Две исследовательские группы EPFL объединились для разработки программы машинного обучения, которую можно подключить к человеческому мозгу и использовать для управления роботом. Программа регулирует движения робота на основе электрических сигналов, поступающих от мозга. Есть надежда, что с помощью этого изобретения пациенты с тетраплегией смогут самостоятельно выполнять больше повседневных действий.
Пациенты с тетраплегией являются пленниками собственного тела, неспособными говорить или совершать малейшие движения. Исследователи уже много лет работают над разработкой систем, которые могут помочь этим пациентам самостоятельно выполнять некоторые задачи. «Люди с травмой спинного мозга часто испытывают постоянный неврологический дефицит и серьезные двигательные нарушения, которые мешают им выполнять даже самые простые задачи, такие как захват предмета», — говорит профессор. Од Биллард, руководитель Лаборатории алгоритмов и систем обучения EPFL. «Помощь роботов может помочь этим людям восстановить часть их утраченной ловкости, поскольку робот может выполнять задачи вместо них».
Проф. Биллард провел исследование с проф. Хосе дель Р. Миллан, который в то время возглавлял лабораторию взаимодействия мозга и машины EPFL, но с тех пор перешел в Техасский университет. Две исследовательские группы разработали компьютерную программу, которая может управлять роботом с помощью электрических сигналов, излучаемых мозгом пациента. Не требуется никакого голосового управления или сенсорной функции; пациенты могут перемещать робота просто своими мыслями. Исследование было опубликовано в журнале Communications Biology, журнале с открытым доступом из портфолио Nature.
Избегая препятствий
Чтобы разработать свою систему, исследователи начали с роботизированной руки, которая была разработана несколько лет назад. Эта рука может двигаться вперед и назад справа налево, перемещать объекты перед собой и обходить объекты на своем пути. «В нашем исследовании мы запрограммировали робота, чтобы он избегал препятствий, но мы могли бы выбрать любой другой вид задачи, например, наполнить стакан водой или толкнуть или потянуть предмет», — говорит профессор. Биллард.
Инженеры начали с совершенствования механизма робота для избежания препятствий, чтобы он был более точным. «Сначала робот выбирал путь, который был слишком широк для одних препятствий, отводил его слишком далеко и недостаточно широк для других, держал его слишком близко», — говорит Каролина Гаспар Пинто Рамос Коррея, аспирантка университета Проф. Лаборатория Билларда. «Поскольку целью нашего робота была помощь парализованным пациентам, мы должны были найти способ, чтобы пользователи могли общаться с ним без необходимости говорить или двигаться».
Алгоритм, который может учиться на мыслях
Это повлекло за собой разработку алгоритма, который мог бы корректировать движения робота, основываясь только на мыслях пациента. Алгоритм был подключен к головному убору, оборудованному электродами для выполнения сканирования электроэнцефалограммы (ЭЭГ) активности мозга пациента. Чтобы использовать систему, все, что нужно сделать пациенту, — это посмотреть на робота. Если робот сделает неправильное движение, мозг пациента выдаст «сообщение об ошибке» с помощью четко идентифицируемого сигнала, как будто пациент говорит «Нет, не так». Затем робот поймет, что он делает неправильно, но сначала он не будет точно знать, почему. Например, он подошел слишком близко к объекту или слишком далеко от него? Чтобы помочь роботу найти правильный ответ, сообщение об ошибке вводится в алгоритм, который использует подход обратного обучения с подкреплением, чтобы определить, чего хочет пациент и какие действия должен предпринять робот. Это делается методом проб и ошибок, в ходе которого робот пробует различные движения, чтобы определить, какое из них правильное. Процесс проходит довольно быстро-роботу обычно требуется всего три-пять попыток, чтобы определить правильную реакцию и выполнить пожелания пациента. «Программа искусственного интеллекта робота может быстро обучаться, но вы должны сказать ему, когда он совершает ошибку, чтобы он мог исправить свое поведение», — говорит профессор. Millán. «Разработка технологии обнаружения сигналов ошибок была одной из самых больших технических проблем, с которыми мы столкнулись». Ясон Батцианулис, ведущий автор исследования, добавляет: «Что было особенно сложно в нашем исследовании, так это связать мозговую активность пациента с системой управления роботом-или, другими словами, «перевести» сигналы мозга пациента в действия, выполняемые роботом. Мы сделали это, используя машинное обучение, чтобы связать данный сигнал мозга с конкретной задачей. Затем мы связали задачи с отдельными элементами управления роботом, чтобы робот делал то, что имеет в виду пациент».
Следующий шаг: инвалидная коляска с управлением разумом
Исследователи надеются в конечном итоге использовать свой алгоритм для управления инвалидными колясками. «На данный момент все еще предстоит преодолеть множество инженерных препятствий», — говорит профессор. Биллард. «И инвалидные коляски создают совершенно новый набор проблем, поскольку и пациент, и робот находятся в движении». Команда также планирует использовать свой алгоритм с роботом, который может считывать несколько различных видов сигналов и координировать данные, полученные от мозга, с данными зрительно-моторных функций.
sciencedaily.com
перевод Яндекс
