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Laura Petrich, PhD-Studentin in Robotik und Machine Learning – Interview-Serie

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Laura absolviert derzeit einen Ph.D. in Informatik unter der Aufsicht von Dr. Patrick Pilarski und Dr. Matthew E. Taylor. Sie erhielt einen B.Sc. mit Auszeichnung in Informatik von der University of Alberta im Jahr 2019 und einen M.Sc. in Informatik von der University of Alberta im Jahr 2022. Ihre Forschungsinteressen umfassen Reinforcement Learning, Mensch-Roboter-Interaktion, Biomechatronik und Assistenzrobotik. Durch die Inspiration ihrer anatomischen Studien mit Dr. Pierre Lemelin zielt Lauras Forschung darauf ab, Steuerungsmethoden für robotische Manipulation zu entwickeln, um die Funktionalität, Benutzerfreundlichkeit, Zuverlässigkeit und Sicherheit in der realen Welt zu erhöhen.

Wir haben uns zu einem Interview auf der jährlichen Upper Bound-Konferenz über KI getroffen, die in Edmonton, AB, stattfindet und von Amii (Alberta Machine Intelligence Institute) ausgerichtet wird.

Was hat Sie ursprünglich zur Informatik hingezogen?

Als ich zur Schule zurückkehrte, wollte ich ursprünglich Arzt werden. Die Work-Life-Balance ist mir sehr wichtig, sodass ich viel Zeit mit meiner Familie verbringen kann. Und ich habe immer nur helfen wollen, und ich habe schließlich einen Informatik-Kurs im ersten Studienjahr belegt, und es fühlte sich einfach so an, als ob es ein fantastisches Werkzeug wäre, das man verwenden kann, um Probleme zu lösen. Und ich habe mich einfach in die Problemlösung verliebt und beschlossen, dass ich in dem Bereich der Assistenztechnologie arbeiten möchte, wo ich die Problemlösung einsetzen und gleichzeitig Menschen helfen kann.

Wie haben Sie herausgefunden, dass die Assistenztechnologie Ihr Passion ist?

Ich habe einen Roboter-Kurs in meinem Bachelor-Studium belegt, und es war dort, wo wir Lego Mindstorm-Kits verwendet haben, um die Grundlagen der Mechatronik und Robotik zu erlernen. Und es hat einfach alles zusammengepasst, dass es so viel Spaß macht, mit diesen Robotersystemen zu arbeiten, und man Programme schreiben und dann sofort die Ergebnisse sehen kann. Also ergab es einfach Sinn, meine Liebe zu diesen Robotersystemen mit meinem Wunsch, Menschen zu helfen, zu verbinden. Die Assistenztechnologie passt genau in diesen Bereich.

Können Sie Mechatronik für unser Publikum definieren?

Es wäre einfach alles innerhalb der Robotik-Sphäre, wo man diese Hardware-Systeme hat und sie steuern kann, um Veränderungen in der Umgebung herbeizuführen.

Welche verschiedenen Anwendungsfälle haben Sie für diese Technologie bearbeitet?

Aktuell arbeite ich im BLINC Lab (Bionic Limbs for Improved Natural Control) mit Patrick (Pilarski), und der Hauptanwendungsfall dort ist, dass ich an Oberlimb-Prothesen arbeite. Also haben wir diese intelligenten robotischen Geräte, die durch myoelektrische Signale gesteuert werden können, und das wäre der Hauptanwendungsfall, wie können wir diese Prothesen, die jetzt am menschlichen Körper befestigt sind, steuern, um das zu tun, was der Benutzer will.

Wie lange haben Sie bereits an diesem spezifischen Projekt gearbeitet?

Ich habe gerade erst mein Ph.D.-Studium im Januar begonnen. Ich habe meinen Master-Abschluss in der Robotik- und Computer-Vision-Gruppe an der University of Alberta erworben, wo ich an robotischer Manipulation mit Roboterarmen gearbeitet habe.

Ich bin gerade erst in die Welt der Prothesen eingetreten.

