Roboterhaut entwickelt, die Druck, Temperatur und Schmerz erkennen kann

▲ Die Haut besteht aus einem flexiblen, kostengünstigen Gelmaterial und verwandelt die gesamte Oberfläche einer Roboterhand in einen intelligenten Sensor. Foto mit freundlicher Genehmigung der Universität Cambridge

Europa Press

La Jornada Zeitung, Mittwoch, 18. Juni 2025, S. 6

Madrid. Eine revolutionäre Roboterhaut bringt Maschinen einer menschenähnlichen Berührung näher, da sie Druck, Temperatur und Schmerz erkennen und sogar mehrere Kontaktpunkte gleichzeitig unterscheiden kann.

Diese aus einem flexiblen, kostengünstigen Gelmaterial hergestellte Haut verwandelt die gesamte Oberfläche einer Roboterhand in ein reaktionsfähiges, intelligentes Gerät, im Gegensatz zu herkömmlichen Roboterhäuten, die auf einer Kombination verschiedener Sensoren beruhen.

Darüber hinaus kann es wie ein Handschuh an Roboterhänden angebracht werden, sodass Roboter Informationen über ihre Umgebung auf ähnliche Weise wie Menschen erfassen können, berichtet Cambridge.

Forscher der Universität Cambridge und des University College London (UCL) entwickelten diese flexible, leitfähige Haut, die einfach herzustellen ist und sich in eine Vielzahl komplexer Formen gießen und formen lässt. Diese Technologie erkennt und verarbeitet verschiedene physikalische Signale und ermöglicht Robotern so eine sinnvollere Interaktion mit der physischen Welt.

Anders als andere Roboter-Touch-Lösungen, die typischerweise mit in kleine Bereiche eingebetteten Sensoren arbeiten, ist die von Forschern in Cambridge und am UCL entwickelte elektronische Haut ein reiner Sensor und kommt damit unserem eigenen Sinnessystem näher: unserer Haut.

Obwohl die Roboterhaut nicht so empfindlich ist wie die menschliche Haut, kann sie Signale von mehr als 860.000 winzigen Bahnen im Material erfassen und so verschiedene Arten von Berührung und Druck auf demselben Material erkennen – etwa die Berührung eines Fingers, einer heißen oder kalten Oberfläche, Schäden durch Schnitte oder Einstiche oder die gleichzeitige Berührung mehrerer Punkte.

Die Forscher kombinierten physikalische Tests und Techniken des maschinellen Lernens, um der Roboterhaut dabei zu helfen, zu lernen , welche Bahnen am wichtigsten sind, sodass sie unterschiedliche Kontaktarten effizienter erkennen kann.

Neben möglichen zukünftigen Anwendungen für humanoide Roboter oder menschliche Prothesen, bei denen der Tastsinn eine wichtige Rolle spielt, könnten Roboterhaut laut den Forschern auch in so unterschiedlichen Branchen wie der Automobilindustrie und der Katastrophenhilfe nützlich sein. Die Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Science Robotics veröffentlicht.

So funktioniert es

Elektronische Häute funktionieren, indem sie physikalische Informationen wie Druck oder Temperatur in elektronische Signale umwandeln. Meist werden für verschiedene Berührungsarten unterschiedliche Sensoren benötigt: einer zur Druckmessung, ein anderer zur Temperaturmessung usw., die dann in weiche, flexible Materialien integriert werden. Die Signale dieser Sensoren können sich jedoch gegenseitig stören, und die Materialien können leicht beschädigt werden.

„Die Verwendung unterschiedlicher Sensoren für unterschiedliche Berührungsarten erfordert komplexe Materialien in der Herstellung“ , sagt der leitende Autor David Hardman von der Fakultät für Ingenieurwissenschaften in Cambridge. „Wir wollten eine Lösung entwickeln, die mehrere Berührungsarten gleichzeitig erkennen kann, aber mit einem einzigen Material .“

Gleichzeitig brauchen wir etwas Billiges und Langlebiges, das für den breiten Einsatz geeignet ist , erklärt Co-Autor Thomas George Thuruthel von der UCL.

Ihre Lösung nutzt einen Sensortyp, der auf verschiedene Berührungen unterschiedlich reagiert (multimodale Sensorik). Zwar ist es schwierig, die Ursache jedes Signals zu identifizieren, doch sind Sensormaterialien einfacher herzustellen und robuster.

