Programul de învățare automată se conectează la creierul uman și comandă roboți

Cercetătorii de la École polytechnique fédérale de Lausanne au dezvoltat un program de învățare automată care poate fi conectat la creierul uman și utilizat pentru a comanda un robot. Programul poate modifica mișcările robotului pe baza semnalelor electrice din creier.

Aceste noi progrese pot ajuta pacienții tetraplegici care nu pot vorbi sau efectua mișcări. Se bazează pe o cantitate mare de muncă care a fost efectuată în trecut pentru a dezvolta sisteme care ajută acești pacienți să efectueze sarcini pe cont propriu.

Studiul a fost publicat în Communications Biology.

Prof. Aude Billard este șeful Laboratorului de Algoritmi și Sisteme de Învățare de la EPFL.

“Persoanele cu leziuni ale măduvei spinării suferă adesea de deficiențe neurologice permanente și dizabilități motorii severe care le împiedică să efectueze chiar și sarcinile cele mai simple, cum ar fi apucarea unui obiect”, a spus Billard. “Asistența oferită de roboți ar putea ajuta aceste persoane să-și recapete o parte din dexteritatea pierdută, deoarece robotul poate executa sarcini în locul lor.”

Mișcarea robotului cu gândurile

Împreună cu José del R. Millán, prof. Billard și cele două grupuri de cercetare au dezvoltat programul de calculator, care nu necesită control vocal sau atingere. Pacienții pot mișca robotul doar cu gândurile lor.

Cercetătorii au început să dezvolte sistemul prin crearea unui braț robotic care fusese dezvoltat cu ani în urmă. Acesta poate mișca înapoi și înainte, de la dreapta la stânga, precum și repoziționa obiecte în fața lui și ocoli obstacolele din calea lui.

“În studiul nostru, am programat un robot să ocolească obstacole, dar am putea fi selectat orice altă sarcină, cum ar fi umplerea unui pahar cu apă sau împingerea sau trăgerea unui obiect”, spune prof. Billard.

Cercetătorii au îmbunătățit apoi mecanismul robotului pentru a ocoli obstacolele, astfel încât să fie mai precis.

Carolina Gaspar Pinto Ramon Correia este studentă doctorandă în laboratorul prof. Billard.

“La început, robotul alegea o cale care era prea largă pentru unele obstacole, ținându-l prea departe, și nu suficient de largă pentru altele, ținându-l prea aproape”, spune Correia. “Deoarece scopul nostru era ca robotul să ajute pacienții paralizați, trebuia să găsim o modalitate pentru utilizatori să poată comunica cu el fără a fi nevoie să vorbească sau să se miște.”

Dezvoltarea algoritmului

Pentru a face acest lucru, au trebuit să dezvolte un algoritm care să poată ajusta mișcările robotului doar pe baza semnalelor electrice din creierul pacientului. Algoritmul a fost atașat la un capac de pe cap, echipat cu electrozi pentru a efectua scanări EEG ale activității creierului pacientului.

Pacientul trebuie doar să se uite la robot pentru a utiliza sistemul. Când robotul face o mișcare greșită, creierul pacientului emite un “mesaj de eroare” prin semnalul clar identificabil, care indică robotului că efectuează o acțiune greșită. La început, robotul nu înțelege de ce primește semnalul, dar mesajul de eroare este apoi introdus în algoritm. Algoritmul utilizează o abordare de învățare inversă pentru a determina ce vrea pacientul și ce acțiuni ar trebui să efectueze robotul.

Procesul de încercare și eroare înseamnă că robotul încearcă diferite mișcări pentru a vedea care este corectă, și de obicei sunt necesare doar trei sau cinci încercări pentru a determina răspunsul corect.

“Programul de inteligență artificială al robotului poate învăța rapid, dar trebuie să-i spuneți când greșește, astfel încât să-și poată corecta comportamentul”, spune prof. Millán. “Dezvoltarea tehnologiei de detectare a semnalelor de eroare a fost una dintre cele mai mari provocări tehnice pe care le-am întâmpinat.”

Iason Batzianoulis este autorul principal al studiului.

“Ce a fost deosebit de dificil în studiul nostru a fost legarea activității creierului pacientului de sistemul de control al robotului – sau, cu alte cuvinte, ‘traducerea’ semnalelor creierului pacientului în acțiuni efectuate de robot”, spune Batzianoulis. “Am făcut acest lucru utilizând învățarea automată pentru a lega un anumit semnal al creierului de o sarcină specifică. Apoi am asociat sarcinile cu controalele individuale ale robotului, astfel încât robotul să facă ceea ce are pacientul în minte.”

Cercetătorii cred că algoritmul ar putea fi utilizat în cele din urmă pentru a controla scaunele cu rotile.

“Pentru moment, încă există multe obstacole tehnice de depășit”, spune prof. Billard. “Și scaunele cu rotile ridică o serie complet nouă de provocări, deoarece atât pacientul, cât și robotul sunt în mișcare.”