로라 페트릭, 로봇공학 및 기계학습 박사 과정 학생 – 인터뷰 시리즈

로라는 현재 Dr. Patrick Pilarski와 Dr. Matthew E. Taylor의 지도 아래 컴퓨팅 사이언스 분야에서 박사 과정을 진행하고 있다. 그녀는 2019년에 앨버타 대학교에서 컴퓨팅 사이언스 학사 학위를, 2022년에 앨버타 대학교에서 컴퓨팅 사이언스 석사 학위를 받았다. 그녀의 연구 관심 분야에는 강화 학습, 인간-로봇 상호작용, 생체기계공학, 보조 로봇이 포함된다. Dr. Pierre Lemelin과 함께한 해부학 연구에서 영감을 받은 로라의 연구는 로봇 조작을 위한 제어 방법을 개발하여 현실 세계에서 기능성, 사용성, 신뢰성, 안전성을 향상시키는 것을 목표로 한다.

우리는 앨버타 주 에드먼턴에서 열린 Amii(Alberta Machine Intelligence Institute)가 주최하는 2023년 Upper Bound AI 컨퍼런스에서 인터뷰를 진행했다.

컴퓨터 과학에 처음 관심을 가지게 된 것은 무엇인가?

그래, 내가 학교에 다시 돌아가서 의사가 되고 싶었어. 그리고 일과 삶의 균형이 정말 중요해. 그래서 가족과 많은 시간을 보낼 수 있어. 그리고 나는 항상 사람을 도우고 싶었어. 그리고 대학 1학년 때 컴퓨터 과학 수업을 들었고, 그것은 문제를 해결할 수 있는 놀라운 도구 같았어. 그래서 나는 문제 해결에 빠져들었고, 보조 기술 분야에서 일할 수 있는 곳에서 문제 해결을 사용하여 실제로 사람을 도울 수 있는 곳에서 일하고 싶었어.

보조 기술이 당신의 열정인 것을 어떻게 알게 되었나요?

나는 학부 시절에 로봇공학 수업을 들었고, 레고 마인드스톰 키트를 사용하여 cơ bản의 메카트로닉스와 로봇공학을 배웠어. 그리고 그것은 모두 함께 맞물려서 너무 재미있었고, 프로그램을 작성한 후 즉시 결과를 볼 수 있었어. 그래서 로봇 시스템을 작업하는 것에 대한 나의 사랑과 사람을 도우고 싶은 나의 욕망을 결합하는 것이 의미가 있었어. 보조 기술은 정확히 그 공간에 들어맞았어.

메카트로닉스를 우리의 관객에게 정의해 줄 수 있나요?

로봇공학 영역에서 하드웨어 시스템이 있으며, 환경에서 변화를 일으키기 위해 제어할 수 있어.

그 기술을 위해 작업한 다양한 사용 사례는 무엇인가?

지금 나는 Patrick(Pilarski)와 함께 BLINC Lab(바이오닉 리姆즈 포 임프루브드 내추럴 컨트롤)에서 일하고 있으며, 주된 사용 사례는 상지 프로스θε틱스야. 그래서 우리는 근전도 신호를 통해 제어할 수 있는 스마트 로봇 장치를 가지고 있으며, 주된 사용 사례는 인간이 원하는 것을 하기 위해 프로스θε틱 리ム을 어떻게 제어할 수 있는지야.

그것을 위해 얼마나 오래 작업했나요?

나는 1월에 박사 과정을 시작했어. 나는 앨버타 대학교의 로봇공학 및 컴퓨터 비전 그룹에서 로봇 조작과 로봇팔을 작업하는 데에 중점을 둔 석사 과정을 밟았어.

나는 이제 프로스θε틱스 세계로 진입하고 있어.

현재 기술과 관련된 안전 문제는 무엇인가?

이러한 스마트 프로스θε틱 장치에서 우리는 항상 안전을 먼저 생각해. 그것은 항상 우리가 생각하는 첫 번째 거야. 왜냐하면 이러한 장치들은 인간에게 부착되거든. 그래서 최종적으로 장치는 최종적으로 말할 수 없어. 인간이 항상 완전한 제어를 가지고 있어. 우리는 인간에게 제안할 수 있어. “나는 당신이 이것을 하고 싶어한다고 생각해”라고 말할 수 있어. 하지만 그들은 항상 발생하는 모든 것에 대한 최종적인 제어를 가지고 있어. 그래서 우리는 항상 사용할 장치의 안전을 생각하고 있어.

Patrick은 이전 인터뷰에서 뇌가 장치에 적응해야 하지만, 이 경우에는 장치가 기계 학습을 사용하여 뇌에 적응한다고 말했어. 당신의 견해는 무엇인가?

