10 Minute
Cercetătorii raportează dovezi pentru o capacitate umană anterior neidentificată — un fel de „atingere la distanță” care îi ajută pe oameni să detecteze obiecte ascunse sub nisip sau sol fără contact fizic direct. Descoperirea, prezentată la conferința IEEE ICDL 2025 și publicată pe IEEE Xplore, schimbă modul în care înțelegem percepția tactilă și deschide direcții noi pentru robotică, arheologie și explorare planetaryă. Studiul pune în dialog psihologia senzorială, mecanica materialelor granulare și inteligența artificială, fiind relevant pentru dezvoltarea de senzori haptici și algoritmi de interpretare a semnalelor mecanice.
Discovery: a surprising seventh sense for hidden objects
În mod tradițional vorbim despre cele cinci simțuri, iar uneori apare și noțiunea de „al șaselea simț” pentru intuiție. Cercetătorii de la Queen Mary University of London propun însă o facultate distinctă: atingerea la distanță. „Această descoperire modifică înțelegerea noastră despre percepția senzorială și raza de acțiune a simțului tactil la organisme vii,” spune Elisabetta Versace, profesor de psihologie și director al Ready Minds Lab la Queen Mary. Experimentele echipei arată că oamenii pot detecta și identifica obiecte îngropate sub un strat subțire de material granular — precum nisipul — folosind doar vârful degetelor, chiar și atunci când nu au contact direct cu obiectul ascuns.
Rezultatele sugerează că sistemul nervos uman poate extrage informații utile din semnale mecanice foarte slabe transmise prin mediile granulare. Aceasta are implicații pentru studiul percepției haptice, pentru proiectarea senzorilor tactili (haptic sensors) și pentru algoritmi de clasificare a semnalelor vibraționale. De asemenea, descoperirea ridică întrebări despre plasticitatea senzorială: în ce măsură experiența, atenția sau antrenamentul influențează abilitatea de a „simți” la distanță?
How the experiment worked: feeling through sand
Protocol and performance
În setul inițial de teste, voluntarii au fost instruiți să folosească doar vârful degetului pentru a decide dacă în spatele unui strat superficial de nisip se afla un obiect. Participanții au trebuit să evite orice atingere directă cu obiectul ascuns și să folosească mișcări controlate, standardizate, pentru a limita artefactele de comportament. Remarkabil, subiecții au identificat corect obiectele ascunse în aproximativ 71% din cazuri, în ciuda prezenței boabelor intermediare.
Distantele de detecție medii au fost în jur de 6,9 centimetri, cu o mediana a distanței de succes aproape de 2,7 centimetri. Datele sunt semnificative statistic și au fost raportate la IEEE ICDL 2025. Aceste rezultate indică că indicii mecanici foarte mici, transmiși printr-un strat granular, pot fi percepuți și interpretați de sistemul nervos uman. Protocolul a inclus controale pentru zgomotul ambiental, variații ale grosimii stratului de nisip și diversitate în formă și material a obiectelor, pentru a testa robustețea percepției.
Analiza comportamentală a inclus măsurători ale timpului de reacție, rate de încredere raportate de participanți și corelații între performanță și parametrii de explorare tactilă (forța aplicată, frecvența micromișcărilor). În plus, s-au folosit condiții de control în care participanții aveau ochii acoperiți pentru a elimina indiciile vizuale, precum și probe „goale” pentru a estima rata de fals pozitive și criteriul decizional al fiecărui subiect.
Physical mechanisms: how can this be possible?
La prima vedere, semnalele generate de un obiect îngropat par a fi practic neglijabile. Din punct de vedere fizic, obiectul perturbă boabele învecinate, generând deplasări minuscule și gradienti de presiune. Modelele standard prezic că astfel de perturbări scad foarte rapid la câțiva milimetri de punctul de contact. Cu toate acestea, echipa de cercetare a combinat măsurători atente și modelare teoretică și a descoperit că deplasările subtile pot propaga mai departe în rețelele granulare — uneori până la câțiva centimetri în condiții favorabile.
Mecanismele care permit aceasta includ efecte colective ale rețelelor de contact între granule (force chains), propagarea vibrațiilor prin mediul granular și modularea locală a rigilității particulelor în funcție de presiunea aplicată. În practică, un vârf de deget care interacționează cu nisipul detectează tipare slabe de mișcare a boabelor și vibrații care „trădează” prezența unui obiect ascuns. Aceste semnale pot avea componente frecvențiale și spațiale distinctive, pe care receptorii mecanici în piele (de exemplu corpusculii Meissner, Pacini și fusurile musculare) le pot transforma în informație utilă pentru creier.
Modelarea numerică a transmisiei semnalului în medii granulare sugerează două condiții cheie pentru detecție: (1) existența unor căi de contact netede care permit propagarea locală a tensiunilor și (2) un echilibru între amortizare și transmisie vibrațională, astfel încât semnalele să nu se disipe rapid. Studiile suplimentare pot cuantifica rolul mărimii particulelor, umidității, compoziției și compacității stratului — parametri relevanți pentru aplicații practice în arheologie și explorare planetară.
Robotic replication: teaching machines to 'feel' at a distance
Pentru a testa aplicații practice, echipa a replicat experimentul uman folosind senzori tactili plasați pe un braț robotic. Senzorii au colectat semnale mecanice locale (forță, vibrație, micromișcări) în timp ce brațul traversa stratul de nisip, iar datele au fost folosite pentru antrenarea unui rețele LSTM (long short-term memory), capabile să clasifice dacă un obiect era îngropat dedesubt.
