Программа машинного обучения подключается к человеческому мозгу и управляет роботами

Исследователи из Эколь Политехник Федерал де Лозанн разработали программу машинного обучения, которая может быть подключена к человеческому мозгу и использована для управления роботом. Программа может изменять движения робота на основе электрических сигналов от мозга.

Эти новые достижения могут помочь пациентам с тетраплегией, которые не могут говорить или выполнять движения. Это развитие предыдущих работ по созданию систем, помогающих таким пациентам выполнять задачи самостоятельно.

Исследование было опубликовано в Communications Biology.

Профессор Ауде Биллар является руководителем лаборатории алгоритмов и систем обучения Эколь Политехник Федерал де Лозанн.

“Люди с травмой спинного мозга часто испытывают постоянные неврологические дефекты и тяжелые двигательные нарушения, которые не позволяют им выполнять даже самые простые задачи, такие как хватание объекта”, – сказал Биллар. “Помощь от роботов может помочь этим людям восстановить часть утерянной ловкости, поскольку робот может выполнять задачи вместо них.”

Управление роботом мыслями

Вместе с Хосе дель Р. Милланом профессор Биллар и две исследовательские группы разработали компьютерную программу, которая не требует голосового управления или прикосновения. Пациенты могут управлять роботом только своими мыслями.

Исследователи начали разрабатывать систему, основанную на роботизированной руке, которая была разработана много лет назад. Она может двигаться туда и обратно, а также переставлять объекты перед собой и огибать препятствия на своем пути.

“В нашем исследовании мы запрограммировали робота, чтобы он избегал препятствий, но мы могли бы выбрать любую другую задачу, например, наполнить стакан водой или толкнуть или потянуть объект”, – говорит профессор Биллар.

Исследователи затем усовершенствовали механизм робота для избежания препятствий, чтобы он был более точным.

Каролина Гаспар Пинто Рамон Коррея – аспирантка лаборатории профессора Биллара.

“Сначала робот выбирал путь, который был слишком широким для некоторых препятствий, что заставляло его слишком远ь от них, и не достаточно широким для других, что заставляло его слишком близко подходить”, – говорит Коррея. “Поскольку цель нашего робота была помочь парализованным пациентам, нам нужно было найти способ, чтобы пользователи могли общаться с ним без необходимости говорить или двигаться.”

Разработка алгоритма

Для этого им пришлось разработать алгоритм, который мог бы изменять движения робота только на основе мыслей пациента. Алгоритм был подключен к головному убору, оснащенному электродами для проведения ЭЭГ-сканирования мозговой деятельности пациента.

Пациенту нужно только посмотреть на робота, чтобы использовать систему. Когда робот совершает неправильное движение, мозг пациента发出 “сообщение об ошибке” через четко идентифицируемый сигнал, который указывает роботу, что он совершает неправильное действие. Робот сначала не понимает, почему он получает этот сигнал, но сообщение об ошибке затем подается в алгоритм. Алгоритм использует подход обратного обучения с подкреплением, чтобы выяснить, чего хочет пациент и какие действия должен совершить робот.

Процесс проб и ошибок означает, что робот пробует разные движения, чтобы увидеть, какое из них правильное, и обычно требуется только три-пять попыток, чтобы определить правильный ответ.

“Программа робота может быстро учиться, но вам нужно сказать ему, когда он совершает ошибку, чтобы он мог исправить свое поведение”, – говорит профессор Миллан. “Разработка технологии обнаружения сигналов ошибок была одним из самых больших технических проблем, с которыми мы столкнулись.”

Иасон Батцианулис – ведущий автор исследования.

“Что было особенно трудным в нашем исследовании, так это связь между мозговой деятельностью пациента и системой управления роботом, или, другими словами, ‘перевод’ сигналов мозга пациента в действия, выполняемые роботом”, – говорит Батцианулис. “Мы сделали это, используя машинное обучение, чтобы связать данный сигнал мозга с конкретной задачей. Затем мы связали задачи с отдельными управлениями робота, чтобы робот делал то, что имеет в виду пациент.”

Исследователи считают, что алгоритм может быть использован для управления инвалидными колясками.

“Пока еще есть много инженерных препятствий, которые необходимо преодолеть”, – говорит профессор Биллар. “И инвалидные коляски представляют собой совершенно новый набор проблем, поскольку и пациент, и робот находятся в движении.”