Laura Petrich, Sinh viên Tiến sĩ về Robotics & Machine Learning – Phỏng vấn Series

Laura hiện đang theo đuổi bằng Tiến sĩ về Khoa học Máy tính dưới sự hướng dẫn của Tiến sĩ Patrick Pilarski và Tiến sĩ Matthew E. Taylor. Cô đã nhận được bằng Cử nhân với danh hiệu cao về Khoa học Máy tính từ Đại học Alberta vào năm 2019 và bằng Thạc sĩ về Khoa học Máy tính từ Đại học Alberta vào năm 2022. Các lĩnh vực nghiên cứu của cô bao gồm học tăng cường, tương tác giữa con người và robot, sinh cơ học và robot hỗ trợ. Lấy cảm hứng từ các nghiên cứu về giải phẫu với Tiến sĩ Pierre Lemelin, nghiên cứu của Laura nhằm mục đích phát triển các phương pháp điều khiển cho việc điều khiển robot với mục tiêu tăng cường chức năng, khả năng sử dụng, độ tin cậy và an toàn trong thế giới thực.

Chúng tôi đã ngồi xuống để phỏng vấn tại hội nghị hàng năm 2023 Upper Bound về trí tuệ nhân tạo được tổ chức tại Edmonton, AB và được tổ chức bởi Amii (Viện Trí tuệ Nhân tạo Alberta).

Điều gì ban đầu thu hút bạn đến với khoa học máy tính?

Khi tôi trở lại trường học, tôi muốn trở thành một bác sĩ. Và sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống rất quan trọng đối với tôi, vì vậy tôi có thể dành nhiều thời gian với gia đình. Và tôi luôn muốn giúp đỡ mọi người, và tôi đã tham gia một lớp học khoa học máy tính trong năm đầu tiên của tôi tại trường đại học, và nó cảm thấy như một công cụ tuyệt vời mà bạn có thể sử dụng để giải quyết vấn đề. Và tôi chỉ yêu thích việc giải quyết vấn đề và quyết định rằng được làm việc trong lĩnh vực công nghệ hỗ trợ nơi tôi có thể sử dụng việc giải quyết vấn đề để giúp đỡ mọi người trong quá trình là nơi tôi muốn tồn tại.

Làm thế nào bạn tìm ra rằng công nghệ hỗ trợ là niềm đam mê của bạn?

Tôi đã tham gia một lớp học robot trong thời gian học cử nhân, và đó là nơi chúng tôi sử dụng các bộ kit Lego Mindstorm để học các nguyên tắc cơ bản của cơ học và robot. Và nó chỉ phù hợp với nhau rằng nó rất thú vị khi làm việc với, và bạn có thể viết chương trình và sau đó ngay lập tức thấy kết quả của nó. Vì vậy, nó chỉ có ý nghĩa khi kết hợp tình yêu của tôi với việc làm việc với các hệ thống robot này với mong muốn giúp đỡ mọi người. Công nghệ hỗ trợ chỉ phù hợp với không gian đó.

Bạn có thể định nghĩa cơ học cho khán giả của chúng tôi không?

Nó sẽ giống như bất cứ thứ gì trong lĩnh vực robot nơi bạn có các hệ thống phần cứng, và bạn có thể điều khiển chúng để thực hiện thay đổi trong môi trường.

Những trường hợp sử dụng khác nhau mà bạn đã làm việc cho công nghệ đó là gì?

Hiện tại, tôi đang làm việc trong BLINC Lab (Bionic Limbs for Improved Natural Control) với Patrick (Pilarski), và trường hợp sử dụng chính ở đó là tôi đang làm việc về các cánh tay giả trên. Vì vậy, chúng tôi có những thiết bị robot thông minh mà bạn có thể điều khiển thông qua các tín hiệu cơ điện, và trường hợp sử dụng chính là làm thế nào chúng ta điều khiển các chi giả này mà bây giờ được gắn vào cơ thể con người để làm những gì người dùng muốn.

Bạn đã làm việc về điều đó trong bao lâu?

Tôi vừa bắt đầu bằng tiến sĩ của mình vào tháng 1. Tôi đã làm thạc sĩ về robot và thị giác máy tính tại Đại học Alberta, nơi tôi đã làm việc về việc điều khiển robot với cánh tay robot.

Tôi vừa mới bắt đầu vào thế giới của các cánh tay giả.

