Laura Petrich, Aluna de Doutorado em Robótica e Aprendizado de Máquina – Série de Entrevistas

Laura está atualmente cursando um doutorado em Ciência da Computação sob a supervisão do Dr. Patrick Pilarski e Dr. Matthew E. Taylor. Ela recebeu um B.Sc. com Honras em Ciência da Computação pela Universidade de Alberta em 2019 e um M.Sc. em Ciência da Computação pela Universidade de Alberta em 2022. Seus interesses de pesquisa incluem aprendizado por reforço, interação humano-robótica, biomecatrônica e robótica assistiva. Inspirada por seus estudos anatômicos com o Dr. Pierre Lemelin, a pesquisa de Laura visa desenvolver métodos de controle para manipulação robótica com o objetivo de aumentar a funcionalidade, usabilidade, confiabilidade e segurança no mundo real.

Nós nos sentamos para uma entrevista na conferência anual de 2023 Upper Bound sobre IA, realizada em Edmonton, AB, e sediada pela Amii (Instituto de Inteligência Artificial da Alberta).

O que inicialmente a atraiu para a ciência da computação?

Então, quando eu voltei para a escola, eu queria ser médica para começar. E o equilíbrio entre vida e trabalho é muito importante para mim, então eu poderia passar muito tempo com minha família. E eu sempre quis ajudar as pessoas, e eu acabei pegando uma aula de ciência da computação no meu primeiro ano de universidade, e isso me pareceu uma ferramenta incrível que você poderia usar para resolver problemas. E eu simplesmente me apaixonei por resolver problemas e decidi que ser capaz de trabalhar no espaço de tecnologia assistiva, onde eu poderia usar essa resolução de problemas para ajudar as pessoas no processo, era onde eu queria estar.

Como você descobriu que a tecnologia assistiva era sua paixão para entrar?

Eu peguei uma aula de robótica no meu curso de graduação, e foi onde usamos kits Lego Mindstorm para aprender os básicos de mecatrônica e robótica. E isso simplesmente fez sentido para mim, pois era tão divertido trabalhar com isso, e você poderia escrever programas e então imediatamente ver os resultados disso. Então, fez sentido para mim mesclar meu amor por trabalhar com esses sistemas robóticos com meu desejo de ajudar as pessoas. A tecnologia assistiva simplesmente se encaixa nesse espaço.

Você pode definir mecatrônica para nosso público?

Isso seria como qualquer coisa dentro da esfera da robótica, onde você tem esses sistemas de hardware, e você pode controlá-los para causar mudanças no ambiente.

Quais são alguns dos diferentes casos de uso que você trabalhou para essa tecnologia?

Agora, estou trabalhando no BLINC Lab (Membros Biónicos para Controle Natural Melhorado) com Patrick (Pilarski), e o principal caso de uso lá é que estou trabalhando em próteses de membro superior. Então, temos esses dispositivos robóticos inteligentes que você pode controlar por meio de sinais mioelétricos, e esse seria o principal caso de uso, como controlamos essas pernas prostéticas que agora estão conectadas ao corpo humano para fazer o que o usuário deseja.

Por quanto tempo você trabalhou nisso especificamente?

Eu acabei de começar meu doutorado em janeiro. Eu fiz meu mestrado no grupo de robótica e visão computacional da Universidade de Alberta, onde trabalhei em manipulação robótica com braços robóticos.

Estou apenas agora entrando no mundo das próteses.

Quais são algumas preocupações de segurança que você diria que existem com a tecnologia no momento?

Com esses dispositivos prostéticos inteligentes, sempre colocamos a segurança em primeiro lugar. Isso é sempre o que pensamos primeiro, porque esses dispositivos estão conectados a um ser humano. Então, no final do dia, o dispositivo não tem a palavra final. O ser humano sempre está no controle total. Podemos fazer sugestões ao ser humano, dizer “Acho que você quer fazer isso”, mas eles sempre têm o controle final sobre o que acontece. Então, estamos sempre pensando sobre a segurança do indivíduo que vai usar esses dispositivos.

Em uma entrevista anterior, Patrick estava falando sobre como o cérebro geralmente precisa aprender a se adaptar ao dispositivo, mas, nesse caso, o dispositivo usa aprendizado de máquina para se adaptar ao cérebro. Você pode discutir suas visões sobre isso?

Sim. Então, queremos construir sistemas de aprendizado contínuo para executar nesses dispositivos. Então, é tudo sobre mapear os sinais do usuário, que, no nosso caso, seriam sinais EMG. Então, EMGs de superfície, você coloca eletrodos nos músculos residuais que a pessoa tem, e então o que você faz com esses sinais de entrada? Então, queremos mapeá-los para movimento robótico, certo? Você quer abrir a mão? Você quer fechar a mão? Primeiro, precisamos decidir como estamos resolvendo esse problema de mapeamento, e é aí que o aprendizado de máquina entra em jogo.

