設計機械手的時候，其中一個重要的難題是如何適當地掌握物件，有足夠的力度去避免跌下但又未至於過度用力令物件損傷。最近麻省理工大學（MIT）的研究人員就透過特別的手套，協助訓練人工智能控制機械手。
名爲「Scalable Tactile Glove, STAG」的裝置，是個內置有 550 個小型感應器的手套，研究人員帶上手套之後，會掌握 26 種不同材質的物件，包括汽水罐、剪刀、網球、匙羹等，而感應器就會把壓力數據記錄下來，然後傳送到神經網絡之中分析，系統可以直接從壓力分佈分析物件種類，準確度達到 76%，而物件如果輕於 60 克，則實際重量也可以準確分析出來。
這些數據亦讓研究人員更深入了解手部掌握物件是的用力分佈，對於設計機械手而言是個很重要的資料，尤其是如果要模擬真人掌握的義肢之類，使用這些資料就可以讓操作更接近真人。今次研究另一個重要的進展，就是將從前需要昂貴成本的類似裝置變得可以商用化，以前用作類似用途的手套可能只有 50 個感應器，但成本就高達幾千美元，今次製作的手套擁有超過 10 倍的感應器數量，成本卻只是 10 美元左右。
來源：MIT