Performanța roboților a fost mai scăzută — aproximativ 40% corect — dar roboții au reușit să detecteze obiecte la distanțe ușor mai mari, până la 7,1 centimetri în unele încercări. Diferențele pot reflecta caracteristicile senzorilor artificiali, tipul de preprocesare a semnalului și natura strategiilor exploratorii implementate. Totodată, sistemele robotice pot opera repetitiv și pot colecta seturi mari de date, utile pentru optimizarea modelelor ML și pentru testarea ipotezelor despre ce tipuri de semnale sunt cele mai informative.
Human data informing AI models
„Partea cea mai interesantă a fost bucla de feedback între experimentele umane și cele robotice,” explică Lorenzo Jamone, profesor de robotică și inteligență artificială la University College London. Datele comportamentale umane au îmbunătățit setul de antrenament al robotului, iar performanța robotică a sugerat ipoteze noi despre indiciile senzoriale pe care le exploatează oamenii. Această abordare interdisciplinară — combinând psihologia, senzoristica tactilă și învățarea automată — arată cum percepția biologică poate inspira sisteme de senzori inovatoare pentru mașini.
De exemplu, analiza semnalelor umane a arătat că anumite componente temporale și spectrale ale vibrațiilor sunt mai predictive pentru prezența obiectului; aceste componente au fost folosite pentru a selecta caracteristici (feature engineering) pentru rețeaua LSTM. În viitor, arhitecturi hibride (combinând LSTM, rețele convoluționale pentru prelucrare semnal și modele probabilistice) ar putea îmbunătăți robustețea și rata de clasificare pentru senzorii tactili artificiali.
From archaeology to Mars: potential applications
Descoperirea că indiciile tactile se propagă mai departe prin materiale granulare decât s-a crezut anterior deschide numeroase aplicații practice. Zhangchi Chen, doctorand la Advanced Robotics Lab de la Queen Mary, observă că „atingerea la distanță ar putea permite sondaje arheologice non-invazive, în care artefactele fragile sunt detectate fără săpături, sau ar putea permite landerelor și roverelor să simtă structuri îngropate pe suprafețe planetare nisipoase, precum Marte.”
Roboții echipați cu matrice haptice sensibile și algoritmi de inteligență artificială ar putea opera acolo unde atingerea umană sau imagistica optică sunt limitate — sub apă tulbure, sub straturi de praf, sau în medii periculoase pentru oameni. Detectarea la distanță a obiectelor ar putea fi utilă și în aplicații industriale (monitorizarea integrității structurale prin materiale învelitoare), în ecologie (detectarea cuiburilor sau structurilor biologice sub strat de sol) și în securitate (identificarea obiectelor neuniforme sub suprafețe granulare).
- Arheologie: detectarea artefactelor îngropate cu perturbare minimă, reducând riscul de deteriorare.
- Robotică: îmbunătățirea senzorială haptică pentru manipulare, căutare și mapare sub-suprafață.
- Știința planetară: permite rovelor să detecteze anomalii sub-suprafață pe Marte sau pe sateliți înghețați.
- Search & rescue: localizarea obiectelor sau supraviețuitorilor sub dărâmături unde vederea e ineficientă.
Expert Insight
Dr. Maya Rosenthal, cercetătoare în senzori tactili la un laborator afiliat NASA, comentează: „Această lucrare reconfigurează ideea atingerii ca proces activ și ambiental. Nu este doar despre piele care atinge texturi — este despre interpretarea limbajului mecanic al materialelor. Pentru robotica planetară, asta ar putea însemna dezvoltarea de senzori cu consum redus de energie care „ascultă” soluri și nisipuri pentru a găsi depozite ascunse sau interfețe geologice.”
Perspectiva ei subliniază că drumul spre aplicații practice trece prin miniaturizarea matricelor tactile, integrarea senzorilor cu electronica low-power și utilizarea rețelelor neuronale temporale pentru a traduce semnăturile mecanice slabe în informații acționabile. De asemenea, ea recomandă testarea pe teren în medii variate (nisip uscat, nisip umed, sol compact) pentru a evalua robustețea sistemelor și pentru a valida modele de transmitere granulară în condiții naturale.
What this means for sensory neuroscience and technology
Ideea unui al șaptelea simț — atingerea la distanță — este provocatoare dar fundamentată pe comportament măsurabil și principii fizice. Pentru neuroștiințe, descoperirea evidențiază sensibilitatea remarcabilă a sistemului nervos uman la modele spațio-temporale de input mecanic. Receptori tactili intradermici, circuite spinotalamice și procese corticale de integrare pot extrage caracteristici relevante din semnale aproape imperceptibile, iar studiile viitoare vor investiga cum sunt codificate și decodificate aceste informații la nivel neuronal.
Pentru tehnologie, cercetarea trasează o foaie de parcurs pentru senzori și algoritmi care extind raza atingerii dincolo de contactul direct. Autorii menționează în lucrarea publicată pe IEEE Xplore că munca viitoare va rafina modelele de transmisie în materiale granulare, va optimiza designurile senzorilor tactili și va explora sarcini reale — de la recuperarea artefactelor fragile până la explorarea suprafețelor extraterestre.
Fie că este numită un simț nou sau o extensie a percepției haptice, fenomenul extinde limitele modului în care organismele și mașinile pot colecta informații din mediul fizic. Imaginați-vă un rover care periază ușor un strat de nisip și, fără să sape, detectează forma unei pietre îngropate sau un strat de sol stratificat — un pas mic către explorare mai inteligentă și mai subtilă. Implementarea practică va necesita cooperare între fizicieni, neuroștiinți, ingineri și specialiști în învățare automată, dar potențialul aplicațiilor utile este larg și promițător.
Sursa: smarti
Lasă un Comentariu