Laura Petrich, Dottoranda in Robotica e Apprendimento Automatico – Serie di Interviste

Laura sta attualmente perseguendo un dottorato in Informatica sotto la supervisione del Dr. Patrick Pilarski e del Dr. Matthew E. Taylor. Ha ricevuto un B.Sc. con lode in Informatica dalla University of Alberta nel 2019 e un M.Sc. in Informatica dalla University of Alberta nel 2022. I suoi interessi di ricerca includono l’apprendimento per rinforzo, l’interazione uomo-robot, la biomecatronica e la robotica assistiva. Trasformando l’ispirazione dai suoi studi anatomici con il Dr. Pierre Lemelin, la ricerca di Laura mira a sviluppare metodi di controllo per la manipolazione robotica con l’obiettivo di aumentare la funzionalità, l’usabilità, l’affidabilità e la sicurezza nel mondo reale.

Ci siamo seduti per un’intervista alla conferenza annuale 2023 Upper Bound su AI che si tiene a Edmonton, AB e ospitata da Amii (Alberta Machine Intelligence Institute).

Cosa ti ha inizialmente attirato verso l’informatica?

Quando sono tornata a scuola, volevo inizialmente diventare un medico. E l’equilibrio tra lavoro e vita è molto importante per me, quindi potevo trascorrere molto tempo con la mia famiglia. E ho sempre voluto solo aiutare le persone, e ho finito per seguire un corso di informatica nel mio primo anno di università, e mi è sembrato così uno strumento incredibile che puoi utilizzare per risolvere problemi. E mi sono semplicemente innamorata del problema di risolvere e ho deciso che essere in grado di lavorare nello spazio della tecnologia assistiva, dove potevo utilizzare quel problema di risoluzione e realmente aiutare le persone nel processo, era dove volevo esistere.

Come hai scoperto che la tecnologia assistiva era la tua passione per entrare?

Ho seguito un corso di robotica nel mio corso di laurea, e è stato dove abbiamo utilizzato kit Lego Mindstorm per imparare le basi della meccatronica e della robotica. E tutto è semplicemente scattato insieme che era così divertente da lavorare, e potevi scrivere programmi e poi immediatamente vedere i risultati. Quindi, ha semplicemente avuto senso fondere il mio amore per lavorare con questi sistemi robotici con il mio desiderio di aiutare le persone. La tecnologia assistiva si adatta esattamente a quello spazio.

Puoi definire la meccatronica per il nostro pubblico?

Sarebbe solo come qualsiasi cosa all’interno della sfera della robotica dove hai questi sistemi hardware, e puoi controllarli per attuare un cambiamento nell’ambiente.

Quali sono alcuni dei diversi casi d’uso su cui hai lavorato per quella tecnologia?

Attualmente sto lavorando nel BLINC Lab (Bionic Limbs for Improved Natural Control) con Patrick (Pilarski), e il caso d’uso principale lì è che sto lavorando su protesi di arti superiori. Quindi, abbiamo questi dispositivi robotici intelligenti che puoi controllare attraverso segnali mioelettrici, e quello sarebbe il caso d’uso principale è come controllare queste protesi che sono ora attaccate al corpo umano per fare ciò che l’utente desidera.

Da quanto tempo stai lavorando su questo in particolare?

Ho appena iniziato il mio dottorato a gennaio. Ho fatto il mio master nel gruppo di robotica e visione artificiale all’Università dell’Alberta, dove ho lavorato sulla manipolazione robotica con bracci robotici.

Sto solo ora entrando nel mondo delle protesi.

Quali sono alcune preoccupazioni per la sicurezza che diresti con la tecnologia al momento?

Con questi dispositivi prostetici intelligenti, teniamo sempre la sicurezza al primo posto. Quello è sempre ciò a cui pensiamo per primo, perché questi dispositivi sono attaccati a un essere umano. Quindi, alla fine della giornata, il dispositivo non ha l’ultima parola. L’essere umano è sempre in controllo totale. Possiamo fare suggerimenti all’essere umano, dire, “Penso che tu voglia fare questo,” ma loro hanno sempre il controllo finale su ciò che accade. Quindi, stiamo sempre pensando a cosa è la sicurezza dell’individuo che userà questi dispositivi.

In un’intervista precedente, Patrick stava parlando di come di solito il cervello deve imparare ad adattarsi al dispositivo, ma in questo caso il dispositivo utilizza l’apprendimento automatico per adattarsi al cervello. Puoi discutere le tue opinioni su questo?

Sì. Quindi, vogliamo costruire sistemi di apprendimento continuo per eseguire questi dispositivi. Quindi, è tutto su mappare i segnali dall’utente, che nel nostro caso sarebbero segnali EMG. Quindi, EMG di superficie, metti elettrodi sui muscoli residui dell’individuo che ha, e poi cosa fai con quei segnali di input? Quindi, vogliamo mapparlo sul movimento robotico, giusto? Vuoi aprire la mano? Vuoi chiudere la mano? Prima dobbiamo decidere come stiamo risolvendo quel problema di mappatura, e lì è dove entra in gioco l’apprendimento automatico.

