โปรแกรม Machine-Learning ที่เชื่อมต่อกับสมองมนุษย์และควบคุมหุ่นยนต์

นักวิจัยจาก Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne ได้พัฒนาโปรแกรม Machine-Learning ที่สามารถเชื่อมต่อกับสมองมนุษย์และใช้ในการควบคุมหุ่นยนต์ โปรแกรมนี้สามารถเปลี่ยนแปลงการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ตามสัญญาณไฟฟ้าจากสมอง

ความก้าวหน้าใหม่นี้สามารถช่วยเหลือผู้ป่วยที่เป็นโรค tetraplegic ที่ไม่สามารถพูดหรือเคลื่อนไหวได้ มันสร้างขึ้นจากงานที่ทำไว้ในอดีตเพื่อพัฒนาระบบที่ช่วยให้ผู้ป่วยเหล่านี้สามารถทำงานได้ด้วยตนเอง

การศึกษานี้ได้รับการตีพิมพ์ใน Communications Biology

Проф. Aude Billard เป็นหัวหน้าของ EPFL’s Learning Algorithms and Systems Laboratory

“ผู้ที่มีอาการบาดเจ็บที่กระดูกสันหลังมักจะประสบกับความเสียหายทางประสาทและความพิการทางกายที่รุนแรง ซึ่งทำให้พวกเขาไม่สามารถทำกิจกรรมง่ายๆ เช่น จับวัตถุได้” Billard กล่าว “การช่วยเหลือจากหุ่นยนต์สามารถช่วยเหลือผู้ป่วยเหล่านี้ในการฟื้นฟูความสามารถที่สูญเสียไป เนื่องจากหุ่นยนต์สามารถทำกิจกรรมแทนพวกเขาได้”

การเคลื่อนไหวหุ่นยนต์ด้วยความคิด

ร่วมกับ José del R. Millán, Prof. Billard และทีมวิจัยได้พัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่ไม่ต้องการการควบคุมด้วยเสียงหรือการสัมผัส ผู้ป่วยสามารถเคลื่อนไหวหุ่นยนต์ได้ด้วยความคิดเพียงอย่างเดียว

นักวิจัยได้เริ่มพัฒนาระบบโดยใช้หุ่นยนต์แขนกลที่พัฒนาไว้เมื่อหลายปีที่แล้ว ซึ่งสามารถเคลื่อนไหวไปมาจากซ้ายไปขวา และจัดเรียงวัตถุหน้าและหลังได้

“ในงานวิจัยของเรา เราได้เขียนโปรแกรมให้หุ่นยนต์หลบอุปสรรค แต่เราสามารถเลือกงานอื่นๆ เช่น การเติมน้ำในแก้วหรือการดันหรือผลักวัตถุได้” Prof. Billard กล่าว

นักวิจัยได้ปรับปรุงกลไกการหลบอุปสรรคของหุ่นยนต์ให้แม่นยำยิ่งขึ้น

Carolina Gaspar Pinto Ramon Correia เป็นนักศึกษาระดับ博士ที่ห้องปฏิบัติการของ Prof. Billard

“ในตอนแรก หุ่นยนต์จะเลือกเส้นทางที่กว้างเกินไปสำหรับอุปสรรคบางอย่าง ทำให้หุ่นยนต์ห่างออกไป และไม่กว้างพอให้หุ่นยนต์เข้าใกล้” Correia กล่าว “เนื่องจากเป้าหมายของเราคือการช่วยเหลือผู้ป่วยที่มีอาการ tetraplegic เราจึงต้องหาวิธีให้ผู้ใช้สามารถสื่อสารกับหุ่นยนต์ได้โดยไม่ต้องพูดหรือเคลื่อนไหว”

การสร้างอัลกอริทึม

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ นักวิจัยต้องสร้างอัลกอริทึมที่สามารถปรับเปลี่ยนการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ตามสัญญาณจากสมอง อัลกอริทึมนี้ถูกติดตั้งบนหัวกะโหลกที่มีอิเล็กโทรดสำหรับการสแกนการทำงานของสมอง

ผู้ป่วยเพียงแค่ต้องมองหุ่นยนต์เพื่อใช้ระบบนี้ เมื่อหุ่นยนต์ทำการเคลื่อนไหวที่ไม่ถูกต้อง สมองของผู้ป่วยจะส่งสัญญาณ “ข้อผิดพลาด” ที่สามารถระบุได้อย่างชัดเจน ซึ่งบ่งชี้ให้หุ่นยนต์ทราบว่ามันกำลังทำอะไรที่ไม่ถูกต้อง

กระบวนการลองผิดลองถูกหมายความว่าหุ่นยนต์จะลองเคลื่อนไหวที่แตกต่างกันเพื่อดูว่าอะไรถูกต้อง และโดยทั่วไปแล้วจะใช้การลองผิดลองถูก 3-5 ครั้งเพื่อหาการตอบสนองที่ถูกต้อง

“โปรแกรม AI ของหุ่นยนต์สามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็ว แต่คุณต้องบอกมันว่ามันทำผิดพลาดเพื่อให้มันสามารถแก้ไขพฤติกรรมของมันได้” Prof. Millán กล่าว “การสร้างเทคโนโลยีการตรวจจับสัญญาณข้อผิดพลาดเป็นหนึ่งในความท้าทายทางเทคนิคที่ใหญ่ที่สุดที่เราเผชิญ”

Iason Batzianoulis เป็นนักวิจัยหลักที่ทำการศึกษานี้

“สิ่งที่ยากที่สุดในการศึกษานี้คือการเชื่อมโยงสัญญาณสมองของผู้ป่วยกับระบบควบคุมหุ่นยนต์ หรืออีกนัยหนึ่งคือ ‘แปล’ สัญญาณสมองของผู้ป่วยให้เป็นกิจกรรมที่หุ่นยนต์ทำ” Batzianoulis กล่าว “เราทำสิ่งนี้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อเชื่อมโยงสัญญาณสมองให้กับงานเฉพาะ แล้วจึงเชื่อมโยงงานเหล่านั้นกับระบบควบคุมหุ่นยนต์ให้หุ่นยนต์ทำสิ่งที่ผู้ป่วยต้องการ”

นักวิจัยเชื่อว่าอัลกอริทึมนี้สามารถใช้ในการควบคุมรถเข็นในอนาคต

“ในขณะนี้ยังมีอุปสรรคทางวิศวกรรมที่ต้อง克服” Prof. Billard กล่าว “และรถเข็นก็มีความท้าทายใหม่ที่ต้องเผชิญ เนื่องจากทั้งผู้ป่วยและหุ่นยนต์เคลื่อนไหว”