Chương trình Máy học Kết nối Não bộ và Điều khiển Robot

Các nhà nghiên cứu tại Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne đã phát triển một chương trình máy học có thể kết nối với não bộ con người và điều khiển robot. Chương trình này có thể thay đổi chuyển động của robot dựa trên tín hiệu điện từ não bộ.

Những tiến bộ mới này có thể giúp bệnh nhân tetraplegic không thể nói hoặc thực hiện chuyển động. Nó xây dựng trên cơ sở công việc đã được thực hiện trong quá khứ để phát triển các hệ thống giúp bệnh nhân hoàn thành nhiệm vụ một mình.

Nghiên cứu này đã được công bố trên Communications Biology.

GS Aude Billard là trưởng phòng thí nghiệm Hệ thống và Thuật toán Học của EPFL.

“Những người bị chấn thương tủy sống thường gặp phải khiếm khuyết thần kinh vĩnh viễn và khuyết tật vận động nghiêm trọng, khiến họ không thể thực hiện даже những nhiệm vụ đơn giản nhất, như cầm nắm một vật thể,” Billard nói. “Sự hỗ trợ từ robot có thể giúp những người này phục hồi một số khả năng vận động đã mất, vì robot có thể thực hiện nhiệm vụ thay cho họ.”

Điều khiển Robot bằng Tư duy

Cùng với José del R. Millán, GS Billard và hai nhóm nghiên cứu đã phát triển chương trình máy tính này, không cần điều khiển bằng giọng nói hoặc chạm. Bệnh nhân có thể di chuyển robot chỉ bằng suy nghĩ của mình.

Các nhà nghiên cứu bắt đầu phát triển hệ thống này bằng cách dựa trên một cánh tay robot đã được phát triển từ nhiều năm trước. Nó có thể di chuyển qua lại từ phải sang trái, cũng như thay đổi vị trí của các vật thể trước mặt và tránh các vật thể trên đường đi.

“Trong nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi đã lập trình cho robot tránh chướng ngại vật, nhưng chúng tôi cũng có thể chọn bất kỳ loại nhiệm vụ nào khác, như đổ nước vào ly hoặc đẩy hoặc kéo một vật thể,” GS Billard nói.

Các nhà nghiên cứu sau đó đã cải thiện cơ chế tránh chướng ngại vật của robot để nó trở nên chính xác hơn.

Carolina Gaspar Pinto Ramon Correia là một sinh viên tiến sĩ tại phòng thí nghiệm của GS Billard.

“Ban đầu, robot sẽ chọn một đường đi quá rộng cho một số chướng ngại vật, khiến nó đi quá xa, và không đủ rộng cho các chướng ngại vật khác, khiến nó đi quá gần,” Correia nói. “Vì mục tiêu của robot của chúng tôi là giúp bệnh nhân liệt, chúng tôi phải tìm cách cho người dùng có thể giao tiếp với nó mà không cần nói hoặc di chuyển.”

Phát triển Thuật toán

Để làm được điều này, họ phải phát triển một thuật toán có thể điều chỉnh chuyển động của robot dựa trên tín hiệu não bộ của bệnh nhân. Thuật toán này được gắn vào một mũ đầu có điện cực để thực hiện quét não.

Bệnh nhân chỉ cần nhìn vào robot để sử dụng hệ thống. Khi robot thực hiện một động作 sai, não bộ của bệnh nhân sẽ phát ra một tín hiệu “lỗi” rõ ràng, chỉ ra cho robot rằng nó đang thực hiện một hành động sai. Robot sẽ không hiểu tại sao nó nhận được tín hiệu này ban đầu, nhưng tín hiệu lỗi sau đó được đưa vào thuật toán. Thuật toán sử dụng một phương pháp học tăng cường ngược để xác định những gì bệnh nhân muốn và những hành động robot nên thực hiện.

Quá trình thử và sai này có nghĩa là robot sẽ thử các chuyển động khác nhau để xem chuyển động nào là chính xác, và thường chỉ cần 3-5 lần thử để xác định được phản ứng đúng.

“Chương trình AI của robot có thể học hỏi nhanh chóng, nhưng bạn phải cho nó biết khi nó thực hiện sai để nó có thể sửa đổi hành vi của mình,” GS Millán nói. “Phát triển công nghệ phát hiện tín hiệu lỗi là một trong những thách thức kỹ thuật lớn nhất mà chúng tôi phải đối mặt.”

Iason Batzianoulis là tác giả chính của nghiên cứu này.

“Điều gì đặc biệt khó khăn trong nghiên cứu của chúng tôi là liên kết hoạt động não bộ của bệnh nhân với hệ thống điều khiển robot – hoặc nói cách khác, ‘dịch’ tín hiệu não bộ của bệnh nhân thành hành động được thực hiện bởi robot,” Batzianoulis nói. “Chúng tôi đã làm điều này bằng cách sử dụng máy học để liên kết một tín hiệu não bộ nhất định với một nhiệm vụ cụ thể. Sau đó, chúng tôi liên kết các nhiệm vụ với các điều khiển robot riêng biệt để robot thực hiện những gì bệnh nhân có trong tâm trí.”

Các nhà nghiên cứu tin rằng thuật toán này có thể được sử dụng để điều khiển xe lăn trong tương lai.

“Hiện tại, vẫn còn nhiều chướng ngại vật kỹ thuật cần phải vượt qua,” GS Billard nói. “Và xe lăn đặt ra một bộ thách thức hoàn toàn mới, vì cả bệnh nhân và robot đều di chuyển.”