Лаура Петріч, аспірантка з робототехніки та машинного навчання – Інтерв’ю

Лаура зараз здобуває ступінь доктора філософії з комп’ютерних наук під керівництвом Доктора Патріка Піларскі та Доктора Метью Е. Тейлора. Вона отримала ступінь бакалавра з відзнакою в галузі комп’ютерних наук в Університеті Альберти в 2019 році та ступінь магістра з комп’ютерних наук в Університеті Альберти в 2022 році. Її дослідницькі інтереси включають навчання з підкріпленням, взаємодію людини з роботами, біомехатроніку та допоміжну робототехніку. Черпając натхнення з анатомічних досліджень з Доктором П’єром Лемеліним, дослідження Лаури спрямовані на розробку методів контролю робототехнічної маніпуляції з метою підвищення функціональності, зручності, надійності та безпеки в реальному світі.

Ми провели інтерв’ю на щорічній конференції з штучного інтелекту Upper Bound 2023 року, яка проходила в Едмонтоні, Альберта, та була організована Amii (Альбертський інститут машинного інтелекту).

Що спочатку привернуло вас до комп’ютерних наук?

Коли я повернулась до школи, я хотіла спочатку стати лікарем. І баланс між роботою та особистим життям дуже важливий для мене, тому я могла проводити багато часу з сім’єю. І я завжди хотіла допомогти людям, і я випадково взяла курс комп’ютерних наук у своєму першому році університету, і це просто відчувалося як такий чудовий інструмент, який можна використовувати для вирішення проблем. І я просто закохалась у вирішення проблем і вирішила, що能够 працювати в сфері допоміжної технології, де я могла б використовувати це вирішення проблем, щоб допомогти людям у процесі, було тим, де я хотіла бути.

Як ви вирішили, що допоміжна технологія – це ваша пристрасть?

Я пройшла курс робототехніки на своєму бакалавраті, і це був курс, на якому ми використовували набори Lego Mindstorm, щоб вивчити основи мехатроніки та робототехніки. І це просто все склалось разом, що це було так весело працювати, і ви могли писати програми, а потім негайно бачити результати цього. І це просто мало сенс поєднати мою любов до роботи з цими роботизованими системами з моїм бажанням допомогти людям. Допоміжна технологія просто вписується в цю сферу.

Можете визначити мехатроніку для нашої аудиторії?

Це було б щось подібне до сфери робототехніки, де у вас є ці апаратні системи, і ви можете контролювати їх, щоб здійснити зміни в середовищі.

Які різні випадки використання ви працювали над цією технологією?

Зараз я працюю в BLINC Lab (Біонічні кінцівки для покращеного природного контролю) з Патріком (Піларскі), і основний випадок використання – я працюю над верхніми кінцівками-протезами. І у нас є ці розумні роботизовані пристрої, які можна контролювати через міоелектричні сигнали, і це був би основний випадок використання – як ми контролюємо ці протези кінцівок, які зараз прикріплені до людського тіла, щоб зробити те, що хоче користувач.

Як довго ви працюєте над цим конкретно?

Я тільки що почала свій докторський ступінь у січні. Я зробила свій магістерський ступінь у групі робототехніки та комп’ютерного зору в Університеті Альберти, де я працювала над роботизованою маніпуляцією роботизованими руками.

Я тільки що вступила у світ протезів.

Які безпекові проблеми ви бачите з цією технологією зараз?

З цими розумними протезними пристроями ми завжди ставимо безпеку на перше місце. Це завжди те, про що ми думаємо спочатку, тому що ці пристрої прикріплені до людини. Ітак, в кінцевому підсумку пристрій не має останнього слова. Людина завжди має повний контроль. Ми можемо зробити пропозиції людині, сказати: “Я думаю, що ви хочете зробити це”, але вони завжди мають останнє слово про те, що відбувається. Ітак, ми завжди думаємо про безпеку особи, яка буде використовувати ці пристрої.

У попередньому інтерв’ю Патрік говорив про те, як зазвичай мозок повинен адаптуватися до пристрою, але в цьому випадку пристрій використовує машинне навчання, щоб адаптуватися до мозку. Можете обговорити свої погляди на це?

Так. Ми хочемо побудувати системи постійного навчання для роботи на цих пристроях. І це все про відображення сигналів від користувача, які в нашому випадку будуть сигналами ЕМГ. І ми хочемо відобразити їх на роботизовану рух, правильно? Чи хочете ви відкрити руку? Чи хочете ви закрити руку? Спочатку нам потрібно вирішити, як ми робимо цю проблему відображення, і це те місце, де машинне навчання вступає у гру.