Die Forscher gossen ein weiches, dehnbares und elektrisch leitfähiges gelatinöses Hydrogel und formten es in die Form einer menschlichen Hand. Sie testeten verschiedene Elektrodenkonfigurationen, um herauszufinden, welche die nützlichsten Informationen über verschiedene Berührungsarten lieferten. Mit nur 32 Elektroden am Handgelenk konnten sie dank der winzigen Bahnen im leitfähigen Material mehr als 1,7 Millionen Datenpunkte der gesamten Hand erfassen.

Anschließend wurde die Haut mit verschiedenen Berührungsarten getestet: Die Forscher setzten sie einer Heißluftpistole aus, drückten sie mit ihren Fingern und einem Roboterarm, berührten sie sanft mit ihren Fingern und öffneten sie sogar mit einem Skalpell. Das Team nutzte die bei diesen Tests gesammelten Daten, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, das es der Hand ermöglicht, die Bedeutung verschiedener Berührungsarten zu erkennen.

„Wir können aus diesen Materialien eine riesige Menge an Informationen extrahieren; sie ermöglichen es, in kürzester Zeit Tausende von Messungen durchzuführen“ , sagt Hardman, Postdoktorand im Labor von Professor Fumiya Iida und Co-Autor der Studie. „Sie messen viele verschiedene Elemente gleichzeitig und über eine große Fläche hinweg .“

„Wir sind noch nicht auf dem Niveau, auf dem Roboterhaut der menschlichen Haut gleichkommt, aber wir glauben, dass sie besser ist als alles, was derzeit auf dem Markt ist“ , sagte Thuruthel. „Unsere Methode ist flexibel und leichter zu bauen als herkömmliche Sensoren, und wir können sie durch menschliche Berührung für eine Vielzahl von Aufgaben kalibrieren .“

In der Zukunft hoffen die Forscher, die Haltbarkeit der elektronischen Haut zu verbessern und weitere Tests mit realen Roboteraufgaben durchzuführen.

Lateinische Presse

La Jornada Zeitung, Mittwoch, 18. Juni 2025, S. 6

Washington. Forscher der Universität Miami haben in einer Studie, die die gesamten Ozeane umfasste, Hunderte von Riesenviren entdeckt, die der Wissenschaft bislang unbekannt waren.

Im Rahmen der Forschung wurde maßgeschneiderte Software eingesetzt, um die Genome von Mikroben in Meerwasserproben zu identifizieren, darunter 230 unerforschte Riesenviren, berichtete Nature npj Viruses .

Für Experten ist die Identifizierung dieser Viren von entscheidender Bedeutung für das Verständnis des Lebens im Ozean und insbesondere für das Überleben der als Protisten bekannten Meeresorganismen wie Algen, Amöben und Flagellaten.

Indem wir die Vielfalt und Rolle der Riesenviren im Ozean und ihre Wechselwirkung mit Algen und anderen Meeresmikroben besser verstehen, können wir schädliche Algenblüten, die eine Gefahr für die menschliche Gesundheit darstellen, vorhersagen und möglicherweise eindämmen, sagt der Virologe Mohammad Moniruzzaman.

Dank der rasanten Fortschritte bei Genomdatenbanken, Analysetools und Softwareprogrammen wie denen, die in dieser Forschung verwendet wurden, ist die Entdeckung von Riesenviren heute viel einfacher als je zuvor, was den Wissenschaftlern neue Einblicke in ihr Verhalten und ihre Verbreitung ermöglicht.

Riesenviren beispielsweise führen häufig zum Tod von Phytoplankton, den winzigen photosynthetischen Organismen, die häufig in Ozeanen, Seen und Flüssen vorkommen.

Diese Organismen sind für das Leben im Meer und die Nahrungsketten von entscheidender Bedeutung und produzieren enorme Mengen Sauerstoff an der Erde. Ein besseres Verständnis der Viren, die sie angreifen, könnte daher zu Schutzbemühungen beitragen.

Zusätzlich zu den 230 neu entdeckten Riesenviren wurden im Rahmen der Studie auch 569 neue funktionelle Proteine ​​identifiziert, darunter neun, die an der Photosynthese beteiligt sind.

Alles deutet darauf hin, dass Viren in manchen Fällen in der Lage sind, die Photosynthesefunktionen ihrer Wirte zu missbrauchen, um die zum Überleben notwendige Energie zu gewinnen.

Den Forschern gelang es, die von ihnen entdeckten Riesenviren in zwei bestehende Virenordnungen einzuteilen: Imitervirales und Algavirales .

Diese Gruppen verwenden unterschiedliche Infektionsstrategien, wobei die Imitervirales die genetisch komplexeste Gruppe sind, was auf eine flexiblere Lebensstrategie hindeutet, die es dem Virus potenziell ermöglicht, in einer größeren Vielfalt von Wirten zu überleben.