Von der Natur inspirierte Sensoren könnten autonomen Maschinen helfen, besser zu sehen

Bessere Sensorfähigkeiten würden es Drohnen ermöglichen, in gefährlichen Umgebungen zu navigieren, und Autos könnten durch menschliches Versagen verursachte Unfälle verhindern. Aktuelle State-of-the-Art Sensorik verarbeitet Daten nicht schnell genug, die Natur schon.

Forscher haben Sensoren gebaut, die von Spinnen, Fledermäusen, Vögeln und anderen Tieren inspiriert sind, deren eigentliche Sinne Nervenenden sind, die mit speziellen Neuronen, den sogenannten Mechanorezeptoren, verbunden sind. Die Nervenenden – Mechanosensoren – erfassen und verarbeiten nur Informationen, die für das Überleben eines Tieres unerlässlich sind. Sie kommen in Form von Haaren, Zilien oder Federn vor. Viele biologische Mechanosensoren filtern Daten – die Informationen, die sie von einer Umgebung erhalten – gemäß einem Schwellenwert wie Druck- oder Temperaturänderungen.

Die haarigen Mechanosensoren einer Spinne zum Beispiel befinden sich an ihren Beinen. Wenn das Netz einer Spinne mit einer Frequenz vibriert, die mit Beute oder einem Partner assoziiert wird, erkennen die Mechanosensoren dies und erzeugen einen Reflex in der Spinne, der dann sehr schnell reagiert. Die Mechanosensoren würden eine niedrigere Frequenz, wie die von Staub auf dem Netz, nicht erkennen, da dies für das Überleben der Spinne unwichtig ist.

Die Idee wäre, ähnliche Sensoren direkt in die Hülle einer autonomen Maschine zu integrieren, etwa in die Tragfläche eines Flugzeugs oder in die Karosserie eines Autos. Die Mechanosensoren könnten angepasst werden, um vorgegebene Kräfte zu erkennen, die mit einem bestimmten Objekt verbunden sind, dem eine autonome Maschine ausweichen muss.

Neben der sehr schnellen Erfassung und Filterung rechnen die Sensoren auch ohne Stromversorgung. Sobald ein bestimmtes Kraftniveau die Mechanorezeptoren aktiviert, die mit dem haarigen Mechanosensor verbunden sind, berechnen die Mechanorezeptoren in der Natur Informationen, indem sie von einem Zustand in einen anderen wechseln. Die neuen Sensoren tun dasselbe und verwenden diese Ein/Aus-Zustände, um Signale zu interpretieren. Eine intelligente Maschine würde dann entsprechend den Berechnungen der Sensoren reagieren.

Die künstlichen Mechanosensoren können sehr schnell erfassen, filtern und rechnen, weil sie steif sind. Das Sensormaterial ist so ausgelegt, dass es schnell seine Form ändert, wenn es durch eine äußere Kraft aktiviert wird. Durch die Formänderung bewegen sich leitfähige Partikel im Material näher zueinander, wodurch Strom durch den Sensor fließen und ein Signal übertragen kann. Dieses Signal informiert darüber, wie das autonome System reagieren soll.

Mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen könnten die Sensoren so trainiert werden, dass sie bei minimalem Energieverbrauch autonom funktionieren. Es gäbe auch keine Hindernisse für die Herstellung der Sensoren in einer Vielzahl von Größen.