Những lo ngại về an toàn mà bạn sẽ nói về công nghệ tại thời điểm này là gì?

Với những thiết bị giả thông minh này, chúng tôi luôn đặt an toàn lên hàng đầu. Đó luôn là điều chúng tôi nghĩ về trước tiên, vì những thiết bị này được gắn vào con người. Vì vậy, vào cuối ngày, thiết bị không có quyền quyết định cuối cùng. Con người luôn kiểm soát hoàn toàn. Chúng tôi có thể đưa ra đề xuất cho con người, nói: “Tôi nghĩ bạn muốn làm điều này,” nhưng họ luôn có quyền quyết định cuối cùng về những gì xảy ra. Vì vậy, chúng tôi luôn nghĩ về sự an toàn của cá nhân sẽ sử dụng những thiết bị này.

Trong một phỏng vấn trước, Patrick đã nói về việc não bộ thường phải học cách thích nghi với thiết bị, nhưng trong trường hợp này, thiết bị sử dụng học máy để thích nghi với não bộ. Bạn có thể thảo luận về quan điểm của mình về vấn đề này không?

Có. Vì vậy, chúng tôi muốn xây dựng các hệ thống học tập liên tục cho các thiết bị này. Vì vậy, tất cả đều về việc ánh xạ các tín hiệu từ người dùng, trong trường hợp của chúng tôi sẽ là tín hiệu EMG. Vì vậy, các tín hiệu EMG bề mặt, bạn đặt điện cực trên các cơ dư còn lại của cá nhân, và sau đó làm gì với những tín hiệu đầu vào đó? Vì vậy, chúng tôi muốn ánh xạ nó đến chuyển động robot, đúng không? Bạn muốn mở tay? Bạn muốn đóng tay? Trước tiên chúng tôi phải quyết định làm thế nào chúng tôi đang giải quyết vấn đề ánh xạ này, và đó là nơi học máy phát huy tác dụng.

Bạn có các hệ thống nhận dạng mẫu, vì vậy chúng tôi có thể dự đoán những gì đang xảy ra với sự kích hoạt cơ cụ thể. Chúng tôi muốn nó học tập liên tục và thích nghi theo thời gian. Bạn có thể nghĩ rằng, ví dụ, các cơ của bạn ngay bây giờ. Nếu bạn đi đến phòng tập thể dục, hình dạng cơ của bạn thay đổi. Vì vậy, chúng tôi có phải đào tạo một mô hình học máy hoàn toàn mới không? Không. Chúng tôi muốn thiết bị và các thành phần học máy thích nghi với người theo thời gian khi họ trải qua những thay đổi hoặc khi ý định của họ thay đổi.

Thời gian biểu mà bạn nghĩ sẽ thấy những thiết bị này trong thế giới thực là gì?

Tôi hy vọng trong thời gian học tiến sĩ của mình. Đó là mục tiêu của tôi là giải quyết vấn đề điều khiển cho các cánh tay giả trên.

Điều đó sẽ thật tuyệt vời. Và tầm nhìn của bạn cho tương lai của robot hỗ trợ, chẳng hạn như trong 10 năm hoặc 20 năm, là gì?

Tôi hình dung một thế giới nơi các cá nhân muốn có một chi giả cho sử dụng trong cuộc sống hàng ngày của họ có thể sử dụng nó theo cách chúng ta sử dụng cánh tay của mình. Vì vậy, để làm cho nó đáng tin cậy, làm cho nó trực quan, làm cho nó dễ sử dụng, đó là những gì tôi muốn.

Và bạn có thấy một tương lai được cá nhân hóa nơi một người nhỏ hơn sẽ có một chi giả nhỏ hơn không? Hay bạn nghĩ họ sẽ giống nhau?

Không, tuyệt đối. Tôi nghĩ rằng đối với điều gì đó cá nhân như thế này, bạn muốn những thiết bị này cảm thấy như một phần mở rộng của chính cơ thể mình. Đúng không? Bạn muốn nó trở thành một phần của bạn. Vì vậy, điều đó đưa chúng ta xuống đến chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa và tùy chỉnh. Những chi giả này sẽ cần được thiết kế và thích nghi với cá nhân sẽ sử dụng chúng, ít nhất là trong ý kiến của tôi. Chúng tôi đã thấy điều này. Hiện tại, khi bạn đến, ví dụ, Bệnh viện Phục hồi chức năng Glenrose và bạn được trang bị một chi giả mới, họ thực hiện mô hình 3D của chi dư của bạn và họ tùy chỉnh việc trang bị chi giả của bạn cho bạn. Vì vậy, chúng tôi đã thấy điều này xảy ra, và đối với những thiết bị thông minh này, nó sẽ chỉ trở nên phổ biến hơn.

