Laura Petrich, studentă doctorandă în robotică și învățare automată – Seria de interviuri

Laura este în prezent doctorandă în științe computaționale, sub îndrumarea domnului dr. Patrick Pilarski și a domnului dr. Matthew E. Taylor. Ea a obținut o diplomă de licență cu onoruri în științe computaționale de la Universitatea din Alberta în 2019 și o diplomă de master în științe computaționale de la Universitatea din Alberta în 2022. Interesele sale de cercetare includ învățarea prin întărire, interacțiunea om-robot, biomecatronica și robotica asistivă. Inspirată de studiile sale anatomice cu domnul dr. Pierre Lemelin, cercetarea Laurei are ca scop dezvoltarea metodelor de control pentru manipularea robotică, cu scopul de a crește funcționalitatea, utilizabilitatea, fiabilitatea și siguranța în lumea reală.

Am stat de vorbă într-un interviu la conferința anuală Upper Bound din 2023, care are loc la Edmonton, AB și este găzduită de Amii (Alberta Machine Intelligence Institute).

Ce v-a atras inițial către științele computaționale?

Atunci când am revenit la școală, voiam să fiu doctor, pentru a putea ajuta oamenii. Și echilibrul dintre viața personală și profesională este foarte important pentru mine, astfel încât să pot petrece mult timp cu familia mea. Și am vrut mereu să ajut oamenii, și am luat un curs de științe computaționale în primul an de universitate, și mi s-a părut un instrument atât de minunat, pe care îl puteam folosi pentru a rezolva probleme. Și am căzut îndrăgostită de rezolvarea problemelor și am decis că vreau să lucrez în domeniul tehnologiei asistive, unde puteam folosi această abilitate de rezolvare a problemelor pentru a ajuta oamenii.

Cum ați descoperit că tehnologia asistivă este pasiunea dvs.?

Am urmat un curs de robotică în timpul studiilor mele, și a fost acolo unde am folosit kit-urile Lego Mindstorm pentru a învăța bazele mecatronicii și roboticii. Și mi s-a părut atât de distractiv să lucrez cu aceste sisteme robotice, și puteam scrie programe și apoi vedea imediat rezultatele. Așa că, mi s-a părut logic să combin pasiunea mea pentru lucrul cu aceste sisteme robotice cu dorința mea de a ajuta oamenii. Tehnologia asistivă se potrivește exact în acest spațiu.

Puteți defini mecatronica pentru publicul nostru?

Ar fi orice din sfera roboticii, unde aveți aceste sisteme hardware, și le puteți controla pentru a produce schimbări în mediu.

Care sunt unele dintre cazurile de utilizare diferite pe care le-ați lucrat pentru această tehnologie?

În prezent, lucrez în laboratorul BLINC (Bionic Limbs for Improved Natural Control) cu Patrick (Pilarski), și principalul caz de utilizare este că lucrez la proteze de membre superioare. Deci, avem aceste dispozitive robotice inteligente, pe care le puteți controla prin semnale miometrice, și acesta este principalul caz de utilizare, și anume cum putem controla aceste proteze de membre, care sunt acum atașate de corpul uman, pentru a face ceea ce dorește utilizatorul.

Cât timp ați lucrat la acest proiect în mod specific?

Am început doctoratul în ianuarie. Am făcut masteratul în grupul de robotică și viziune computațională de la Universitatea din Alberta, unde am lucrat la manipularea robotică cu brațe robotice.

Abia acum încep să lucrez la proteze.

Care sunt unele dintre preocupările de siguranță pe care le-ați spune că există în prezent cu această tehnologie?

Cu aceste dispozitive de proteză inteligente, întotdeauna punem siguranța pe primul loc. Acesta este întotdeauna primul lucru la care ne gândim, deoarece aceste dispozitive sunt atașate de un om. Așa că, la sfârșitul zilei, dispozitivul nu are ultimul cuvânt. Omul este întotdeauna în control complet. Putem face sugestii omului, spunând: “Cred că doriți să faceți asta”, dar ei au întotdeauna controlul final asupra a ceea ce se întâmplă. Așa că, ne gândim mereu la siguranța individului care va folosi aceste dispozitive.

Într-un interviu anterior, Patrick vorbea despre cum, de obicei, creierul trebuie să se adapteze la dispozitiv, dar în acest caz, dispozitivul folosește învățarea automată pentru a se adapta la creier. Puteți discuta despre punctul dvs. de vedere cu privire la acest subiect?

Da. Așa că, vrem să construim sisteme de învățare continuă pentru a rula pe aceste dispozitive. Așa că, este vorba despre maparea semnalelor de la utilizator, care, în cazul nostru, ar fi semnalele EMG. Deci, semnalele EMG de suprafață, puneți electrozi pe mușchii reziduali ai individului, și apoi ce faceți cu aceste semnale de intrare? Așa că, vrem să le mapăm la mișcarea robotică, nu? Vrei să deschizi mâna? Vrei să închizi mâna? Mai întâi, trebuie să decidem cum facem această problemă de mapare, și acolo intră învățarea automată.

