Les scientifiques développent une main artificielle intelligente combinant le contrôle utilisateur et l’automatisation

Les scientifiques de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne travaillent sur de nouvelles façons d’améliorer le contrôle des mains robotiques, en particulier pour les amputés. Ils ont développé un moyen de combiner le contrôle individuel des doigts et l’automatisation pour améliorer la saisie et la manipulation. Ils ont testé cette idée de neuroingénierie et de robotique sur trois amputés et sept personnes en bonne santé. Les résultats de l’étude ont été publiés dans Nature Machine Intelligence.

Cette technologie récemment développée combine deux domaines distincts pour le contrôle des mains robotiques. C’est quelque chose qui n’a jamais été fait auparavant, et cela suit le nouveau domaine du contrôle partagé en neuroprothèses.

L’un des nouveaux concepts vient de la neuroingénierie. Le mouvement des doigts intentionnel est identifié en lisant l’activité musculaire sur le moignon de l’amputé. Cela est ensuite utilisé pour le contrôle individuel des doigts de la main prothétique. L’autre concept vient de la robotique. La main robotique est capable de saisir des objets et de maintenir le contact avec eux en les saisissant.

“Lorsque vous tenez un objet dans votre main et qu’il commence à glisser, vous n’avez que quelques millisecondes pour réagir”, explique Aude Billard, qui dirige le Laboratoire d’algorithmes et de systèmes d’apprentissage de l’EPFL. “La main robotique a la capacité de réagir en 400 millisecondes. Équipée de capteurs de pression le long des doigts, elle peut réagir et stabiliser l’objet avant que le cerveau ne puisse réellement percevoir que l’objet glisse.”

Le processus commence par l’algorithme qui apprend à déchiffrer l’intention de l’utilisateur, puis il traduit cela en mouvement des doigts de la main prothétique. Pour que cela se produise, l’amputé doit d’abord entraîner l’algorithme qui utilise l’apprentissage automatique en effectuant une série de mouvements de la main. Des capteurs sont utilisés sur le moignon de l’amputé, et ils peuvent détecter une certaine activité musculaire. L’algorithme apprend ensuite et relie les mouvements de la main et leur activité musculaire correspondante. Finalement, l’algorithme connaîtra les mouvements des doigts intentionnels de l’utilisateur, puis les doigts individuels peuvent être contrôlés sur la main prothétique.

Katie Zhuang est l’auteur principal de la publication. Elle a parlé de l’algorithme d’apprentissage automatique.

“Puisque les signaux musculaires peuvent être bruyants, nous avons besoin d’un algorithme d’apprentissage automatique qui extrait l’activité significative de ces muscles et l’interprète en mouvements”, a-t-elle déclaré.

Les scientifiques ont ensuite conçu l’algorithme pour que, lorsque l’utilisateur tente de saisir un objet, l’automatisation robotique soit initiée. L’algorithme transmettra à la main prothétique de fermer les doigts et de saisir lorsqu’un objet entre en contact avec les capteurs. Les capteurs sont situés sur la surface de la main prothétique. Les scientifiques ont créé ce nouveau système sur la base d’une adaptation d’une étude précédente. Dans cette étude, des bras robotiques ont été conçus pour identifier la forme des objets et les saisir. Ils ont fait cela uniquement sur la base d’informations tactiles, et il n’y avait pas de dépendance à l’égard des signaux visuels.

Il y a encore des défis à relever avant que cette technologie puisse être utilisée efficacement parmi les gens et devienne une option commerciale viable pour les amputés qui recherchent des mains prothétiques. Cependant, cette technologie est un énorme pas en avant dans le domaine, et elle continuera à faire progresser l’idée de fusion de l’homme et de la robotique. Pour l’instant, l’algorithme est toujours testé sur un robot.

“Notre approche partagée pour contrôler les mains robotiques pourrait être utilisée dans plusieurs applications neuroprothétiques, telles que les prothèses de main bioniques et les interfaces cerveau-machine, en augmentant l’impact clinique et l’utilité de ces appareils”, déclare Silvestro Micera, titulaire de la chaire de neuroingénierie translationnelle de la Fondation Bertarelli de l’EPFL, et professeur de bioélectronique à la Scuola Superiore Sant’Anna.