Vì vậy, nó sẽ được in 3D tùy chỉnh, có lẽ, cho người dùng.

Có, in 3D tùy chỉnh, vừa vặn tùy chỉnh, và sau đó các hệ thống điều khiển được tùy chỉnh cá nhân hóa cũng.

Và mất bao lâu để người dùng học cách sử dụng một trong những hệ thống này?

Mục tiêu của chúng tôi là chúng tôi sẽ có thể đào tạo một mô hình học máy tổng quát hơn, và sau đó có thể tùy chỉnh nó cho người dùng trong một phiên học 5, 10 phút. Đó sẽ là mục tiêu của chúng tôi.

Một khi bạn đã đạt được điều này, bạn muốn làm việc trên điều gì tiếp theo?

Một phần lớn của nghiên cứu của tôi cũng là làm việc với bộ phận giải phẫu tại Đại học Alberta, Và tôi hoàn toàn bị thu hút bởi cách chúng ta, như con người, điều khiển thế giới xung quanh chúng ta. Vì vậy, mọi thứ liên quan đến chi trên của con người. Vì vậy, cánh tay và tay của chúng ta hoàn toàn thú vị. Vì vậy, tôi muốn tập trung tất cả các nỗ lực của mình vào chi giả trên và thực sự làm cho những thiết bị này có thể sử dụng được cho mọi người trong thế giới thực.

Nó khó khăn hơn so với chân dưới như thế nào?

Chân dưới, chuyển động rất lặp đi lặp lại. Nếu bạn nghĩ về bước đi của chúng tôi, nó là một vấn đề điều khiển dễ giải quyết hơn. Trong khi đó, đối với chi trên, bạn cần có thể điều khiển các vật thể trong không gian 3D, bạn có nhiều độ tự do hơn. Nếu bạn nghĩ về nó, nếu chúng ta đóng mắt và chúng ta với tay xung quanh, chúng ta vẫn có thể nhìn thấy thế giới xung quanh chúng ta thông qua tay của mình. Vì vậy, chúng ta có những cơ quan cảm giác tuyệt vời mà chúng ta có thể sử dụng để khám phá môi trường. Vì vậy, để có thể đưa điều đó trở lại cho cộng đồng y tế thông qua các chi giả, tôi nghĩ, sẽ là điều tuyệt vời,

Bạn có thể chia sẻ cách bạn lấy cảm hứng từ các nghiên cứu về giải phẫu

Tôi đã làm việc với Tiến sĩ Pierre Lemelin tại bộ phận giải phẫu của Đại học Alberta trong năm năm qua. Tôi hy vọng rằng thông qua việc nghiên cứu về giải phẫu của con người và hiểu chính xác cách chúng ta điều khiển các vật thể trong môi trường, những con đường thần kinh nào, những cơ nào được kích hoạt, chúng ta có thể sử dụng kiến thức đó để không chỉ cải thiện, trước hết, cấu trúc của các chi giả.

Có những điểm nhỏ trong thiết kế thực tế của chi giả mà chúng ta có thể thay đổi để thấy một sự tăng nhỏ trong thiết kế cơ học, nhưng lại thấy một sự tăng lớn trong chức năng? Nhưng cũng, các hệ thống điều khiển cơ bản, cách chúng ta sử dụng nó. Nếu chúng ta có thể hiểu chính xác những dây thần kinh nào đang hoạt động, khi chúng ta nghĩ, “Oh, mở tay của tôi,” thì chúng ta có thể sử dụng điều đó để dự đoán những gì người dùng muốn làm với chi giả của họ, và sau đó thực hiện chuyển động đó trong thiết bị robot.

Cảm ơn bạn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập các tài nguyên sau:

• Tiến sĩ Patrick M. Pilarski – Phỏng vấn Unite.AI
• BLINC Lab (Bionic Limbs for Improved Natural Control))
• Hội nghị Upper Bound AI.
• Amii (Viện Trí tuệ Nhân tạo Alberta)