Welche Sicherheitsbedenken gibt es Ihrer Meinung nach derzeit mit dieser Technologie?

Bei diesen intelligenten Prothesen denken wir immer zuerst an die Sicherheit. Das ist immer unser erster Gedanke, weil diese Geräte am menschlichen Körper befestigt sind. Also hat der Mensch immer die endgültige Kontrolle. Wir können Vorschläge machen, sagen: “Ich denke, dass Sie das tun wollen”, aber sie haben immer die endgültige Kontrolle darüber, was passiert. Also denken wir immer über die Sicherheit des Einzelnen nach, der diese Geräte verwenden wird.

In einem früheren Interview sprach Patrick darüber, wie normalerweise das Gehirn lernen muss, sich an das Gerät anzupassen, aber in diesem Fall verwendet das Gerät Machine Learning, um sich an das Gehirn anzupassen. Können Sie Ihre Ansichten dazu diskutieren?

Ja. Also, wir wollen kontinuierliche Lernsysteme für diese Geräte aufbauen. Also, es geht darum, die Signale vom Benutzer zu kartieren, die in unserem Fall EMG-Signale wären. Also, Oberflächen-EMGs, Sie legen Elektroden auf die verbleibenden Muskeln des Einzelnen, und dann, was machen Sie mit diesen Eingabesignalen? Also, wir wollen es auf robotische Bewegung abbilden, richtig? Wollen Sie die Hand öffnen? Wollen Sie die Hand schließen? Zuerst müssen wir entscheiden, wie wir dieses Kartierungsproblem lösen, und das ist der Punkt, an dem Machine Learning ins Spiel kommt.

Sie haben Muster-Erkennungssysteme, also können wir vorhersagen, was mit der spezifischen Muskelaktivierung passiert. Wir wollen, dass es kontinuierlich lernt und sich über die Zeit anpasst. Sie können sich vorstellen, dass, sagen wir, Ihre Muskeln jetzt. Wenn Sie zum Fitnessstudio gehen, ändert sich die Muskelform. Also, müssen wir jetzt ein komplett neues Machine-Learning-Modell trainieren? Nein. Wir wollen, dass das Gerät und die Machine-Learning-Komponenten sich an die Person über die Zeit anpassen, wenn sie Veränderungen durchmacht oder wenn ihre Absicht sich ändert.

Welchen Zeitraum denken Sie, dass es dauern wird, bis wir diese Technologie in der realen Welt sehen?

Ich hoffe, innerhalb meines Ph.D.-Studiums. Das ist mein Ziel, das Steuerungsproblem für Oberlimb-Prothesen zu lösen.

Das wäre unglaublich. Und was ist Ihre Vision für die Zukunft der Assistenzrobotik, sagen wir in einem Zeitraum von 10 oder 20 Jahren?

Ich stelle mir eine Welt vor, in der Einzelpersonen, die eine Prothesen-Limbe für den Einsatz in ihrem Alltag verwenden möchten, sie verwenden können, wie wir unsere Arme verwenden. Also, um sie zuverlässig, benutzerfreundlich und einfach zu bedienen zu machen, das ist, was ich mir wünsche.

Und sehen Sie eine personalisierte Zukunft, in der eine kleinere Person eine kleinere Prothese haben würde? Oder denken Sie, dass sie alle gleich wären?

Nein, absolut. Ich denke, dass für etwas so Persönliches wie dies diese Geräte sich wie eine Erweiterung des eigenen Körpers anfühlen sollten. Recht? Sie wollen, dass es ein Teil von Ihnen ist. Also, das bringt uns zu personalisierter und individualisierter Gesundheitsversorgung. Diese Prothesen-Limben müssten an die Person, die sie verwenden wird, angepasst und adaptiert werden, zumindest in meiner Meinung. Wir sehen das bereits. Aktuell, wenn Sie zum Beispiel ins Glenrose Rehabilitation Hospital in Edmonton gehen und eine neue Prothese anpassen lassen, nehmen sie 3D-Modelle Ihres verbleibenden Limbs auf und passen die Prothese an Ihre Bedürfnisse an. Also, wir sehen das bereits, und für diese intelligenten Geräte wird es noch mehr der Fall sein.

