Convolutional Neural Network

Um diese Ergebnisse zu erzielen, verwendeten die Forscher neben dem Handschuh auch ein spezielles neuronales Netzwerk (Convolutional Neural Network - CNN). Für gewöhnlich wird dieses zur Klassifizierung von Bildern verwendet, um Druckmuster mit Objekten zu verknüpfen. Die Wissenschaftler machten sich diese Eigenschaft zunutze, drehten den Mechanismus aber sozusagen um. Anhand der Druckpunkte entstand nach und nach ein vollständiges Bild des betreffenden Gegenstands.

Das MIT ist unterdessen kein Pionier bei der Entwicklung eines Sensor-Handschuhs. Was aber den STAG von ähnlichen Produkten unterscheidet sei der Preis, so die Forscher. Während sensorbasierte Handschuhe anderer Hersteller oft mehrere Tausend Dollar kosten, schlage das MIT-Pendant mit lediglich 10 Dollar zu Buche. Ausserdem seien bei vergleichbaren Entwicklungen oft nur rund 50 Sensoren verbaut, während die MIT-Lösung 500 davon bereithält.

Die Einsatzmöglichkeiten einer solchen Trainingseinheit sind vielfältig. Naheliegend ist die Verwendung bei Industrierobotern. Aber auch für die Medizin ist der Sensor-Handschuh nicht uninteressant. Die Daten könnten zum Beispiel Prothesen und dergleichen verfeinern und den Alltag der Träger erleichtern.