그래, 우리는 이러한 장치에서 연속 학습 시스템을 구축하고 싶어. 그래서 그것은 모두 사용자로부터의 신호를 매핑하는 거야. 우리의 경우에는 근전도 신호야. 그래서 표면 근전도, 사용자의 잔여 근육에 전극을 부착하고, 그리고 그 입력 신호를 무엇으로 할까? 그래서 우리는 그것을 로봇 동작으로 매핑하고 싶어. 손이 열리거나 닫히는 걸 원해? 먼저 우리는 어떻게 그 매핑 문제를 해결할지 결정해야 해. 그리고 그곳에 기계 학습이 등장해.

우리는 패턴 인식 시스템을 가지고 있어. 그래서 우리는 특정 근육 활성화가 무엇인지 예측할 수 있어. 우리는 그것이 시간이 지남에 따라 계속해서 학습하고 적응하도록 하고 싶어. 당신이 지금 근육을 생각해 보아. 만약 당신이 체육관에 가서 근육의 모양이 바뀌면, 우리는 완전히 새로운 기계 학습 모델을 다시 훈련해야 해? 아니야. 우리는 장치와 기계 학습 구성 요소가 시간이 지남에 따라 사람에게 적응하도록 하고 싶어.

그것이 실제 세계에서 보일 수 있는 시간은 얼마나 될 것 같아?

내 박사 과정을 마치기 전에 나는 그것을 해결하고 싶어.

그것은 정말 놀라울 거야. 그리고 보조 로봇의 미래는 10년 또는 20년 후에는 어떨 것 같아?

나는 개인이 일상 생활에서 프로스θε틱 리ム을 사용하여 우리가 우리의 팔을 사용하는 방식으로 사용할 수 있는 세계를 상상해. 그래서 그것을 신뢰할 수 있게, 직관적으로, 쉽게 사용할 수 있게, 그것이 내가 원하는 거야.

그리고 더 작은 사람이 더 작은 프로스θε틱을 가질 수 있는 개인화된 미래를 상상해 본 적이 있나요? 아니면 모두 같을 것 같나요?

절대 아니야. 나는 이러한 장치들이 사용자의 몸의 일부로 느껴지길 원해. 그래서 그것은 개인화된 개인 의료야. 이러한 프로스θε틱 리姆은 사용할 개인에게 형성되고 적응되어야 해.

그것은 사용자에게 맞춤형 3D 프린팅일 거야.

그래, 맞춤형 3D 프린팅, 맞춤형 피팅, 그리고 맞춤형 개인화된 제어 시스템도 vậy.

사용자가 이러한 시스템을 사용하는 데 얼마나 오래 걸릴까?

우리의 목표는 더 일반화된 기계 학습 모델을 훈련하고, 5분에서 10분의 훈련 세션 내에 개인에게 맞춤형으로 만들 수 있는 거야.

그것을 달성한 후에, 다음에 무엇을 작업하고 싶나요?

나의 연구의 큰 부분은 앨버타 대학교의 해부학 부서와 함께 일하는 거야. 그리고 나는 인간이 세계를 조작하는 방식에 완전히 매료되어 있어. 그래서 모든 것이 인간의 상지에 관한 거야. 우리의 팔과 손은 완전히 매료되어 있어. 그래서 나는 상지 프로스θε틱스에 모든 노력을 집중하고, 이러한 장치를 실제 세계에서人们에게 사용할 수 있게 만들고 싶어.

하체보다 더 어려운 이유는 무엇인가?

하체는 운동이 매우 반복적이야. 우리의 걷기 게이트를 생각해 보아. 그것은 더 쉬운 제어 문제를 해결하는 거야. 반면에 상체는 3D 공간에서 물체를 조작할 수 있어야 해. 당신은 너무 많은 자유 度를 가지고 있어. 만약 당신이 눈을 감고 주변을探索한다면, 당신은 여전히 손으로 세계를 볼 수 있어. 그래서 우리는 이러한 놀라운 감각 기관을 사용하여 환경을 탐색할 수 있어. 그래서 의료 분야에 프로스θε틱 리ム을 통해 그것을 돌려주고 싶어.

당신은 해부학 연구에서 어떻게 영감을 얻나요?

나는 5년 동안 앨버타 대학교의 해부학 부서에서 Dr. Pierre Lemelin과 함께 일해 왔어. 나는 인간 해부학을 연구하고, 우리가 환경에서 물체를 어떻게 조작하는지 이해함으로써, 우리의 신경 경로가 무엇인지, 어떤 근육이 활성화되는지에 대한 지식을 사용하여 프로스θε틱 리ム의 구조를 개선할 수 있을 것이라고 생각해.

이 놀라운 인터뷰에 감사드립니다. 더 많은 정보를 배우고 싶은 독자는 다음 리소스를 방문하십시오:

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