Programma di apprendimento automatico che collega il cervello umano e comanda robot

I ricercatori dell’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne hanno sviluppato un programma di apprendimento automatico che può essere collegato al cervello umano e utilizzato per comandare un robot. Il programma può alterare i movimenti del robot in base ai segnali elettrici del cervello.

Questi nuovi progressi potrebbero aiutare i pazienti tetraplegici che non possono parlare o eseguire movimenti. Si basa sul grande lavoro svolto in passato per sviluppare sistemi che aiutino questi pazienti a completare compiti autonomamente.

Lo studio è stato pubblicato su Communications Biology.

Il prof. Aude Billard è il capo del Laboratorio di algoritmi e sistemi di apprendimento dell’EPFL.

“Le persone con lesioni spinali spesso sperimentano deficit neurologici permanenti e gravi disabilità motorie che impediscono loro di eseguire anche i compiti più semplici, come afferrare un oggetto”, ha detto Billard. “L’assistenza dei robot potrebbe aiutare queste persone a recuperare una parte della loro destrezza perduta, poiché il robot può eseguire compiti al loro posto.”

Spostare il robot con i pensieri

Insieme a José del R. Millán, il prof. Billard e i due gruppi di ricerca hanno sviluppato il programma informatico, che non richiede il controllo vocale o il tocco. I pazienti possono spostare il robot solo con i loro pensieri.

I ricercatori hanno iniziato a sviluppare il sistema partendo da un braccio robotico che era stato sviluppato anni fa. Può muoversi avanti e indietro da destra a sinistra, nonché riposizionare oggetti davanti a sé e aggirare gli ostacoli sul suo percorso.

“Nel nostro studio, abbiamo programmato un robot per evitare ostacoli, ma avremmo potuto selezionare qualsiasi altro tipo di compito, come riempire un bicchiere d’acqua o spingere o tirare un oggetto”, dice il prof. Billard.

I ricercatori hanno quindi migliorato il meccanismo del robot per evitare gli ostacoli in modo che fosse più preciso.

Carolina Gaspar Pinto Ramon Correia è uno studente di dottorato nel laboratorio del prof. Billard.

“Inizialmente, il robot sceglieva un percorso troppo ampio per alcuni ostacoli, allontanandolo troppo, e non abbastanza ampio per altri, tenendolo troppo vicino”, dice Correia. “Poiché l’obiettivo del nostro robot era aiutare i pazienti paralizzati, dovevamo trovare un modo per gli utenti di comunicare con esso senza dover parlare o muoversi.”

Sviluppare l’algoritmo

Per farlo, hanno dovuto sviluppare un algoritmo che potesse regolare i movimenti del robot solo in base ai pensieri di un paziente. L’algoritmo è stato collegato a un cappello dotato di elettrodi per eseguire scansioni EEG dell’attività cerebrale del paziente.

Il paziente deve solo guardare il robot per utilizzare il sistema. Quando il robot esegue una mossa errata, il cervello del paziente emette un “messaggio di errore” attraverso un segnale chiaramente identificabile, che indica al robot che sta eseguendo un’azione errata. Il robot non capisce inizialmente perché sta ricevendo il segnale, ma il messaggio di errore viene quindi inserito nell’algoritmo. L’algoritmo utilizza un approccio di apprendimento inverso per rinforzo per capire cosa vuole il paziente e quali azioni il robot dovrebbe eseguire.

Il processo di prova e errore significa che il robot prova diversi movimenti per vedere quale è corretto, e di solito sono necessari solo tre o cinque tentativi per capire la risposta corretta.

“Il programma di intelligenza artificiale del robot può imparare rapidamente, ma devi dirgli quando commette un errore in modo che possa correggere il suo comportamento”, dice il prof. Millán. “Sviluppare la tecnologia di rilevamento per i segnali di errore è stata una delle più grandi sfide tecniche che abbiamo affrontato.”

Iason Batzianoulis è l’autore principale dello studio.

“Ciò che è stato particolarmente difficile nel nostro studio è stato collegare l’attività cerebrale del paziente al sistema di controllo del robot – o in altre parole, ‘tradurre’ i segnali cerebrali del paziente in azioni eseguite dal robot”, dice Batzianoulis. “Abbiamo fatto ciò utilizzando l’apprendimento automatico per collegare un determinato segnale cerebrale a un compito specifico. Quindi abbiamo associato i compiti ai controlli del robot individuali in modo che il robot faccia ciò che il paziente ha in mente.”

I ricercatori ritengono che l’algoritmo potrebbe essere utilizzato in futuro per controllare le sedie a rotelle.

“Per ora ci sono ancora molte sfide ingegneristiche da superare”, dice il prof. Billard. “E le sedie a rotelle rappresentano un insieme completamente nuovo di sfide, poiché sia il paziente che il robot sono in movimento.”