Also, es wird benutzerdefiniert und 3D-gedruckt sein, wahrscheinlich, für den Benutzer.

Ja, benutzerdefiniert, 3D-gedruckt, passend und dann auch benutzerdefinierte Steuersysteme.

Und wie lange dauert es, bis ein Benutzer lernt, eines dieser Systeme zu verwenden?

Unser Ziel ist es, ein generalisiertes Machine-Learning-Modell zu trainieren und es dann innerhalb von fünf bis zehn Minuten auf die Person anpassen zu können. Das wäre unser Ziel.

Wenn Sie dies erreicht haben, was möchten Sie als Nächstes bearbeiten?

Ein großer Teil meiner Forschung ist auch die Zusammenarbeit mit der Anatomie-Abteilung an der University of Alberta. Und ich bin absolut fasziniert von der Art und Weise, wie wir als Menschen die Welt um uns herum manipulieren. Also, alles, was mit dem menschlichen Oberlimb zu tun hat. Also, unsere Arme und Hände sind absolut faszinierend. Also, ich würde mich gerne auf Oberlimb-Prothesen konzentrieren und wirklich daran arbeiten, diese Geräte für Menschen in der realen Welt nutzbar zu machen.

Wie ist es im Vergleich zu den unteren Gliedmaßen herausfordernder?

Die unteren Gliedmaßen, die Bewegung ist sehr repetitiv. Wenn man an unsere Gehbewegung denkt, ist es ein einfacheres Steuerungsproblem zu lösen. Während für die oberen Gliedmaßen man in der Lage sein muss, Objekte im 3D-Raum zu manipulieren, man hat so viel mehr Freiheitsgrade. Wenn man daran denkt, dass man, wenn man die Augen schließt und um sich greift, immer noch die Welt um sich herum durch die Hände wahrnimmt. Also, um Menschen diese Fähigkeit zurückzugeben, durch Prothesen-Limben, denke ich, wäre unglaublich.

Können Sie erzählen, wie Sie Inspiration aus anatomischen Studien ziehen

Ich habe mit Dr. Pierre Lemelin in der Anatomie-Abteilung an der University of Alberta in den letzten fünf Jahren zusammengearbeitet. Ich hoffe, dass durch das Studium der menschlichen Anatomie und das Verständnis, wie wir Objekte in der Umgebung manipulieren, welche Nervenbahnen aktiviert werden, welche Muskeln aktiviert werden, wir diese Kenntnisse verwenden können, um nicht nur die Struktur von Prothesen-Limben zu verbessern.

Gibt es kleine Stellen in der tatsächlichen Konstruktion der Prothesen-Limbe, die wir ändern können, um eine kleine Veränderung in der mechanischen Konstruktion vorzunehmen, aber eine große Zunahme an Funktion zu sehen? Aber auch die zugrunde liegenden Steuersysteme, wie wir sie verwenden. Wenn wir genau verstehen, welche Nerven feuern, wenn wir denken: “Oh, öffne meine Hand”, dann können wir das verwenden, um vorherzusagen, was der Benutzer mit seiner Prothesen-Limbe tun will, und dann diese Bewegung in dem robotischen Gerät ausführen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten die folgenden Ressourcen besuchen:

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Antoine ist ein visionärer Leader und Gründungspartner von Unite.AI, getrieben von einer unerschütterlichen Leidenschaft für die Gestaltung und Förderung der Zukunft von KI und Robotik. Als Serienunternehmer glaubt er, dass KI für die Gesellschaft so disruptiv sein wird wie Elektrizität, und er wird oft dabei erwischt, wie er über das Potenzial disruptiver Technologien und AGI schwärmt.

Als Futurist ist er darauf fokussiert, zu erkunden, wie diese Innovationen unsere Welt prägen werden. Zusätzlich ist er der Gründer von Securities.io, einer Plattform, die sich auf Investitionen in hochmoderne Technologien konzentriert, die die Zukunft neu definieren und ganze Branchen umgestalten.