注意看，这人的面前没有键盘。
但他在桌上做出打字动作后，电脑屏幕上就出现了对应的字母：
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这个神奇的“虚空打字”能力，来自一款智能皮肤。
与其他材料不同，它可以像喷雾一样被附着在手上，其中的微型电子网络可以感知皮肤的变形情况。
不止是凭空打字，有了它甚至能通过触摸3D物体感知形状、以及用电脑识别手语。
如果将它喷到脸上，还可以识别人脸面部表情，在元宇宙里做个有表情的人指日可待了（doge）
这款智能皮肤来自斯坦福鲍哲南团队、韩国建国大学、首尔大学和KAIST，目前已经登上Nature Electronics。
所以它究竟是如何识别手势的？
超薄皮肤如何识别手指信号？
先来看看这块皮肤是如何基于“超薄材料”收集手指信号的。
整体来看，它由一个无线信号收发模块和一块纳米级网状网络组成。
其中，无线模块用于收集并传输从人类手上感知到的皮肤变形状态，当人类的手指皮肤因为拉伸产生变形时，相应部位就会改变网络导电能力（电导率），从而成功传递手部运动信号。
至于纳米级网络的“网线”，则由一个“金包银”的结构制成，即银线外面镀金。
这样既能保证强大拉伸能力，又可以抵抗反复的摩擦力，同时还能确保一定的透气性和生物相容性（降低过敏概率）。
将智能皮肤喷涂到手上，只需要将手伸进一个特殊的“印刷机”里：
在那之后，就是用AI算法来识别不同的手部信号、并判断它具体在做什么动作了。
论文基于对比学习开发了一种AI算法，可以区分不同的未标记运动信号。
然而，虽然皮肤喷涂能很好地适应不同大小的手，但对于AI算法来说可不是这样。
一方面，目前针对智能皮肤收集的AI数据有限，用来训练远远不够；另一方面，由于不同人手部差异较大，即使AI模型成功学习，运用到不同手上也会出现差异性的效果。
如何解决这一问题？
不同大小的手怎么适应？
作者们想到用元学习的方式，基于少量数据快速让AI算法适应不同大小的手。
首先，基于已有的传感器信号数据进行无监督学习，让模型掌握基本识别能力。
随后收集任意用户击打9宫格数字的少镜头标注数据集，快速训练模型学会识别对应的动作，相当于给不同的人定制专属模型。
这样的思路还能被用在适应更多其他任务上。
不止是输入9宫格数字，类似的预测还能被用在双手键盘输入上。
如果给两只手都印上智能皮肤，这样用户连续输入句子时，预测的字母就会出现在界面上。
据一作Kyun Kyu Kim介绍，如果能将这类智能皮肤进一步推广到脸上，还能更精准、高效低成本地识别用户表情。
作者介绍
论文作者来自斯坦福大学、韩国科学技术院（KAIST）、首尔大学和韩国建国大学。
一作Kyun Kyu Kim，目前在斯坦福大学任博士后研究员，本科毕业于高丽大学，并在首尔大学获得硕博学位。研究方向是人机交互，尤其是纳米材料和机器智能相结合的制造技术。
通讯作者Sungho Jo，KAIST助理教授，硕博毕业于MIT，研究方向为智能机器人、人机交互、计算智能、计算神经工程、仿生系统设计、仿生学习与控制等。
通讯作者Seung Hwan Ko，首尔大学副教授，主要研究下一代非传统微/纳米制造方法的开发，包括新材料开发、高分辨率直接制图工艺开发和应用开发等。
通讯作者鲍哲南，斯坦福大学化学工程、材料科学与工程教授，美国国家工程院院士，研究方向是利用化学、物理和材料科学开发人造电子皮肤。
你想好把这个智能皮肤用在哪里了吗？
论文地址
https://www.nature.com/articles/s41928-022-00888-7
参考链接
https://techxplore.com/news/2022-12-spray-on-smart-skin-ai-rapidly.html
本文来自微信公众号“量子位”（ID:QbitAI），作者：萧箫。
