Tutkijat kehittävät älykkään tekojalan, joka yhdistää käyttäjän valvonnan ja automaation

Ecole Polytechnique Fédérale de Lausannen tutkijat työskentelevät uusien tapojen kehittämiseksi parantamaan robottikäsien ohjausta, erityisesti amputaatioon joutuneiden henkilöiden osalta. He ovat kehittäneet tavan yhdistää yksittäisten sormien ohjaus ja automaatio parantamaan otetta ja manipulaatiota. He testasivat tätä neuroinsinöörityön ja robotiikan ideaa kolmella eri amputaatioon joutuneella henkilöllä ja seitsemällä terveellä henkilöllä. Tutkimuksen tulokset julkaistiin Nature Machine Intelligence-julkaisussa.

Tämä uusi teknologia yhdistää kaksi eri alaa robottikäsien ohjaamiseksi. Tämä on jotain, mitä ei ole aiemmin tehty, ja se noudattaa uutta jaettuun ohjaamiseen liittyvää alaa neuroproteeseissa.

Yksi uusista käsitteistä tulee neuroinsinöörityöstä. Aikomuksen mukainen sormien liike havaitaan lukemalla lihasaktiivisuutta amputaation jäänteen alueella. Tämä käytetään sitten yksittäisten sormien ohjaamiseen tekojalan osalta. Toinen käsite tulee robotiikasta. Robottikäsi pystyy tarttumaan esineisiin ja pitämään niitä otteessaan.

“Kun pidät esinettä kädessäsi, ja se alkaa liukua, sinulla on vain muutamia millisekunteja reagoida”, selittää Aude Billard, joka johtaa EPFL:n Learning Algorithms and Systems Laboratorya. “Robottikäsi pystyy reagoimaan 400 millisekunnissa. Se on varustettu paineenantureilla sormien pituudelle, ja se voi reagoida ja stabiloida esineen, ennen kuin aivot havaitsevat, että esine liukuu.”

Prosessi alkaa algoritmin oppimisella, joka ymmärtää käyttäjän aikomuksen, ja se kääntää sen sitten tekojalan sormien liikkeeksi. Tämän tapahtumiseen amputaation on ensin harjoiteltava algoritmi, joka käyttää koneoppimista, suorittamalla sarjan käsiliikkeitä. Anturit ovat asennettuina amputaation jäänteen alueelle, ja ne voivat havaita tietyn lihasaktiivisuuden. Algoritmi oppii ja yhdistää käsiliikkeet ja niiden vastaavan lihasaktiivisuuden. Lopulta algoritmi tietää käyttäjän aikomuksen sormien liikkeistä, ja sitten yksittäiset sormet voidaan ohjata tekojalan osalta.

Katie Zhuang on julkaisun ensisijainen tekijä. Hän puhui koneoppimisalgoritmista.

“Koska lihasmerkit voivat olla meluisia, tarvitsemme koneoppimisalgoritmin, joka poistaa merkittävän toiminnan noista lihaksista ja tulkitsee ne liikkeiksi”, hän sanoi.

Tutkijat jatkoivat algoritmin insinöörimistä siten, että kun käyttäjä yrittää ottaa esineen, robottiautomaatio käynnistyy. Algoritmi välittää tekojalan sormien sulkemisen ja esineen otteen, kun esine tulee kosketuksiin antureiden kanssa. Anturit ovat asennettuina tekojalan pinnalle. Tutkijat loivat tämän uuden järjestelmän aiemman tutkimuksen sovelluksena. Aiempaa tutkimusta käytettiin robottikäsien suunnittelussa, jotta ne voivat tunnistaa esineiden muodon ja ottaa ne. Tämä tehtiin pelkästään taktiilisella tiedolla, eikä visuaalisia signaaleja käytetty.

Edessä on vielä haasteita ennen kuin tämä teknologia voidaan käyttää tehokkaasti ihmisten keskuudessa ja tulla kaupallisesti saataville amputaatioon joutuneille, jotka etsivät tekojalkaa. Tämä teknologia on kuitenkin suuri askel eteenpäin tässä alalla, ja se jatkaa ihmisen ja robotiikan yhdistämistä. Tällä hetkellä algoritmi on edelleen testattavissa robottiassa.

“Jaettu lähestymistapa robottikäsien ohjaamiseen voidaan käyttää useissa neuroproteeseen sovellettavissa sovelluksissa, kuten bionisissa käsi-proteeseissa ja aivojen ja koneiden välisissä liittymissä, lisäten näiden laitteiden kliinistä vaikutusta ja käytettävyyttä”, sanoo Silvestro Micera, EPFL:n Bertarelli-säätiön puheenjohtaja translational neuroinsinöörityössä ja bioelektroniikan professori Scuola Superiore Sant’Annassa.