UltraSense、超音波で500µm分解能

UltraSenseは、フィジカルAIがデジタル推論から実世界のインタラクションへ移行し、マニピュレーションが信頼できる触覚に依存する中で、自社の主張を展開している。同社は、業界が接触面またはその近傍に配置する柔軟な電気センシング層——静電容量式、ピエゾ抵抗式、圧電式、摩擦帯電式、インピーダンス式の構造——にほぼ収斂したと論じる。これらのアプローチは分野を前進させたが、高デューティサイクルのロボットフィンガーやグリッパーでは、センシング層がロボット上で最も過酷な機械環境に置かれる。

その環境には繰り返しの圧縮、摩耗、汚染、湿度、温度変化、洗浄曝露、材料劣化が含まれ、摩耗、ヒステリシス、再校正の負担を招き得る。UltraSenseの代替案は、音響波で材料スタックを下から調べ、外面に摩擦、コンプライアンス、シーリングを担わせることだ。同社によれば、このアプローチは音響インピーダンスを通じて接触、力マッピング、せん断、滑り、さらには材料種別まで推定でき、車載HMIの背景と400万ユニットの出荷実績を、大規模製造が可能な証拠として挙げている。

超音波がフィジカルAIの基盤的な触覚層になるかは、商用ロボットハンドが、表面結合型スキンを悩ませるドリフトや再校正なしに、数百万回の接触サイクルで動作できるかにかかるだろう。UltraSenseの主張は同社自身によるものであり、より広い試金石は、ロボットメーカーが保護された表面下センシングを実験室のデモではなく標準アーキテクチャとして採用するかどうかだ。