Дослідники розробили систему на основі ШІ для керування роботами силою думки
Дві дослідницькі групи EPFL (Федеральна політехнічна школа Лозанни) об'єдналися, щоб розробити програму машинного навчання, яку можна підключити до людського мозку і використовувати для керування роботом. Програма регулює рухи робота на основі електричних сигналів мозку. Є надія, що з цим винаходом пацієнти з тетраплегією зможуть самостійно виконувати більше повсякденних справ.
Хворі на тетраплегію — полонені власного тіла, нездатні говорити чи робити найменші рухи. Дослідники роками працювали над створенням систем, які можуть допомогти цим пацієнтам самостійно виконувати деякі завдання.
«Люди з травмою спинного мозку часто мають постійний неврологічний дефіцит і серйозні рухові порушення, які не дозволяють їм виконувати навіть найпростіші завдання, такі як захоплення предмета. Допомога роботів може допомогти цим людям частково відновити втрачену спритність, оскільки робот може виконувати завдання замість них»
Професорка Біллард провела дослідження разом з професором Хосе Міланом, який на той час очолював лабораторію взаємодії мозку та пристроїв EPFL, але з того часу переїхав до Техаського університету.
Дві дослідницькі групи розробили комп'ютерну програму, яка може керувати роботом за допомогою електричних сигналів, що випромінює мозок пацієнта. Ніякого голосового керування чи сенсорної функції не потрібно — пацієнти можуть рухати робота просто силою думки. Дослідження було опубліковано в журналі Communications Biology від Nature Portfolio.
Щоб створити свою систему, дослідники почали з роботизованої руки, розробленої кілька років тому. Ця рука може рухатися вперед і назад, справа наліво, переміщувати предмети перед собою та обминати перешкоди на своєму шляху.
«У нашому дослідженні ми запрограмували робота обминати перешкоди, але ми могли б обрати будь-який інший вид завдання, наприклад, наповнити склянку водою, штовхнути або потягнути предмет»
Інженери почали з покращення механізму обходу перешкод робота, щоб він був точнішим. Аспірантка лабораторії Біллард Кароліна Гаспар розповіла: «Спочатку робот обирав шлях, який був занадто широким для одних перешкод, відводячи його надто далеко, і недостатньо широким для інших, утримуючи його занадто близько. Оскільки метою нашого робота була допомога паралізованим пацієнтам, ми мали знайти спосіб, щоб користувачі могли спілкуватися з ним, не використовуючи голос чи рухи»
Це потребувало розробки алгоритму, який міг регулювати рухи робота лише на основі думок пацієнта. Алгоритм був підключений до головного убору, обладнаного електродами для виконання сканування електроенцефалограми (ЕЕГ) мозкової активності пацієнта.
Щоб скористатися системою, пацієнту достатньо подивитися на робота. Якщо робот зробить неправильний хід, мозок пацієнта видасть «повідомлення про помилку» за допомогою чітко ідентифікованого сигналу, наче пацієнт сказав: «Ні, не так». Тоді робот зрозуміє, що його дія неправильна, але спочатку не знатиме точно, чому.
Наприклад, чи підійшов він занадто близько до предмета чи занадто далеко від нього? Щоб допомогти роботу знайти правильну відповідь, повідомлення про помилку подається в алгоритм, який використовує метод зворотного підкріплення, щоб з'ясувати, чого хоче пацієнт і які дії має виконати робот.
Це відбувається методом проб і помилок, коли робот пробує різні рухи, щоб побачити, який з них правильний. Процес триває досить швидко — зазвичай роботу потрібно лише три-п'ять спроб, щоб з'ясувати правильну відповідь і виконати побажання пацієнта.
«Програма штучного інтелекту робота може швидко навчатися, але ви маєте повідомити їй, коли вона робить помилку, щоб вона могла виправити свою поведінку. Розробка технології виявлення сигналів помилки була однією з найбільших технічних проблем, з якими ми зіткнулися»
Провідний автор дослідження Ясон Бацианулис зазначив: «У нашому дослідженні було особливо складно пов’язати активність мозку пацієнта з системою керування роботом — або, іншими словами, «перетворити» сигнали мозку пацієнта на дії, які виконує робот. Ми зробили це, використавши машинне навчання, щоб пов’язати певний сигнал мозку з конкретним завданням. Потім ми пов’язали завдання з окремими елементами керування роботом, щоб робот робив те, що задумав пацієнт».
Дослідники сподіваються згодом використати свій алгоритм для керування інвалідними візками.
«Наразі ще належить подолати безліч інженерних перешкод. Інвалідні візки створюють зовсім новий набір проблем, оскільки і пацієнт, і робот перебувають у русі»
Команда дослідників також планує використати свій алгоритм з роботом, який може зчитувати кілька різних типів сигналів і координувати дані, отримані від мозку, з даними зорово-моторних функцій.
