Գիտնականները մշակել են խելացի արհեստական ​​ձեռքեր, որոնք համատեղում են օգտատերերի կառավարումն ու ավտոմատացումը

Գիտնականները Ecole պոլիտեքնիկ fédérale de Lausanne աշխատում են նոր ուղիների վրա՝ բարելավելու ռոբոտ ձեռքերի կառավարումը, հատկապես անդամահատվածների համար: Նրանք մշակել են մատների անհատական ​​կառավարումն ու ավտոմատացումը համատեղելու միջոց՝ օգնելու ընկալման և մանիպուլյացիայի բարելավմանը: Նրանք փորձարկեցին նյարդաճարտարագիտության և ռոբոտաշինության այս գաղափարը երեք տարբեր անդամահատվածների և յոթ առողջ մարդկանց վրա: Հետազոտության արդյունքները հրապարակվել են Բնության մեքենայի բանականություն. 

Այս նոր զարգացած տեխնոլոգիան միավորում է երկու առանձին դաշտեր՝ ձեռքի ռոբոտային կառավարման համար: Սա մի բան է, որը նախկինում չի արվել, և այն հետևում է նեյրոպրոթեզավորման ընդհանուր վերահսկողության նոր դաշտին:

Նոր հասկացություններից մեկը գալիս է նեյրոինժեներությունից: Մատների նախատեսվող շարժումը որոշվում է անդամահատվածի կոճղի մկանային ակտիվությունը կարդալով: Այն այնուհետև օգտագործվում է պրոթեզային ձեռքի մատների անհատական ​​հսկողության համար: Մյուս հայեցակարգը գալիս է ռոբոտաշինությունից: Ռոբոտ ձեռքը կարողանում է բռնել առարկաները և կապ պահպանել դրանց հետ՝ բռնելով: 

«Երբ ձեր ձեռքում առարկա եք պահում, և այն սկսում է սահել, դուք ընդամենը մի քանի միլիվայրկյան ունեք արձագանքելու համար», - բացատրում է Օդ Բիլարդը, ով ղեկավարում է. EPFL-ի Ուսուցման ալգորիթմների և համակարգերի լաբորատորիա. «Ռոբոտ ձեռքն ունի 400 միլիվայրկյան ընթացքում արձագանքելու ունակություն: Հագեցված է մատների ամբողջ երկայնքով ճնշման սենսորներով, այն կարող է արձագանքել և կայունացնել առարկան, նախքան ուղեղը իրականում կհասկանա, որ առարկան սահում է»:

Գործընթացը սկսվում է նրանով, որ ալգորիթմը սովորում է, թե ինչպես վերծանել օգտատիրոջ մտադրությունը, այնուհետև այն վերածում է պրոթեզ ձեռքի մատների շարժման: Որպեսզի դա տեղի ունենա, անդամահատվածը նախ պետք է վարժեցնի ալգորիթմը, որն օգտագործում է մեքենայական ուսուցում՝ կատարելով ձեռքի մի շարք շարժումներ: Սենսորներն օգտագործվում են անդամահատվածի կոճղի վրա և կարող են հայտնաբերել որոշակի մկանային ակտիվություն։ Այնուհետև ալգորիթմը սովորում և կապում է ձեռքի շարժումներն ու դրանց համապատասխան մկանային ակտիվությունը: Ի վերջո, ալգորիթմը կիմանա օգտագործողի կողմից նախատեսված մատների շարժումները, այնուհետև առանձին մատները կարող են կառավարվել պրոթեզային ձեռքի վրա: 

Քեթի Չժուանգը հրապարակման առաջին հեղինակն է։ Նա խոսեց մեքենայական ուսուցման ալգորիթմի մասին։ 

«Քանի որ մկանային ազդանշանները կարող են աղմկոտ լինել, մեզ անհրաժեշտ է մեքենայական ուսուցման ալգորիթմ, որը իմաստալից գործունեություն է հանում այդ մկաններից և մեկնաբանում դրանք շարժումների», - ասաց նա:

Այնուհետև գիտնականները շարունակեցին ինժեներական ալգորիթմը այնպես, որ երբ օգտագործողը փորձում է ընկալել առարկան, սկսվում է ռոբոտային ավտոմատացում: Ալգորիթմը կփոխանցի պրոթեզավոր ձեռքին, որպեսզի փակի մատները և հասկանա, երբ առարկան շփվում է սենսորների հետ: Սենսորները տեղադրված են պրոթեզային ձեռքի մակերեսին։ Գիտնականները ստեղծել են այս նոր համակարգը՝ հիմնվելով նախորդ հետազոտության հարմարեցման վրա: Այդ հետազոտության ընթացքում ռոբոտ ձեռքերը նախագծված էին առարկաների ձևը պարզելու և այնուհետև դրանք բռնելու համար: Նրանք դա արեցին բացառապես շոշափելի տեղեկատվության հիման վրա, և տեսողական ազդանշանների վրա հույս չկար: 

Առջևում դեռ կան մարտահրավերներ, մինչև այս տեխնոլոգիան արդյունավետորեն օգտագործվի մարդկանց շրջանում և դառնա կոմերցիոն առումով կենսունակ տարբերակ անդամահատվածների համար, ովքեր փնտրում են պրոթեզ ձեռքեր: Այնուամենայնիվ, այս տեխնոլոգիան հսկայական առաջընթաց է ոլորտում, և այն կշարունակի առաջ մղել մարդու և ռոբոտաշինության միաձուլման գաղափարը: Այս պահին ալգորիթմը դեռ փորձարկվում է ռոբոտի վրա:

«Ռոբոտ ձեռքերը կառավարելու մեր ընդհանուր մոտեցումը կարող է օգտագործվել մի շարք նեյրոպրոթեզավորման կիրառություններում, ինչպիսիք են ձեռքի բիոնիկ պրոթեզները և ուղեղից մեքենա ինտերֆեյսները՝ ավելացնելով այս սարքերի կլինիկական ազդեցությունը և օգտագործելիությունը», - ասում է Սիլվեստրո Միկերան, EPFL-ի Bertarelli հիմնադրամի Թարգմանական նյարդաինժեներիայի ամբիոնը: և Scuola Superiore Sant'Anna-ի բիոէլեկտրոնիկայի պրոֆեսոր: