Datengetriebene Entwicklung

Um errechnen zu können, welche Verschiebungen der Mikrokügelchen von welchen Kräften herrühren, nutzten die Ingenieure einen umfangreichen Satz an Versuchsdaten: Sie testeten maschinengesteuert und somit standardisiert eine Vielzahl verschiedener Sensor-​Berührungen, wobei sie den Ort der Berührung, die Krafteinwirkung und die Grösse des berührenden Objekts genau kontrollierten und systematisch variierten. Mithilfe maschinellen Lernens gelang es ihnen, diese mehreren Tausend erfassten Berührungen präzise mit den Veränderungen des Kügelchen-​Musters in Verbindung zu bringen.

Der dünnste Sensor-​Prototyp, den die Forscher bisher gebaut haben, ist 1,7 Zentimeter dick und hat eine Messfläche von 5 mal 5 Zentimetern. Die Ingenieure sind allerdings daran, mit derselben Technik grössere Sensorflächen zu entwickeln, die mehrere Kameras nutzen, und die auch Objekte mit komplexen Formen erkennen können. Ausserdem wollen die Forschenden den Sensor dünner machen – eine Dicke von 0,5 Zentimeter wäre laut ihnen mit derzeit existierender Technologie denkbar.

Weil das elastische Silikon rutschfest ist und der Sensor Scherkräfte messen kann, eignet er sich gut, um damit Robotergreifarme auszurüsten. «Der Sensor würde erkennen, wenn dem Greifarm ein Objekt zu entgleiten droht, womit der Roboter seine Kraft anpassen könnte», erklärt Sferrazza.

Mit einem solchen Sensor könnten Forschende ausserdem die Härte von Materialien testen oder Berührungen digital erfassen. Als Wearables konzipiert könnten Radsportler ihre Kraftübertragung auf das Fahrrad respektive die Pedale messen, genauso wie Läuferinnen die Kraftübertragung auf ihre Schuhe beim Joggen. Schliesslich könnten solche Sensoren wichtige Informationen bei der Entwicklung von Berührungsfeedback zum Beispiel für Virtual-​Reality-Spiele geben.