Muskelsignaler kan gi roboter menneskelig presisjon

Wearable Devices demonstrerer en ny type sensorlag som kombinerer muskel- og bevegelsesdata for å bedre forstå menneskelig intensjon. Teknologien fanger opp elektriske signaler i musklene (sEMG) – såkalte motor unit action potentials – allerede før en bevegelse er synlig, og kan oversette dette til detaljert informasjon om håndposisjon og kraft. Dette nevrale inndatalaget er spesielt utviklet for Physical AI og humanoide roboter, der det kan berike treningsdata som ellers baserer seg på syn. Ved å smelte sammen kamerasyn med data fra kroppsbårne sensorer, vil roboter kunne lære å utføre finmotoriske oppgaver, som eksempelvis montering eller presisjonshåndtering, med langt større nøyaktighet enn i dag. For norske virksomheter som vurderer automatisering med roboter, betyr dette et potensial for mer kapable og tilpasningsdyktige løsninger. Systemet kan bidra til at roboter ikke bare utfører oppgaver, men også forstår den underliggende hensikten bak en menneskelig bevegelse, noe som er kritisk for samhandling og effektivitet i industri og helsevesen.