研究者らが思考でロボットを操作するAIシステムを開発
スイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の二つの研究チームが協力し、人の脳に接続してロボットを操作できる機械学習プログラムを開発した。このプログラムは脳の電気信号に基づいてロボットの動きを制御する。この発明により、四肢麻痺の患者がより多くの日常動作を自力で行えるようになることが期待されている。
四肢麻痺の患者は、自分の体の囚人のような状態にあり、話すことも、わずかな動きをすることもできない。研究者たちは何年にもわたり、こうした患者が一部の作業を自力で行えるよう支援するシステムの開発に取り組んできた。
「脊髄損傷を負った人は、持続的な神経障害や深刻な運動機能障害を抱えることが多く、物をつかむといった単純な作業さえできない場合がある。ロボットの支援によって、ロボットが代わりに作業を行えるため、こうした人々が失われた器用さを部分的に取り戻せる可能性がある。」
ビラール教授は、当時EPFLの脳・デバイス・インタラクション研究所を率いていたホセ・ミジャン教授と共同で研究を行った。ミジャン教授はその後テキサス大学に移籍している。
二つの研究チームは、患者の脳が発する電気信号によってロボットを操作できるコンピュータプログラムを開発した。音声による操作や感覚機能は必要なく、患者は思考だけでロボットを動かすことができる。この研究は、Nature PortfolioのCommunications Biology誌に掲載された。
システムを構築するにあたり、研究者らは数年前に開発されたロボットアームを出発点とした。このアームは前後左右に動き、目の前の物体を移動させ、進路上の物体を避けることができる。
「本研究では障害物を避けるようロボットをプログラムしたが、コップに水を注ぐ、物を押す、引くなど、他の種類の作業を選ぶこともできた。」
エンジニアたちはまず、ロボットの障害物回避機能を改良し、より正確にした。ビラール研究室の大学院生カロリーナ・ガスパルは次のように語った。「最初、ロボットは一部の障害物に対しては経路が広すぎて遠くへ逸れてしまい、別の障害物に対しては狭すぎて近づきすぎていました。ロボットの目的は麻痺患者を支援することなので、利用者が声や動作を使わずにロボットとやり取りできる方法を見つける必要がありました。」
そのため、患者の思考だけでロボットの動きを制御できるアルゴリズムを開発することになった。このアルゴリズムは、患者の脳活動を脳波計（EEG）で測定するための電極を備えたヘッドギアに接続された。
システムを使うには、患者はロボットを見つめるだけでよい。ロボットが誤った動きをすると、患者の脳は「そうじゃない」と言うのと同じように、明確に識別できる信号によって「エラーメッセージ」を発する。するとロボットは自分のしていることが間違っていると理解するが、最初はなぜ間違っているのかは正確には分からない。
例えば、物体に近づきすぎたのか、それとも遠すぎたのか。ロボットが正しい答えを見つけられるよう、エラーメッセージは逆強化学習という手法を用いるアルゴリズムに入力され、患者が何を望んでいるのか、ロボットがどのような行動を取るべきかを突き止める。
これは試行錯誤によって行われ、ロボットは様々な動きを試して正しいものを見極める。このプロセスは非常に速く、通常ロボットが正しい答えを見つけて患者の望みを実行するまでに必要なのは、わずか3〜5回の試行である。
「ロボットの人工知能プログラムは急速に学習できるが、誤りを犯したときにはそれを伝えて、動作を修正できるようにしなければならない。エラー信号を検出する技術の開発は、私たちが直面した最大の技術的課題の一つだった。」
研究の筆頭著者ヤソン・バツィアヌリスは次のように述べた。「本研究では、患者の脳活動をロボットの制御システムに結びつけること、つまり患者の脳信号をロボットが実行する動作へと『変換』することが特に困難だった。私たちは機械学習を用いて、特定の脳信号を特定の作業に結びつけた。その後、作業をロボットの個々の制御機能に結びつけ、ロボットが患者の意図どおりに動くようにした。」
研究者たちは、最終的には本アルゴリズムを車いすの制御にも使用したいと考えている。
「現時点では、まだ多くの工学的な障壁を乗り越える必要がある。車いすは、患者とロボットの双方が動いているため、まったく新しい課題を生み出す。」
研究チームはまた、複数の異なる種類の信号を読み取り、脳から得られたデータを視覚運動機能のデータと調整できるロボットに、本アルゴリズムを適用することも計画している。