Hai sistemi di riconoscimento di pattern, quindi possiamo prevedere cosa sta succedendo con l’attivazione muscolare specifica. Vogliamo che impari e si adatti continuamente nel tempo. Puoi pensare che, diciamo, i tuoi muscoli adesso. Se tu fossi ad andare in palestra, la forma del muscolo cambia. Quindi, dobbiamo ora completamente addestrare un nuovo modello di apprendimento automatico? No. Vogliamo che il dispositivo e i componenti di apprendimento automatico si adattino alla persona nel tempo mentre subiscono cambiamenti o mentre la loro intenzione cambia.

Qual è il tipo di timeline che pensi che ci sarà fino a quando non vedremo questi dispositivi nel mondo reale?

Spero che sarà entro il mio dottorato. Quello è il mio obiettivo è risolvere questo problema di controllo per la protesi dell’arto superiore.

Quello sarebbe incredibile. E qual è la tua visione per il futuro della robotica assistita, diciamo in una timeline di 10 anni o 20 anni?

Immagino un mondo in cui gli individui che desiderano avere una protesi per l’uso nella loro vita quotidiana potrebbero utilizzarla in un modo in cui noi utilizziamo le nostre braccia. Quindi, renderla affidabile, renderla intuitiva, renderla facile da usare, è quello che mi piacerebbe.

E vedi un futuro personalizzato in cui una persona più piccola avrebbe una protesi più piccola? O pensi che saranno tutte uguali?

No, assolutamente. Penso che per qualcosa di così personale, vuoi che questi dispositivi si sentano come un’estensione del tuo stesso corpo. Giusto? Vuoi che faccia parte di te. Quindi, ciò ci porta giù a una sanità personalizzata e individualizzata. Queste protesi dovrebbero essere plasmate e adattate all’individuo che le userà, almeno secondo la mia opinione. Già vediamo questo. Adesso, quando vai, diciamo, all’Ospedale di Riabilitazione Glenrose qui a Edmonton, e stai per essere adattato a una nuova protesi, prendono un modello 3D del tuo arto residuo, e personalizzano la vestibilità della tua protesi all’individuo. Quindi, già vediamo questo accadere, e per questi dispositivi intelligenti, sarà ancora di più.

Quindi, sarà stampato in 3D personalizzato, probabilmente, per l’utente.

Sì, personalizzato, stampato in 3D, e poi sistemi di controllo personalizzati e personalizzati.

E quanto tempo ci vuole per un utente per imparare a utilizzare uno di questi sistemi?

Il nostro obiettivo è che potremmo essere in grado di formare un modello di apprendimento più generalizzato, e poi essere in grado di individualizzarlo alla persona all’interno di una sessione di formazione di cinque, 10 minuti. Quello sarebbe un obiettivo nostro.

Una volta che avrai raggiunto questo, cosa ti piacerebbe lavorare dopo?

Una grande parte della mia ricerca è anche lavorare con il dipartimento di anatomia all’Università dell’Alberta, E sono completamente affascinata da come noi, come esseri umani, manipoliamo il mondo intorno a noi. Quindi, tutto ciò che riguarda l’arto superiore umano. Quindi, le nostre braccia e le nostre mani sono completamente affascinanti. Quindi, mi piacerebbe concentrare tutti i miei sforzi sulla protesi dell’arto superiore e rendere questi dispositivi utilizzabili per le persone nel mondo reale.

In che modo è più difficile rispetto agli arti inferiori?

L’arto inferiore, il movimento è molto ripetitivo. Se pensi al nostro passo di camminata, è un problema di controllo più facile da risolvere. Mentre, per l’arto superiore, hai bisogno di essere in grado di manipolare oggetti nello spazio 3D, hai molti più gradi di libertà. Se pensi, se chiudiamo gli occhi e ci muoviamo intorno, possiamo ancora vedere il mondo intorno a noi attraverso le nostre mani. Quindi, abbiamo questi organi sensoriali incredibili che possiamo utilizzare per esplorare l’ambiente. Quindi, essere in grado di restituire questo alla comunità medica attraverso protesi è, credo, sarebbe incredibile,

Puoi condividere come ti ispiri agli studi anatomici

Ho lavorato con il Dr. Pierre Lemelin nel dipartimento di anatomia all’Università dell’Alberta per gli ultimi cinque anni. Spero che attraverso lo studio dell’anatomia umana e la comprensione di come esattamente manipoliamo gli oggetti nell’ambiente, quali sono i nostri percorsi nervosi, quali muscoli sono attivati, possiamo utilizzare quella conoscenza per migliorare non solo la struttura delle protesi, ma anche i sistemi di controllo sottostanti, come utilizziamo. Se possiamo capire esattamente quali nervi stanno sparando, quando stiamo pensando, “Oh, apri la mia mano,” allora possiamo utilizzare quello per prevedere cosa l’utente vuole fare con la sua protesi e poi attuare quel movimento nel dispositivo robotico.

Grazie per l’intervista incredibile, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare le seguenti risorse:

• Dr. Patrick M. Pilarski – Unite.AI Intervista
• BLINC Lab (Bionic Limbs for Improved Natural Control))
• Upper Bound AI Conference.
• Amii (Alberta Machine Intelligence Institute)