浙江大学の研究者らは、サポートベクターマシン（SVM）アルゴリズムを用いて、摩擦電気ナノ発電機触覚センサのパラメータ最適化を行いました。従来の経験に基づく設計方法と比較して、本研究は設計とアルゴリズムの融合を実現し、データ駆動型アプローチでセンサのパラメータを最適化しました。最適化されたセンサは、様々なタッチモードを正確に識別し、文字認識や点字認識も実現しました。この設計思想は、センサの開発期間の短縮、コスト削減、人と機械のインタラクションなどにおけるセンサの応用範囲拡大に繋がる可能性があります。