Laura Petrich, estudiante de doctorado en Robótica y Aprendizaje Automático – Serie de entrevistas

Laura está actualmente cursando un doctorado en Ciencias de la Computación bajo la supervisión del Dr. Patrick Pilarski y el Dr. Matthew E. Taylor. Recibió una licenciatura con honores en Ciencias de la Computación de la Universidad de Alberta en 2019 y una maestría en Ciencias de la Computación de la Universidad de Alberta en 2022. Sus intereses de investigación incluyen el aprendizaje por refuerzo, la interacción humano-robot, la biomecatrónica y la robótica asistiva. Inspirada por sus estudios anatómicos con el Dr. Pierre Lemelin, la investigación de Laura tiene como objetivo desarrollar métodos de control para la manipulación robótica con el objetivo de aumentar la funcionalidad, la usabilidad, la confiabilidad y la seguridad en el mundo real.

Nos sentamos para una entrevista en la conferencia anual de 2023 Upper Bound sobre inteligencia artificial que se lleva a cabo en Edmonton, AB y es organizada por Amii (Instituto de Inteligencia Artificial de Alberta).

¿Qué te atrajo inicialmente a la informática?

Así que, cuando regresé a la escuela, quería ser médico para empezar. Y el equilibrio entre el trabajo y la vida es muy importante para mí, así que podía pasar mucho tiempo con mi familia. Y siempre he querido ayudar a las personas, y terminé tomando una clase de ciencias de la computación en mi primer año de universidad, y simplemente me pareció una herramienta tan increíble que podías usar para resolver problemas. Y me enamoré de la resolución de problemas y decidí que ser capaz de trabajar en el espacio de la tecnología asistiva, donde podría aplicar esa resolución de problemas y realmente ayudar a las personas en el proceso, era donde quería estar.

¿Cómo descubriste que la tecnología asistiva era tu pasión para entrar?

Tomé una clase de robótica en mi pregrado, y fue donde usamos kits de Lego Mindstorm para aprender los conceptos básicos de la mecatrónica y la robótica. Y simplemente todo encajó que era tan divertido trabajar con ello, y podías escribir programas y luego ver inmediatamente los resultados. Así que, simplemente tenía sentido combinar mi amor por trabajar con estos sistemas robóticos con mi deseo de ayudar a las personas. La tecnología asistiva simplemente se ajusta exactamente a ese espacio.

¿Podrías definir la mecatrónica para nuestra audiencia?

Sería como cualquier cosa dentro de la esfera de la robótica donde tienes estos sistemas de hardware, y puedes controlarlos para enactar un cambio en el entorno.

¿Cuáles son algunos de los diferentes casos de uso que has trabajado en esa tecnología?

Actualmente, estoy trabajando en el BLINC Lab (Brazos Biónicos para un Control Natural Mejorado) con Patrick (Pilarski), y el caso de uso principal allí es que estoy trabajando en prótesis de extremidades superiores. Así que, tenemos estos dispositivos robóticos inteligentes que se pueden controlar a través de señales de miopotencia, y ese sería el caso de uso principal, es cómo controlamos estas extremidades protésicas que ahora están unidas al cuerpo humano para hacer lo que el usuario quiere.

¿Cuánto tiempo has estado trabajando en eso específicamente?

Acabo de comenzar mi doctorado en enero. Hice mi maestría en el grupo de robótica y visión por computadora de la Universidad de Alberta, donde trabajé en la manipulación robótica con brazos robóticos.

Solo estoy empezando a aventurarme en el mundo de las prótesis.

¿Cuáles son algunas preocupaciones de seguridad que dirías que hay con la tecnología en este momento?

Con estos dispositivos protésicos inteligentes, siempre mantenemos la seguridad en primer lugar y en el centro. Eso es siempre lo que pensamos primero, porque estos dispositivos están unidos a un ser humano. Así que, al final del día, el dispositivo no tiene la última palabra. El ser humano siempre está en control total. Podemos hacer sugerencias al ser humano, decir, “Creo que quieres hacer esto”, pero siempre tienen el control final sobre lo que sucede. Así que, siempre estamos pensando en la seguridad de la persona que va a usar estos dispositivos.

En una entrevista anterior, Patrick estaba hablando sobre cómo normalmente el cerebro tiene que aprender a adaptarse al dispositivo, pero en este caso el dispositivo utiliza el aprendizaje automático para adaptarse al cerebro. ¿Podrías discutir tus puntos de vista sobre esto?

Sí. Así que, queremos construir sistemas de aprendizaje continuo para ejecutar en estos dispositivos. Así que, se trata de mapear las señales del usuario, que en nuestro caso serían señales de EMG. Así que, EMG de superficie, pones electrodos en los músculos residuales de la persona que tiene, y luego, ¿qué haces con esas señales de entrada? Así que, queremos mapearlas a la movilidad robótica, ¿quieres abrir la mano? ¿Quieres cerrar la mano? Primero, tenemos que decidir cómo estamos haciendo ese problema de mapeo, y ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático.

