受星鼻鼹鼠启发研制的智能机械手，能准确识别地震中被掩埋生命！

中国科学院上海微系统与信息技术研究所研究员陶虎团队研发的“触嗅一体仿生智能机械手”，在人体被瓦砾石堆覆盖的掩埋场景下，仿生机械手能对包括人体在内的11种典型物体进行识别，协助开展应急救援，触嗅联觉识别准确率达96.9%。相关研究近日发表于《自然-通讯》。

由地震、滑坡、塌方等掩埋事故造成的视觉感知障碍，为救援人员对受困人员的搜索和定位造成极大阻碍。针对极端环境无视觉输入情况，为了确保最佳救援时机、提升搜救和生还率，陶虎团队依托国家科技创新2030“新一代人工智能”重大项目，对受困人员的识别与救援需求开展了研究。

星鼻鼹鼠长期生活在地下，其视觉和听觉逐渐退化，并进化出围绕在鼻孔四周的星状触手，巧妙地把触觉跟嗅觉集中在一起，帮助其捕猎或判断危险。团队受星鼻鼹鼠“触嗅融合”感知启发，将MEMS嗅觉、触觉柔性传感器阵列与多模态机器学习算法融合，构建了仿星鼻鼹鼠触嗅一体智能机械手。

得益于灵敏度超越人类1个数量级的硅基MEMS气体传感器，以及探测限超越人类1个数量级的压力传感器，仿生机械手“触摸”物体后，可准确获取其局部微形貌、材质硬度和整体轮廓等关键特征，掌心可同步嗅出物体“指纹”气味，进一步通过仿生触嗅联觉机器学习神经网络实时处理，最终完成识别人体、确认部位、判断掩埋状态、移开障碍物、闭环救援。

科研人员与应急管理部上海消防研究所合作，通过到一线消防救援单位实地调研，还原真实救援环境，令仿生机械手对包括人体在内的11种典型物体进行识别。相比于此前已发表的科研成果，仿生机械手仅使用七分之一数量的传感器，就实现了更理想的识别目的，触嗅联觉识别准确率达96.9%，较单一感觉提升了15%。并且缩小后的传感器规模和样本量更适合复杂环境、资源有限条件下的快速反应和应用。此外，面对在实际救援中常见的存在干扰气体或器件部分损坏等情况，通过多模态感知的互补和神经网络的快速调节，该系统仍保持超过80%的良好准确率。