Oamenii de știință dezvoltă o mână artificială inteligentă care combină controlul utilizatorului și automatizarea

Oamenii de știință de la Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne lucrează la noi modalități de îmbunătățire a controlului mâinilor robotice, în special pentru persoanele amputate. Ei au dezvoltat o modalitate de a combina controlul individual al degetelor și automatizarea pentru a îmbunătăți apucarea și manipularea. Ei au testat această idee de neuroinginerie și robotică pe trei persoane amputate și șapte persoane sănătoase. Rezultatele studiului au fost publicate în Nature Machine Intelligence.

Această tehnologie nou dezvoltată combină două domenii separate pentru controlul mâinii robotice. Acest lucru nu a fost făcut anterior și urmează noul domeniu al controlului împărtășit în neuroprotezice.

Una dintre noile concepte provine din neuroinginerie. Mișcarea intenționată a degetelor este identificată prin citirea activității musculare de pe tulpina persoanei amputate. Acest lucru este apoi utilizat pentru controlul individual al degetelor mâinii protezate. Celălalt concept provine din robotică. Mâna robotică poate apuca obiecte și menține contactul cu ele prin apucare.

“Când ții un obiect în mână și începe să alunece, ai doar câteva milisecunde pentru a reacționa”, explică Aude Billard, care conduce Laboratorul de Algoritmi și Sisteme de Învățare al EPFL. “Mâna robotică are capacitatea de a reacționa în 400 de milisecunde. Echipată cu senzori de presiune de-a lungul degetelor, poate reacționa și stabiliza obiectul înainte ca creierul să poată percepe că obiectul alunecă.”

Procesul începe prin algoritmul care învață să descifreze intenția utilizatorului și apoi o traduce în mișcarea degetelor mâinii protezate. Pentru ca acest lucru să se întâmple, persoana amputată trebuie să antreneze algoritmul care utilizează învățarea automată prin efectuarea unei serii de mișcări ale mâinii. Senzorii sunt utilizați pe tulpina persoanei amputate și pot detecta anumite activități musculare. Algoritmul apoi învață și conectează mișcările mâinii și activitățile musculare corespunzătoare. În cele din urmă, algoritmul va cunoaște mișcările intenționate ale degetelor și apoi degetele individuale pot fi controlate pe mâna protezată.

Katie Zhuang este autorul principal al publicației. Ea a vorbit despre algoritmul de învățare automată.

“Deoarece semnalele musculare pot fi zgomotoase, avem nevoie de un algoritm de învățare automată care extrage activitatea semnificativă din aceste mușchi și o interpretează în mișcări”, a spus ea.

Oamenii de știință au continuat apoi să proiecteze algoritmul astfel încât, atunci când un utilizator încearcă să apuce un obiect, să se inițieze automatizarea robotică. Algoritmul va transmite mâinii protezate să-și închidă degetele și să apuce atunci când un obiect vine în contact cu senzorii. Senzorii sunt situați pe suprafața mâinii protezate. Oamenii de știință au creat acest sistem nou pe baza unei adaptări dintr-un studiu anterior. În acel studiu, brațele robotice au fost proiectate pentru a identifica forma obiectelor și apoi a le apuca. Acest lucru a fost făcut pe baza exclusivă a informațiilor tactile, fără a se baza pe semnale vizuale.

Mai există încă provocări înainte ca această tehnologie să poată fi utilizată eficient în rândul oamenilor și să devină o opțiune comercială viabilă pentru persoanele amputate care caută mâini protezate. Cu toate acestea, această tehnologie reprezintă un pas uriaș înainte în domeniu și va continua să promoveze ideea de a combina omul și robotica. În prezent, algoritmul este testat pe un robot.

“Abordarea noastră comună de control al mâinilor robotice ar putea fi utilizată în mai multe aplicații neuroprotezice, cum ar fi protezele de mână bionice și interfețele creier-mașină, creșterea impactului clinic și a utilizabilității acestor dispozitive”, spune Silvestro Micera, președintele Fundației Bertarelli din cadrul EPFL și profesor de bioelectronică la Scuola Superiore Sant’Anna.