기계 학습 프로그램, 인간의 뇌와 연결되어 로봇을 제어한다

스위스 로잔 연방 공과 대학(Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)의 연구자들은 인간의 뇌와 연결되어 로봇을 제어할 수 있는 기계 학습 프로그램을 개발했다. 이 프로그램은 뇌의 전기 신호를 기반으로 로봇의 움직임을 변경할 수 있다.

이 새로운 기술은 四肢 마비 환자들이 말하거나 움직일 수 없는 경우에 도움이 될 수 있다. 이는 이러한 환자들이 독립적으로 작업을 수행하는 것을 도와주는 시스템을 개발하기 위해 과거에 수행된 많은 연구에 기반한다.

이 연구는 Communications Biology에 발표되었다.

오드 빌라르(Aude Billard) 교수는 로잔 연방 공과 대학의 학습 알고리즘 및 시스템 연구소의 소장이다.

“척수 손상으로 인해 四肢 마비가 발생한 환자들은 심각한 운동 장애를 경험하며, 심지어 가장 간단한 작업도 수행할 수 없다”고 빌라르 교수는 말했다. “로봇의 도움으로 이러한 환자들이 일부 운동 능력을 회복할 수 있을 것이다. 로봇은 환자의 대신 작업을 수행할 수 있다.”

로봇을 생각으로 제어하기

조세 델 R. 밀란(José del R. Millán) 교수와 빌라르 교수는 연구 그룹과 함께 컴퓨터 프로그램을 개발했다. 이 프로그램은 음성 제어나 터치가 필요하지 않다. 환자들은 로봇을 생각으로만 제어할 수 있다.

연구자들은 몇 년 전 개발된 로봇 아ーム을 기반으로 시스템을 개발하기 시작했다. 이 로봇은 왼쪽과 오른쪽으로 이동할 수 있고, 물체를 재배치할 수 있으며, 장애물을 피할 수 있다.

“우리의 연구에서 우리는 로봇을 장애물을 피하도록 프로그래밍했다”고 빌라르 교수는 말했다. “하지만 우리는 다른 작업을 선택할 수도 있었다. 예를 들어, 물을倒거나 물체를 밀거나 당기는 작업이다.”

연구자들은 로봇의 장애물 피하기 메커니즘을 더 정교하게 만들었다.

카롤리나 가스파르 피ント 라몬 코레아(Carolina Gaspar Pinto Ramon Correia)는 빌라르 교수의 연구실에서 박사 과정 학생이다.

“처음에 로봇은 일부 장애물에 대해 너무 넓은 경로를 선택했고, 다른 장애물에 대해 너무 좁은 경로를 선택했다”고 코레아는 말했다. “우리의 목표는 환자들이 로봇과 통신할 수 있는 방법을 찾는 것이었다. 하지만 음성이나 운동이 필요하지 않도록 해야 했다.”

알고리즘 개발

이를 위해 연구자들은 환자의 생각만으로 로봇의 움직임을 조정할 수 있는 알고리즘을 개발해야 했다. 알고리즘은 뇌의 전기 신호를 측정하는 EEG 스캔을 수행하는 헤드캡에 장착된 전극에 연결되었다.

환자는 로봇을 사용하기 위해 로봇을 바라보기만 하면 된다. 로봇이 잘못된 움직임을 하면, 환자의 뇌는 오류 메시지를 보내고, 로봇은 이를 감지한다. 로봇은 처음에 왜 오류 메시지를 받는지 모를 수 있지만, 오류 메시지는 알고리즘에 입력된다. 알고리즘은 역강화학습 접근법을 사용하여 환자가 원하는 것을 이해하고 로봇이 수행해야 할 작업을 결정한다.

로봇은 시도와 오류를 통해 올바른 반응을 찾는다. 일반적으로 3~5번의 시도만으로 올바른 반응을 찾을 수 있다.

“로봇의 AI 프로그램은 빠르게 학습할 수 있지만, 오류를 발생시켰을 때 이를 교정할 수 있도록 해야 한다”고 밀란 교수는 말했다. “오류 신호를 감지하는 기술을 개발하는 것이 우리가 직면한 가장 큰 기술적인 도전이었다.”

이아손 바치아누올리스(Iason Batzianoulis)는 이 연구의 첫 번째 저자이다.

“환자의 뇌 활동을 로봇의 제어 시스템과 연결하는 것이 가장 어려웠다”고 바치아누올리스는 말했다. “우리는 기계 학습을 사용하여 특정 뇌 신호를 특정 작업과 연결하고, 작업을 로봇의 제어와 연결했다.这样 로봇은 환자가 원하는 것을 수행할 수 있다.”

연구자들은 이 알고리즘이 궁극적으로 휠체어를 제어하는 데 사용될 수 있을 것이라고 믿는다.

“현재まだ 많은 기술적인 장벽이 존재한다”고 빌라르 교수는 말했다. “휠체어는 환자와 로봇이 모두 이동하기 때문에, 완전히 새로운 도전이 된다.”