に意味がある」と述べた。この技術は、物理AIの中核技術へと発展し、ロボットに人間レベルの触覚認識能力を与えることが期待されている。論文の筆頭著者であるキム・グォンギュ氏とパン・ジュンヒョク氏は、それぞれ米国アップル社とカリフォルニア工科大学で研究を続けており、この技術の国際的な影響力をさらに広げている。
ソウル大学コ・スンファン教授チームによるこの研究は、ロボットが物理世界をより正確に感知し、相互作用する物理AI時代の幕開けを告げる重要なマイルストーンとなるだろう。人間の触覚を超える繊細さで様々な産業分野に革新をもたらすこの技術の発展が、どのような未来を創造するのかに注目が集まる。