Aveți sisteme de recunoaștere a modelelor, așa că putem prevedea ce se întâmplă cu activarea musculară specifică. Vrem ca dispozitivul și componentele de învățare automată să se adapteze la persoană în timp, pe măsură ce aceasta trece prin schimbări sau pe măsură ce intenția sa se schimbă.

Care este timpul pe care îl estimați până când vom vedea aceste dispozitive în lumea reală?

Sper că în timpul doctoratului meu. Acesta este scopul meu, și anume să rezolv problema de control pentru protezele de membre superioare.

Acesta ar fi un lucru minunat. Și care este viziunea dvs. pentru viitorul roboticii asistive, să zicem, într-un interval de 10 ani sau 20 de ani?

Îmi imaginez o lume în care indivizii care ar dori să aibă o proteză de membru pentru a o folosi în viața de zi cu zi ar putea s-o folosească într-un mod în care noi folosim brațele noastre. Așa că, să o facem fiabilă, să o facem intuitivă, să o facem ușor de folosit, acesta este ceea ce aș vrea.

Și vedeți un viitor personalizat în care o persoană mai mică ar avea o proteză mai mică? Sau credeți că toate ar fi la fel?

Nu, absolut. Cred că, pentru ceva atât de personal, aceste dispozitive ar trebui să se simtă ca o extensie a propriului corp. Așa că, aceasta ne duce la îngrijirea personalizată și individualizată a sănătății. Aceste proteze de membre ar trebui să fie modelate și adaptate individului care le va folosi, cel puțin în opinia mea. Deja vedem acest lucru. Acum, când mergeți la spitalul de reabilitare Glenrose din Edmonton și vă faceți o nouă proteză, ei vă fac o modelare 3D a membrului rezidual, și vă personalizează proteza pentru a se potrivi corpului dvs.

Așa că, va fi imprimată 3D, probabil, pentru utilizator.

Da, imprimată 3D, potrivită și personalizată, și apoi sisteme de control personalizate, de asemenea.

Și cât timp durează ca un utilizator să învețe să folosească unul dintre aceste sisteme?

Scopul nostru este să putem antrena un model de învățare automată mai generalizat, și apoi să îl putem personaliza pentru persoană într-o sesiune de antrenament de cinci, 10 minute. Acesta ar fi scopul nostru.

Odată ce ați realizat acest lucru, ce ați dori să lucrați la următorul?

O parte importantă a cercetării mele este și lucrul cu departamentul de anatomie de la Universitatea din Alberta, și sunt complet fascinată de modul în care, ca oameni, manipulăm lumea din jurul nostru. Așa că, totul legat de membrul superior uman, și anume brațele și mâinile noastre, sunt complet fascinante. Așa că, aș dori să îmi concentrez toate eforturile asupra protezelor de membre superioare și să le fac utilizabile pentru oameni în lumea reală.

În ce moduri este mai dificil decât membrele inferioare?

Membrele inferioare, mișcarea este foarte repetitivă. Dacă ne gândim la modul nostru de mers, este o problemă de control mai ușor de rezolvat. În timp ce, pentru membrele superioare, aveți nevoie să puteți manipula obiecte în spațiu 3D, aveți mult mai multe grade de libertate. Dacă vă gândiți, dacă închideți ochii și vă mișcați mâinile, puteți încă simți lumea din jurul vostru prin mâini. Așa că, să puteți oferi acest lucru înapoi comunității medicale prin proteze de membre, cred că ar fi minunat.

Puteți împărtăși cum vă inspirați din studiile anatomice

Am lucrat cu domnul dr. Pierre Lemelin, în departamentul de anatomie de la Universitatea din Alberta, timp de cinci ani. Sper că, prin studiul anatomiei umane și înțelegerea exactă a modului în care manipulăm obiecte în mediu, care sunt căile noastre nervoase, care mușchi sunt activați, putem folosi această cunoaștere pentru a îmbunătăți, în primul rând, structura protezelor de membre.

Există locuri mici în proiectarea reală a protezei de membru, pe care le putem schimba și care ar putea duce la o creștere semnificativă a funcționalității? Dar, de asemenea, sistemele de control subiacente, cum le folosim. Dacă putem înțelege exact care nervi sunt activați, atunci când gândim: “Deschide mâna mea”, putem folosi această informație pentru a prevedea ce vrea utilizatorul să facă cu proteza sa de membru și apoi să enact that motion in the robotic device.

Mulțumim pentru acest interviu minunat, cititorilor care doresc să afle mai multe, li se recomandă să viziteze următoarele resurse:

• Dr. Patrick M. Pilarski – Unite.AI Interviu
• BLINC Lab (Bionic Limbs for Improved Natural Control))
• Upper Bound AI Conference.
• Amii (Alberta Machine Intelligence Institute)