マシンラーニングプログラムが人間の脳と接続し、ロボットを制御する

ローザンヌ連邦理工大学（Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne）の研究者は、人間の脳と接続してロボットを制御することができるマシンラーニングプログラムを開発しました。このプログラムは、脳からの電気信号に基づいてロボットの動きを変更することができます。

これらの新しい進歩は、四肢麻痺の患者が話したり動いたりできない状況で役立ちます。これは、これまでに行われた患者が自分でタスクを完了するためのシステムを開発するための多大な努力に基づいています。

この研究は、Communications Biologyに掲載されました。

オード・ビラール教授は、ローザンヌ連邦理工大学の学習アルゴリズムとシステム研究所の責任者です。

「脊髄損傷を患った人は、神経学的な障害と重度の運動障害を経験することが多く、最も簡単なタスクさえも実行できないことがあります。ロボットの支援により、これらの人々は失われた器用さを回復することができます。ロボットは代わりにタスクを実行することができるからです。」ビラール教授は述べました。

思考でロボットを動かす

ジョセ・デル・R・ミランとビラール教授の2つの研究グループは、ボイスコントロールやタッチ機能が不要なコンピュータープログラムを開発しました。患者はただロボットを見ているだけで、ロボットを動かすことができます。

研究者は、以前から開発されていたロボットアームを基にしてシステムを開発し始めました。このロボットアームは、右から左へ移動したり、前方の物体を再配置したり、障害物を避けたりすることができます。

「私たちの研究では、ロボットを障害物を避けるようにプログラムしましたが、水を入れたり物体を押したり引いたりするような他のタスクも選択することができました。」ビラール教授は述べました。

研究者は、ロボットの障害物回避メカニズムを改良して、より正確なものにしました。

カロリナ・ガスパー・ピント・ラモン・コレイアは、ビラール教授の研究所の博士課程の学生です。

「当初、ロボットは一部の障害物に対して幅が狭すぎて、他の障害物に対しては幅が広すぎて、遠くまで行ってしまいました。四肢麻痺の患者を支援するために、話したり動いたりしないでロボットと通信できる方法を見つける必要がありました。」コレイアさんは述べました。

アルゴリズムの開発

これを行うために、患者がロボットを制御できるように、患者がロボットを動かすためのアルゴリズムを開発する必要がありました。アルゴリズムは、頭部に電極を備えたヘッドキャップに接続され、患者がロボットを見ているときの脳活動を読み取ることができます。

患者は、ロボットを見ているだけでシステムを使用できます。ロボットが間違った動きをすると、患者は「エラーメッセージ」を脳の活動を通じてロボットに送信します。このエラーメッセージは、ロボットが間違った動きをしていることを示す明確な信号です。ロボットは当初、信号を受信した理由を理解しませんが、エラーメッセージはアルゴリズムにフィードされます。アルゴリズムは、逆強化学習アプローチを使用して、患者が何を望み、ロボットがどのような動きをするべきかを判断します。

試行錯誤のプロセスにより、ロボットはさまざまな動きを試して正しい動きを判断します。通常、正しい動きを判断するには3〜5回の試行が必要です。

「ロボットのAIプログラムは急速に学習できますが、間違いを犯したときにそれを教える必要があります。エラーシグナルを検出する技術を開発することは、私たちが直面した最大の技術的な課題でした。」ミラン教授は述べました。

アイアソン・バツィアヌーリスは、この研究の主著者です。

「患者がロボットを制御できるように、患者がロボットを動かすためのアルゴリズムを開発することが難しかったのは、患者がロボットを動かすための脳活動をロボットの制御システムに接続することだったのです。つまり、患者がロボットを動かすための脳信号をロボットが実行する動きに「翻訳」する必要がありました。私たちは、機械学習を使用して、特定の脳信号を特定のタスクに接続し、タスクをロボットの制御に接続しました。そうすることで、ロボットは患者が考えていることを実行することができます。」バツィアヌーリスさんは述べました。

研究者は、アルゴリズムが将来的には車椅子を制御するために使用される可能性があると考えています。

「まだ克服しなければならない多くの技術的な課題があります」とビラール教授は述べました。「車椅子は、患者とロボットの両方が動いているため、全く新しい課題を提起します。」