باحثون يطورون نظاماً بالذكاء الاصطناعي للتحكم في الروبوتات بالأفكار
اندمجت مجموعتان بحثيتان من المعهد الفيدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان (EPFL) لتطوير برنامج للتعلم الآلي يمكن ربطه بالدماغ البشري واستخدامه للتحكم في روبوت. ينظم البرنامج حركات الروبوت استناداً إلى الإشارات الكهربائية الصادرة عن الدماغ. ويُؤمل أن يتيح هذا الابتكار للمرضى المصابين بالشلل الرباعي القيام بمزيد من الأنشطة اليومية بأنفسهم.
مرضى الشلل الرباعي أسرى أجسادهم، إذ لا يستطيعون الكلام أو القيام بأدنى الحركات. وقد عمل الباحثون لسنوات على تطوير أنظمة يمكنها مساعدة هؤلاء المرضى على تنفيذ بعض المهام بأنفسهم.
«يعاني الأشخاص المصابون بإصابات في الحبل الشوكي غالباً من عجز عصبي دائم واضطرابات حركية شديدة تمنعهم من تنفيذ أبسط المهام، مثل الإمساك بجسم ما. ويمكن أن تساعد الروبوتات هؤلاء الأشخاص على استعادة جزء من المهارة المفقودة، إذ يستطيع الروبوت تنفيذ المهام بدلاً منهم»
أجرت البروفيسورة بيلارد دراسة مع البروفيسور خوسيه ميلان، الذي كان يرأس آنذاك مختبر التفاعل بين الدماغ والأجهزة في EPFL، لكنه انتقل منذ ذلك الحين إلى جامعة تكساس.
طورت مجموعتا البحث برنامجاً حاسوبياً يمكنه التحكم في روبوت بواسطة الإشارات الكهربائية الصادرة عن دماغ المريض. لا يتطلب الأمر أي تحكم صوتي أو وظيفة استشعار، إذ يستطيع المرضى تحريك الروبوت بمجرد أفكارهم. نُشرت الدراسة في مجلة Communications Biology التابعة لمجموعة Nature Portfolio.
لبناء نظامهم، بدأ الباحثون من ذراع روبوتية طُورت قبل عدة سنوات. تستطيع هذه الذراع التحرك إلى الأمام والخلف ومن اليمين إلى اليسار، ونقل الأجسام أمامها، وتجنب الأجسام الموجودة في طريقها.
«في دراستنا، برمجنا الروبوت لتجنب العوائق، لكن كان بإمكاننا اختيار أي نوع آخر من المهام، مثل ملء كوب بالماء، أو دفع جسم ما أو سحبه»
بدأ المهندسون بتحسين آلية تجنب العوائق في الروبوت لجعلها أكثر دقة. وقالت كارولينا غاسبار، طالبة الدكتوراه في مختبر بيلارد: «في البداية كان الروبوت يختار مساراً عريضاً جداً بالنسبة لبعض العوائق، فيبعده كثيراً، وضيقاً جداً بالنسبة لعوائق أخرى، فيُبقيه قريباً جداً منها. ولأن هدف الروبوت هو مساعدة المرضى المشلولين، كان علينا إيجاد طريقة تتيح للمستخدمين التواصل معه دون استخدام الصوت أو الحركة».
استلزم ذلك تطوير خوارزمية تستطيع تنظيم حركات الروبوت استناداً إلى أفكار المريض فقط. وقد رُبطت الخوارزمية بغطاء للرأس مزود بأقطاب كهربائية لإجراء مسح لتخطيط كهربية الدماغ (EEG) لنشاط دماغ المريض.
لاستخدام النظام، يكفي أن ينظر المريض إلى الروبوت. فإذا قام الروبوت بحركة خاطئة، يرسل دماغ المريض «رسالة خطأ» عبر إشارة واضحة التعرف، كما لو أن المريض قال: «لا، ليس هكذا». عندئذ سيدرك الروبوت أن ما يفعله خاطئ، لكنه لن يعرف في البداية بدقة السبب.
فهل اقترب كثيراً من الجسم أم ابتعد عنه كثيراً؟ ولمساعدة الروبوت على إيجاد الإجابة الصحيحة، تُدخل رسالة الخطأ إلى الخوارزمية التي تستخدم طريقة التعلم بالتعزيز العكسي لمعرفة ما يريده المريض والإجراءات التي يجب أن يتخذها الروبوت.
يتم ذلك بطريقة التجربة والخطأ، حيث يجرب الروبوت حركات مختلفة ليرى أيها الصحيحة. تسير العملية بسرعة كبيرة، إذ يحتاج الروبوت عادةً إلى ثلاث إلى خمس محاولات فقط لمعرفة الإجابة الصحيحة وتنفيذ رغبات المريض.
«يستطيع برنامج الذكاء الاصطناعي في الروبوت أن يتعلم بسرعة، لكن يجب إخباره عند ارتكاب خطأ حتى يتمكن من تصحيح سلوكه. وكان تطوير تقنية كشف إشارات الخطأ من أكبر التحديات التقنية التي واجهناها»
وقال ياسون باتسيانوليس، المؤلف الرئيسي للدراسة: «كان من الصعب بشكل خاص في دراستنا ربط نشاط دماغ المريض بنظام التحكم في الروبوت، أو بعبارة أخرى، «ترجمة» إشارات دماغ المريض إلى أفعال ينفذها الروبوت. لقد فعلنا ذلك باستخدام التعلم الآلي لربط إشارة دماغية معينة بمهمة محددة. ثم ربطنا المهام بعناصر تحكم منفصلة في الروبوت، ليفعل الروبوت ما أراده المريض».
يأمل الباحثون في نهاية المطاف استخدام خوارزميتهم للتحكم في الكراسي المتحركة.
«ما زال أمام الفريق الكثير من العقبات الهندسية حتى الآن. إذ تطرح الكراسي المتحركة مجموعة جديدة تماماً من المشكلات، لأن كلاً من المريض والروبوت يكونان في حالة حركة»
تخطط فرق البحث أيضاً لاستخدام خوارزميتها مع روبوت يستطيع قراءة عدة أنواع مختلفة من الإشارات، وتنسيق البيانات الواردة من الدماغ مع البيانات المستمدة من الوظائف البصرية الحركية.