Tienes sistemas de reconocimiento de patrones, así que podemos predecir qué está sucediendo con la activación muscular específica. Queremos que aprenda y se adapte continuamente con el tiempo. Puedes pensar que, digamos, tus músculos ahora. Si fueras al gimnasio, la forma de tus músculos cambia. Así que, ¿tenemos que entrenar un nuevo modelo de aprendizaje automático? No. Queremos que el dispositivo y los componentes de aprendizaje automático se adapten a la persona con el tiempo a medida que experimentan cambios o a medida que su intención cambia.

¿Qué tipo de cronograma crees que habrá hasta que veamos estos dispositivos en el mundo real?

Espero que dentro de mi doctorado. Ese es mi objetivo, resolver este problema de control para la prótesis de extremidades superiores.

¿Y cuál es tu visión para el futuro de la robótica asistida, digamos en un plazo de 10 o 20 años?

Me imagino un mundo donde las personas que deseen tener una extremidad protésica para usar en su vida diaria podrían usarla de la misma manera que usamos nuestros brazos. Así que, hacerla confiable, hacerla intuitiva, hacerla fácil de usar, eso es lo que me gustaría.

¿Y ves un futuro personalizado donde una persona más pequeña tendría una prótesis más pequeña? ¿O crees que todas serían iguales?

No, absolutamente. Creo que para algo tan personal como esto, quieres que estos dispositivos se sientan como una extensión de tu propio cuerpo. Así que, eso nos lleva a la atención personalizada y la salud individualizada. Estas extremidades protésicas necesitarían ser moldeadas y adaptadas a la persona que las va a usar, al menos en mi opinión. Ya vemos esto. Ahora, cuando vas al Hospital de Rehabilitación Glenrose aquí en Edmonton, y te estás preparando para una nueva prótesis, toman un modelo 3D de tu extremidad residual, y personalizan el ajuste de tu extremidad protésica para ti. Así que, ya estamos viendo que sucede, y para estos dispositivos inteligentes, será aún más así.

Así que, será impresión 3D personalizada, probablemente, para el usuario.

Sí, impresión 3D personalizada, ajuste personalizado, y luego sistemas de control personalizados también.

¿Y cuánto tiempo le toma a un usuario aprender a usar uno de estos sistemas?

Nuestro objetivo es que podríamos entrenar un modelo de aprendizaje automático más generalizado, y luego individualizarlo para la persona dentro de una sesión de entrenamiento de 5 o 10 minutos. Ese sería nuestro objetivo.

Una vez que hayas logrado esto, ¿qué te gustaría trabajar en siguiente?

Una gran parte de mi investigación también es trabajar con el departamento de anatomía de la Universidad de Alberta, y estoy completamente fascinada con cómo nosotros, como seres humanos, manipulamos el mundo que nos rodea. Así que, todo lo relacionado con la extremidad superior humana. Así que, nuestros brazos y nuestras manos son completamente fascinantes. Así que, me gustaría centrar todos mis esfuerzos en la prótesis de extremidades superiores y realmente hacer que estos dispositivos sean utilizables para las personas en el mundo real.

¿De qué manera es más desafiante que las extremidades inferiores?

La extremidad inferior, el movimiento es muy repetitivo. Si piensas en nuestra marcha, es un problema de control más fácil de resolver. Mientras que, para la extremidad superior, necesitas ser capaz de manipular objetos en el espacio 3D, tienes muchos más grados de libertad. Si piensas en ello, si cerramos los ojos y nos movemos alrededor, todavía podemos ver el mundo que nos rodea a través de nuestras manos. Así que, tenemos estos órganos sensoriales increíbles que podemos usar para explorar el entorno. Así que, poder dar eso a la comunidad médica a través de las prótesis, creo que sería increíble,

¿Puedes compartir cómo te inspiras en los estudios anatómicos

He estado trabajando con el Dr. Pierre Lemelin en el departamento de anatomía de la Universidad de Alberta durante los últimos cinco años. Espero que, a través del estudio de la anatomía humana y la comprensión de exactamente cómo manipulamos objetos en el entorno, qué vías nerviosas se activan, qué músculos se activan, podamos usar ese conocimiento para no solo mejorar, en primer lugar, la estructura de las prótesis, sino también los sistemas de control subyacentes, cómo los usamos. Si podemos entender exactamente qué nervios se disparan cuando pensamos, “Oh, abre mi mano”, entonces, ¿podemos usar eso para predecir qué quiere hacer el usuario con su extremidad protésica, y luego enactar ese movimiento en el dispositivo robótico.

Gracias por la increíble entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar los siguientes recursos:

• Dr. Patrick M. Pilarski – Entrevista en Unite.AI
• BLINC Lab (Brazos Biónicos para un Control Natural Mejorado)
• Conferencia de Inteligencia Artificial Upper Bound.
• Amii (Instituto de Inteligencia Artificial de Alberta)