У вас є системи розпізнавання закономірностей, тому ми можемо передбачити, що відбувається з конкретною активацією м’язів. Ми хочемо, щоб пристрій і компоненти машинного навчання постійно навчалися та адаптувалися з часом. Ви можете подумати, що ваші м’язи зараз. Якщо б ви пішли до спортзалу, ваша форма м’язів змінилася б. І чи повинні ми тепер повністю тренувати нову модель машинного навчання? Ні. Ми хочемо, щоб пристрій і компоненти машинного навчання адаптувалися до людини з часом, коли вони проходять зміни або коли їхня намір змінюється.

Який графік, ви думаєте, буде до того, як ми побачимо ці пристрої в реальному світі?

Я сподіваюсь, що це буде протягом мого докторського ступеня. Це моя мета – вирішити цю проблему контролю для верхніх кінцівок-протезів.

Це було б дивовижно. І яка ваша візія майбутнього допоміжної робототехніки, скажімо, за 10-річний чи 20-річний графік?

Я бачу світ, де особи, які хочуть мати протез кінцівки для використання в повсякденному житті, зможуть використовувати її так, як ми використовуємо наші руки. І зробити її надійною, зробити її інтуїтивною, зробити її легкою у використанні – це те, чого я хотіла б.

І чи бачите ви персоналізоване майбутнє, де людина з меншим ростом матиме менший протез?

Ні, абсолютно. Я думаю, що для чогось так особистого, як це, ви хочете, щоб ці пристрої відчувалися як частина вашого тіла. Правильно? Ви хочете, щоб вони були частиною вас. І це приводить нас до персоналізованої та індивідуалізованої медицини. Ці протези кінцівок повинні бути сформовані та адаптовані до особи, яка буде їх використовувати,至少 в моєму уявленні. Ми вже бачимо це. Правильно зараз, коли ви йдете до, скажімо, госпіталю реабілітації Гленроуз у Едмонтоні, і ви отримуєте новий протез, вони роблять 3D-моделювання вашої залишкової кінцівки, і вони персоналізують індивідуальну посадку вашого протезу кінцівки для вас. Ітак, ми вже бачимо це, і для цих розумних пристроїв це буде ще більше.

Ітак, це буде індивідуально виготовлено за допомогою 3D-друку, ймовірно, для користувача.

Так, індивідуально виготовлено за допомогою 3D-друку, індивідуальна посадка, а потім індивідуалізовані системи контролю також.

І як довго триває навчання користувача використання однієї з цих систем?

Наша мета – це тренувати більш загальну модель машинного навчання, а потім індивідуалізувати її для особи протягом п’яти- чи десятихвилинної сесії тренування. Це була б我们的 мета.

Як тільки ви досягнете цього, над чим ви хотіли б працювати далі?

Більша частина моїх досліджень також полягає у роботі з анатомічним відділом Університету Альберти, і я абсолютно зацікавлена тим, як ми, люди, маніпулюємо світом навколо нас. І все, що пов’язано з верхньою кінцівкою людини. І наші руки просто абсолютно зацікавливі. І я хотіла б зосередити всі свої зусилля на протезах верхніх кінцівок і зробити ці пристрої придатними для людей у реальному світі.

У яких аспектах це складніше, ніж нижні кінцівки?

Нижня кінцівка, рух повторюється. Якщо ви подумаєте про нашу ходьбу, це легша проблема контролю. І тоді для верхньої кінцівки вам потрібно能够 маніпулювати об’єктами у тривимірному просторі, у вас є набагато більше ступенів свободи. Якщо ви подумаєте про це, якщо ви закриєте очі і дотянетеся, ви все одно можете бачити світ навколо вас через свої руки. І тому能够 повернути це людям через протези кінцівок, я думаю, було б дивовижним.

Можете поділитися тим, як ви черпаєте натхнення з анатомічних досліджень?

Я працювала з Доктором П’єром Лемеліним в анатомічному відділі Університету Альберти вже п’ять років. І я сподіваюсь, що через вивчення людської анатомії та розуміння того, як ми маніпулюємо об’єктами в середовищі, які нервові шляхи, які м’язи активуються, ми можемо використовувати ці знання, щоб не тільки покращити структуру протезів кінцівок, але й системи контролю.

Чи є маленькі місця в дизайні протезу кінцівки, які ми можемо змінити, щоб побачити велике збільшення функціональності? Але також і системи контролю, як ми їх використовуємо. Якщо ми можемо зрозуміти, які нервові шляхи активуються, коли ми думаємо: “Відкрити мою руку”, то чи можемо ми використовувати це, щоб передбачити, що користувач хоче зробити зі своїм протезом кінцівки, і потім виконати цей рух у роботизованому пристрої. Дякую за дивовижне інтерв’ю, читачам, які хочуть дізнатися більше, слід відвідати наступні ресурси:

• Доктор Патрік М. Піларскі – Інтерв’ю Unite.AI
• BLINC Lab (Біонічні кінцівки для покращеного природного контролю)
• Конференція Upper Bound AI.
• Amii (Альбертський інститут машинного інтелекту)