多年來，研究人員一直試圖教會機器人如何抓住不同的物體而不會壓碎或摔落它們。日前，在《自然》雜志上發表的一篇論文中，麻省理工學院的研究團隊分享了他們如何使用手套來幫助人工智能僅通過觸摸來識別物體，如果這一研究成為現實，機器人可以更好地操縱物體，同時也有助于假肢的設計。

“可伸縮觸覺手套”(scalable tactile glove，STAG)是一款簡單的針織手套，內置550多個微型傳感器。研究人員在處理26種不同的物品時都戴著STAG，這些物品包括汽水罐、剪刀、網球、勺子、筆和杯子。正如他們所做的那樣，通過觸覺數據，該系統識別物品的準確率高達76%，并且重量在60克以內的大多數物體都能夠準確預測出來。

這些數據也讓研究人員能夠看到手的不同區域是如何協同工作的。例如，當有人用食指的中間關節時，他們很少用拇指。這樣的信息對于幫助機器人處理物品至關重要，并且有助于定制假肢以適應特定的任務和物體。麻省理工學院研究人員Subramanian Sundaram說：“我們一直希望機器人能夠做人類可以做的事情，比如洗碗或做其他家務。如果你想讓機器人做這些事情，它們必須能夠很好地操縱物體。”

這不是第一個以這種方式收集壓力數據的手套，但大多數手套要花費數千美元并且僅包含近50個傳感器。STAG是由市場上可買到的材料制成的，生產成本僅為10美元。手套是由一種導電聚合物層壓而成，這種聚合物可以改變施加壓力的阻力。研究人員將導電絲穿過聚合物中的小孔，然后將這些線重疊，從而將它們變成壓力傳感器。

此前，麻省理工學院開發出了一種由人類手臂運動控制的機械手臂RoboRaise，使機器人能夠幫助人類舉起東西。它還加入了麻省理工學院的其他技術，比如可以用大腦信號和手勢控制機器人的技術。當這個團隊完善STAG時，很可能會將手套和其他傳感器結合起來，讓機器人對自己正在處理的東西有更好的感覺，讓機器人能更好地感知正在處理的事情。