Você tem sistemas de reconhecimento de padrões, então podemos prever o que está acontecendo com a ativação muscular específica. Queremos que isso aprenda e se adapte continuamente ao longo do tempo. Você pode pensar que, digamos, seus músculos agora. Se você fosse para a academia, a forma do músculo muda. Então, precisamos treinar um novo modelo de aprendizado de máquina? Não. Queremos que o dispositivo e os componentes de aprendizado de máquina se adaptem à pessoa ao longo do tempo à medida que elas passam por mudanças ou à medida que sua intenção muda.

Qual é o tipo de cronograma que você acha que será até vermos esses dispositivos no mundo real?

Eu espero que dentro do meu doutorado. Esse é o meu objetivo, resolver esse problema de controle para próteses de membro superior.

Isso seria incrível. E qual é sua visão para o futuro da robótica assistida, digamos, em um cronograma de 10 anos ou 20 anos?

Eu imagino um mundo onde as pessoas que gostariam de ter uma perna prostética para uso em sua vida diária poderiam usá-la de uma maneira que usamos nossos braços. Então, para torná-la confiável, intuitiva, fácil de usar, é isso que eu gostaria.

E você vê um futuro personalizado onde uma pessoa menor teria uma prótese menor? Ou você acha que elas seriam todas iguais?

Não, absolutamente. Acho que para algo tão pessoal quanto isso, você quer que esses dispositivos sejam uma extensão do seu próprio corpo. Certo? Você quer que seja uma parte de você. Então, isso nos leva à saúde personalizada e individualizada. Essas pernas prostéticas precisariam ser moldadas e adaptadas à pessoa que as usaria, pelo menos na minha opinião. Já vemos isso acontecendo. Agora, quando você vai, digamos, ao Hospital de Reabilitação Glenrose aqui em Edmonton, e você está se preparando para uma nova prótese, eles fazem modelagem 3D do seu membro residual, e eles personalizam o ajuste personalizado da sua perna prostética para você. Então, já estamos vendo isso acontecer, e para esses dispositivos inteligentes, será ainda mais assim.

Então, será personalizado e impresso em 3D, provavelmente, para o usuário.

Sim, personalizado e impresso em 3D, ajuste personalizado e, em seguida, sistemas de controle personalizados também.

E quanto tempo leva para um usuário aprender a usar um desses sistemas?

Nosso objetivo é que seríamos capazes de treinar um modelo de aprendizado de máquina mais generalizado e, em seguida, individualizá-lo para a pessoa dentro de uma sessão de treinamento de cinco, 10 minutos. Isso seria um objetivo nosso.

Uma vez que você tenha alcançado isso, o que você gostaria de trabalhar em seguida?

Uma grande parte da minha pesquisa também é trabalhar com o departamento de anatomia da Universidade de Alberta, e eu estou completamente fascinada por como nós, como seres humanos, manipulamos o mundo ao nosso redor. Então, tudo relacionado ao membro superior humano. Então, nossos braços e mãos são completamente fascinantes. Então, eu gostaria de focar todos os meus esforços em próteses de membro superior e realmente tornar esses dispositivos usáveis para as pessoas no mundo real.

De que maneira é mais desafiador do que os membros inferiores?

O membro inferior, o movimento é muito repetitivo. Se você pensar em nossa marcha, é um problema de controle mais fácil de resolver. Enquanto que, para o membro superior, você precisa ser capaz de manipular objetos no espaço 3D, você tem muitos mais graus de liberdade. Se você pensar nisso, se fechamos os olhos e alcançamos, ainda podemos ver o mundo ao nosso redor por meio de nossas mãos. Então, temos esses órgãos sensoriais incríveis que podemos usar para explorar o ambiente. Então, para ser capaz de dar isso de volta à comunidade médica por meio de pernas prostéticas, eu acho que seria incrível.

Você pode compartilhar como você tira inspiração de estudos anatômicos

Eu tenho trabalhado com o Dr. Pierre Lemelin no departamento de anatomia da Universidade de Alberta nos últimos cinco anos. Eu espero que, por meio do estudo da anatomia humana e da compreensão de como manipulamos objetos no ambiente, quais são nossas vias nervosas, quais músculos são ativados, possamos usar esse conhecimento para não apenas melhorar a estrutura das pernas prostéticas.

Existem pequenos lugares no design real da perna prostética que podemos alterar que seriam uma pequena alteração no design mecânico, mas ver um aumento enorme na função? Mas também, os sistemas de controle subjacentes, como usamos. Se podemos entender exatamente quais nervos estão disparando quando estamos pensando “Abrir minha mão”, então podemos usar isso para prever o que o usuário deseja fazer com sua perna prostética e, em seguida, executar esse movimento no dispositivo robótico.

Obrigado pela incrível entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar os seguintes recursos:

• Dr. Patrick M. Pilarski – Entrevista Unite.AI
• BLINC Lab (Membros Biónicos para Controle Natural Melhorado)
• Conferência Upper Bound AI.
• Amii (Instituto de Inteligência Artificial da Alberta)