Makine Öğrenimi Programı İnsan Beyniyle Bağlanır ve Robotları Kontrol Ediyor

Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne’daki araştırmacılar, insan beynine bağlanabilen ve bir robota komut verebilen bir makine öğrenimi programı geliştirdiler. Program, beynin elektrik sinyallerine göre robotun hareketlerini değiştirebilir.

Bu yeni gelişmeler, konuşma veya hareket yapamayan tetraplejik hastalara yardımcı olabilir. Geçmişte bu hastaların kendi başlarına görevleri tamamlamalarına yardımcı sistemler geliştirmek için yapılan çok çalışmaya dayanmaktadır.

Çalışma Communications Biology dergisinde yayımlandı.

Prof. Aude Billard, EPFL’nin Öğrenme Algoritmaları ve Sistemleri Laboratuvarı’nın başkanıdır.

“Omurilik yaralanması olan kişiler genellikle kalıcı nörolojik eksiklikler ve şiddetli motor engeller yaşar ve en basit görevleri gerçekleştiremezler, örneğin bir nesneyi kavramak için,” dedi Billard. “Robotlardan yardım, bu kişilerin kaybettikleri bazı becerilerini yeniden kazanmalarına yardımcı olabilir, çünkü robot onların yerine görevleri gerçekleştirebilir.”

Düşüncelerle Robota Hareket Verme

José del R. Millán ile birlikte Prof. Billard ve iki araştırma grubu, ses kontrolü veya dokunma fonksiyonu gerektirmeyen bir bilgisayar programı geliştirdiler. Hastalar sadece düşünceleriyle robota hareket verebilir.

Araştırmacılar, sistemi geliştirmeye, yıllar önce geliştirilmiş bir robot kolu temel alarak başladı. Kolu sağa sola hareket ettirebilir, önündeki nesneleri yeniden konumlandırabilir ve yolundaki engellerden kaçınabilir.

“Çalışmamızda robota engellerden kaçınmasını programladık, ancak başka bir görev seçebilirdik, örneğin su dolu bir bardak veya bir nesneyi itmek veya çekmek,” diyor Prof. Billard.

Araştırmacılar, robota daha kesin bir şekilde engellerden kaçınmasını sağlayan bir mekanizma geliştirdiler.

Carolina Gaspar Pinto Ramon Correia, Prof. Billard’ın laboratuvarında doktora öğrencisidir.

“İlk başta robot, bazı engeller için çok geniş bir yol seçiyordu, çok uzağa gidiyordu ve diğerleri için çok dar bir yol seçiyordu, çok yakına geliyordu,” diyor Correia. “Robotun amacı, felçli hastalara yardım etmekti, bu nedenle kullanıcıların konuşma veya hareket etme gerektirmeden robota iletişim kurabilecekleri bir yol bulmamız gerekiyordu.”

Algoritmanın Geliştirilmesi

Bunu yapmak için, sadece bir hastanın düşüncelerine göre robota hareket verebilecek bir algoritma geliştirmeleri gerekiyordu. Algoritma, bir hastanın beyin aktivitesinin EEG taramalarını çalıştırmak için elektrotlarla donatılmış bir başlık ile bağlandı.

Hasta, sadece robota bakması yeterlidir. Robot yanlış bir hareket yaparsa, hastanın beyni, robota yanlış hareket yaptığını gösteren bir “hata mesajı” gönderir. Robot, bu sinyali ilk başta anlamaz, ancak hata mesajı algoritmaya verilir. Algoritma, hasta ne istediğini ve robota hangi eylemleri yapması gerektiğini anlamak için ters pekiştirme öğrenimi yaklaşımını kullanır.

Deneme-yanılma süreci, robota doğru hareketi bulmak için farklı hareketler denemesi anlamına gelir ve genellikle doğru yanıtı bulmak için sadece üç ila beş deneme gerekir.

“Robota ait olan AI programı hızla öğrenebilir, ancak yanlış yaptığında bunu düzeltmesi için ona haber vermeniz gerekir,” diyor Prof. Millán. “Hata sinyalleri için algılama teknolojisini geliştirmek, karşılaştığımız en büyük teknik zorluklardan biriydi.”

Iason Batzianoulis, çalışmanın baş yazarıdır.

“Özel olarak zor olan şey, bir hastanın beyin aktivitesini robota kontrol sistemine bağlamak, yani hastanın beyin sinyallerini robota yaptığı eylemlere ‘çevirmek’ti,” diyor Batzianoulis. “Bunu, belirli bir beyin sinyalini belirli bir görevle bağlayarak ve sonra görevleri bireysel robot kontrolleriyle ilişkilendirerek yaptık, böylece robot hastanın aklında ne varsa onu yapar.”

Araştırmacılar, algoritmanın sonunda tekerlekli sandalyeleri kontrol etmek için kullanılabileceğine inanıyorlar.

“Şimdilik masih çok mühendislik engelleri aşmamız gerekiyor,” diyor Prof. Billard. “Tekerlekli sandalyeler, hasta ve robotun her ikisinin de hareket halinde olduğu tamamen yeni bir dizi zorluğu ortaya koyuyor.”