人間にはシギと同様に遠隔接触の「第七感覚」があることが研究で判明

ロンドンのクイーン・メアリー大学とユニバーシティ・カレッジ・ロンドンの研究者らによる研究で、人間には遠隔接触の一種、つまり直接接触せずに物体を感知する能力（一部の動物が持つ感覚）があることが判明した。

人間の接触は通常、物理的に触れるものに限定された近接感覚として理解されます。しかし、動物の感覚系に関する最近の発見は、この見解に疑問を投げかけています。シギやチドリなどの特定のシギ類は、「リモートタッチ」の一種を使用して、砂の下に隠れた獲物を検出します。リモートタッチを使用すると、近くに移動圧力が加えられたときに、媒体を介して伝達される微妙な機械的手がかりを通じて、粒状物質の下に埋もれた物体を検出できます。

の 勉強 IEEE 開発と学習国際会議 (ICDL）人間も同様の能力を共有しているかどうかを調査しました。参加者は物理的に触れる前に、砂の上で指をそっと動かして隠れた立方体を見つけました。注目すべきことに、鳥のこの感覚を可能にする特殊なくちばしの構造が人間には欠けているにもかかわらず、その結果はシギ・シギ類に見られる能力と同等の能力を明らかにした。

結果は、人間の手は予想以上に敏感であることを示しています

研究では、現象の物理的側面をモデル化することで、人間の手は非常に敏感で、周囲の砂の微小な変位を感知することで埋設物の存在を検出できることが判明した。この感度は、安定した表面 (隠れたオブジェクト) で砂の動きが「反射」された場合に、粒状物質の機械的「反射」から検出できる理論上の物理的しきい値に近づきます。

リモートタッチでは人間とロボットのどちらが優れたパフォーマンスを発揮しますか?

人間のパフォーマンスと、長短期記憶 (LSTM) アルゴリズムを使用して訓練されたロボット触覚センサーとを比較した場合、人間は、予想される検出可能範囲内で 70.7% という驚異的な精度を達成しました。興味深いことに、ロボットは平均してわずかに遠い距離にある物体を感知できましたが、しばしば誤検知が発生し、全体の精度はわずか 40% でした。

これらの発見は、人々が物理的に接触する前に物体を真に感知できることを裏付けており、私たちと直接接触する物体に通常関係する感覚の驚くべき能力です。人間もロボットも、物理モデルと変位で予測された最大感度に非常に近いパフォーマンスを発揮しました。

なぜその勉強が重要なのでしょうか？

この研究により、人間は実際に接触する前に砂に埋もれた物体を検出できることが明らかになり、触覚がどこまで到達できるのかについての理解が広がりました。これは、これまで人間で記録されていなかった触覚スキルの定量的な証拠を提供します。この調査結果は、改善のための貴重なベンチマークも提供します。 支援技術 そしてロボットの触覚センシング。人間の知覚をモデルとして使用することで、エンジニアは、視覚が制限されている調査、発掘、探索作業などの実世界のアプリケーション向けに、自然に近いタッチ感度を統合するロボット システムを設計できます。

より広範な影響とは何でしょうか?

人体実験を考案したロンドンのクイーンメリー大学の心理学上級講師でプリペアド・マインド・ラボのリーダーであるエリザベッタ・ヴェルサーチ氏は、「遠隔接触が人間で研究されたのはこれが初めてであり、人間を含む生物の知覚世界（いわゆる「受容野」）の概念を変えるものだ」と述べた。

チェン・ジェンチー博士ロンドンのクイーン・メアリー大学先端ロボット研究室の学生である同氏は、「今回の発見は、人間の触覚を拡張するツールや支援技術の設計の可能性を開くものである。これらの洞察は、繊細な操作が可能な高度なロボットの開発に役立つ可能性がある」と述べた。

「例えば、考古学的遺物を損傷なく発見したり、火星の土壌や海底などの砂地や粒状の地形を探索したりすることができます。より広範には、この研究は、 触る隠れた探索や危険な探索をより安全、スマート、そして効果的に行うベースのシステムです。」

ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのロボット工学とAIの准教授であるロレンツォ・ハモネ氏は、「この研究を特に刺激的なのは、人間とロボットの研究がどのように相互に情報を与え合ったかということだ。人間の実験はロボットの学習アプローチを導き、ロボットのパフォーマンスは人間のデータを解釈するための新たな視点を提供した。これは心理学、ロボット工学、人工知能がどのように連携できるかを示す好例であり、多分野の協力が基礎的な発見と技術革新の両方を引き起こす可能性があることを示している。」と述べた。

研究者らは 2 つの研究を実施しました。1 つ目は、埋設物からの触覚シグナルに対する指先の感度を評価する人間の研究です。 2 つ目は、触覚を備えたロボット アームと物体の存在を検出するための長期短期記憶モデルを使用したロボット実験です。

著者はZhengqi Chen博士です。 Advanced Robotics Labの学生、心理学講師のローラ・クルシアネッリ博士、心理学上級講師のエリザベッタ・ヴェルサーチ博士（いずれもロンドンのクイーン・メアリー大学出身）、ユニバーシティ・カレッジ・ロンドンのロボット工学とAIの准教授ロレンツォ・ハモネ氏。