科学者が開発したスマート人工手：ユーザーコントロールと自動化の融合

ローザンヌ連邦工科大学（Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne）の科学者たちは、特に四肢切断者向けのロボット手の制御を改善する新しい方法を研究しています。彼らは、把持と操作を改善するために、個別の指制御と自動化を組み合わせる方法を開発しました。彼らは、この神経工学とロボット工学のアイデアを、3人の四肢切断者と7人の健康な人にテストしました。研究の結果は、Nature Machine Intelligenceに掲載されました。

この新しく開発された技術は、ロボット手の制御の2つの別々の分野を組み合わせています。これは以前から行われていなかったことであり、神経プロセスにおける共有制御の新しい分野に従ったものです。

新しい概念の1つは、神経工学から来ています。四肢切断者の残肢の筋肉活動を読み取ることで、意図された指の動きを特定します。この情報は、プロテーゼ手の個別の指制御に使用されます。もう1つの概念は、ロボット工学から来ています。ロボット手は、把持によって物体を握り、接触を維持できます。

「物体を手で持っている時に、それが滑り始めると、反応する時間は数ミリ秒しかありません」と、EPFLのLearning Algorithms and Systems LaboratoryのリーダーであるAude Billardは説明しています。「ロボット手は400ミリ秒以内に反応できます。指全体に圧力センサーを備えているため、物体が滑り始める前にロボット手は反応し、物体を安定させます。」

このプロセスは、アルゴリズムがユーザーの意図を解読し、それをプロテーゼ手の指の動きに変換することから始まります。これが起こるためには、四肢切断者は、機械学習を使用するアルゴリズムを、手の動きのシリーズを実行することで訓練する必要があります。四肢切断者の残肢にセンサーが使用され、特定の筋肉活動を検出できます。アルゴリズムは、手の動きと対応する筋肉活動を学習し、結び付けます。最終的に、アルゴリズムはユーザーの意図した指の動きを知り、プロテーゼ手の個別の指を制御できます。

Katie Zhuangは、この出版物の第一著者です。彼女は、機械学習アルゴリズムについて話しました。

「筋肉信号はノイズを含むことがあるため、機械学習アルゴリズムが筋肉からの有意義な活動を抽出し、動きに解釈する必要があります」と彼女は述べました。

科学者たちは、ユーザーが物体を把持しようとしたときに、ロボットの自動化を開始するようにアルゴリズムを設計しました。アルゴリズムは、プロテーゼ手が物体に接触したときに指を閉じて把持するように指示します。センサーは、プロテーゼ手の表面に配置されています。科学者たちは、この新しいシステムを、以前の研究から改良しました。その研究では、ロボットアームが、触覚情報のみを使用して物体の形状を特定し、把持しました。視覚信号に頼ることはありませんでした。

この技術が有効に使用される前に、まだ課題があります。しかし、この技術は、人とロボットを融合させる考えを推進する大きなステップです。現在、アルゴリズムはロボットでテストされています。

「私たちのロボット手の共有制御アプローチは、バイオニック手プロテーゼや脳と機械のインターフェースなどの複数の神経プロセスアプリケーションで使用できます。これらのデバイスの臨床的影響と使いやすさを高めることができます」と、ローザンヌ連邦工科大学のトランスレーショナル神経工学のBertarelli Foundation Chairであり、Scuola Superiore Sant’Annaのバイオエレクトロニクス教授であるSilvestro Miceraは述べています。