Новы нейрапратэзаванне - гэта прарыў у галіне робататэхнікі

Навукоўцы EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne) у Швейцарыі абвясцілі аб стварэнні першага ў свеце рабатызаванага кіравання рукамі - новага тыпу нейрапратэзаў, які аб'ядноўвае кіраванне чалавекам з дапамогай аўтаматызацыі штучнага інтэлекту (ШІ) для большай спрытнасці робата і апублікавалі свае даследаванні ў Верасень 2019 г. у Інтэлект машын прыроды .

Нейрапратэзаванне (нервовае пратэзаванне) - гэта штучныя прыстасаванні, якія стымулююць або ўзмацняюць нервовую сістэму пры дапамозе электрастымуляцыі, каб кампенсаваць недахопы, якія ўздзейнічаюць на маторыку, пазнанне, зрок, слых, зносіны альбо сэнсарныя навыкі. Прыклады нейрапратэзавання ўключаюць інтэрфейсы мозг-кампутар (BCI), глыбокую стымуляцыю мозгу, стымулятары спіннога мозгу (СКС), імплантаты кантролю мачавой бурбалкі, кахлеарныя імплантаты і сардэчныя кардыёстымулятары.

Чакаецца, што да 2025 года сусветнае значэнне пратэзавання верхняй канечнасці перавысіць 2,3 млрд. Долараў ЗША, паведамляецца ў справаздачы Global Market Insight за жнівень 2019 года. У 2018 годзе кошт сусветнага рынку дасягнуў аднаго мільярда долараў паводле таго ж справаздачы. Паводле ацэнак, два мільёны амэрыканцаў ампутаваны, і штогод праводзіцца больш за 185 000 ампутацый, паведамляе Нацыянальны інфармацыйны цэнтр пра страту канечнасцяў. Паводле справаздачы, сасудзістыя захворванні складаюць 82 працэнты ампутацый ЗША.

Міяэлектрычны пратэз выкарыстоўваецца для замены ампутаваных частак цела на штучную канечнасць, якая працуе звонку, якая актывуецца наяўнымі ў карыстальніка цягліцамі. Па словах даследчай групы EPFL, камерцыйныя прылады, якія сёння даступныя, могуць даць карыстальнікам высокі ўзровень аўтаномнасці, але спрыт нідзе не так рухомы, як непашкоджаная чалавечая рука.

«Камерцыйныя прылады звычайна выкарыстоўваюць сістэму з двума каналамі запісу для кіравання адной ступенню свабоды; гэта значыць, адзін канал sEMG для згінання і адзін для пашырэння », - напісалі даследчыкі EPFL у сваім даследаванні. «У той час як інтуітыўна зразумелая, сістэма забяспечвае мала спрыту. Людзі адмаўляюцца ад міяэлектрычных пратэзаў з высокай хуткасцю, збольшага таму, што яны адчуваюць, што ўзровень кантролю недастатковы, каб адпавядаць цане і складанасці гэтых прылад ".

Каб вырашыць праблему спрытнасці з міяэлектрычнымі пратэзамі, даследчыкі EPFL выкарысталі міждысцыплінарны падыход да гэтага даследавання пацверджання канцэпцыі шляхам аб'яднання навуковых абласцей нейраінжынерыі, робататэхнікі і штучнага інтэлекту для паўаўтаматызацыі часткі рухавіка для "агульнага карыстання" кантроль ».

Silvestro Micera, кіраўнік фонду Бертарэлі EPFL па трансляцыйнай нейраінжынерыі і прафесар біяэлектронікі ў Scuola Superiore Sant'Anna, Італія, лічыць, што гэты агульны падыход да кіравання рукамі-робатамі можа палепшыць клінічнае ўздзеянне і зручнасць для шырокага спектру нейрапратэзавання, такіх як мозг -да машыны інтэрфейсы (ІМТ) і біянічныя стрэлкі.

"Адна з прычын, па якой камерцыйныя пратэзы часцей выкарыстоўваюць дэкодэры на аснове класіфікатараў замест прапарцыйных, заключаецца ў тым, што класіфікатары больш надзейна застаюцца ў пэўнай позе", - напісалі даследчыкі. «Для схаплення гэты тып кіравання ідэальна падыходзіць для прадухілення выпадковага падзення, але прыносіць у ахвяру карыстальніцкае агенцтва, абмяжоўваючы колькасць магчымых пастаў рук. Наша рэалізацыя агульнага кантролю дазваляе як карыстальніцкаму агенцтву, так і зразумець надзейнасць. У свабоднай прасторы карыстальнік мае поўны кантроль над рухамі рук, што таксама дазваляе ажыццяўляць валявое папярэдняе фарміраванне для захопу ».

У гэтым даследаванні даследчыкі EPFL засяродзіліся на распрацоўцы праграмных алгарытмаў - робатызаванае абсталяванне, якое прадастаўляецца знешнімі бакамі, складаецца з Allegro Hand, усталяванага на робаце KUKA IIWA 7, сістэмы камер OptiTrack і датчыкаў ціску TEKSCAN.

Навукоўцы EPFL стварылі кінематычны прапарцыйны дэкодэр, стварыўшы шматслаёвы персептрон (MLP), каб даведацца, як інтэрпрэтаваць намер карыстальніка, каб перавесці яго ў рух пальцаў на штучнай руцэ. Шматслаёвы персептрон - гэта штучная нейронная сетка, якая выкарыстоўвае зваротнае распаўсюджванне. MLP - гэта метад глыбокага навучання, пры якім інфармацыя рухаецца наперад у адным кірунку, у параўнанні з цыклам або цыклам праз штучную нейронную сетку.

Алгарытм навучаецца на ўваходных дадзеных карыстальніка, якія выконваюць шэраг рухаў рукі. Для больш хуткага часу збліжэння быў выкарыстаны метад Левенберга – Маркарда для падганяння вагаў сеткі замест градыентнага спуску. Поўнамадэльны працэс навучання быў хуткім і займаў менш за 10 хвілін для кожнага з падыспытных, што робіць алгарытм практычным з пункту гледжання клінічнага выкарыстання.

"Для ампутаванага на самай справе вельмі складана скараціць мышцы на шмат-шмат розных спосабаў кантраляваць усе спосабы руху пальцаў", - сказала Кэці Чжуан з трансляцыйнай лабараторыі нейротэхнікі EPFL, якая была першым аўтарам даследчага даследавання. . «Што мы робім, гэта тое, што мы ставім гэтыя датчыкі на пакінуты пень, а потым запісваем іх і спрабуем інтэрпрэтаваць, што такое сігналы руху. Паколькі гэтыя сігналы могуць быць трохі шумнымі, нам патрэбен алгарытм машыннага навучання, які выцягвае з гэтых цягліц значную актыўнасць і інтэрпрэтуе іх у руху. І менавіта гэтыя рухі кіруюць кожным пальцам рабатызаваных рук ».

Паколькі машынныя прагнозы рухаў пальцаў могуць быць не дакладнымі на 100 адсоткаў, даследчыкі EPFL уключылі рабатызаваную аўтаматызацыю, каб уключыць штучную руку і аўтаматычна пачаць зачыняцца вакол аб'екта, як толькі будзе здзейснены першапачатковы кантакт. Калі карыстальнік хоча вызваліць аб'ект, яму застаецца толькі паспрабаваць адкрыць руку, каб адключыць рабатызаваны кантролер, і вярнуць карыстальніка кантроль над рукой.

Па словах Одэ Білард, які ўзначальвае лабараторыю алгарытмаў і сістэм навучання EPFL, рука робата здольная рэагаваць на працягу 400 мілісекунд. "Абсталяваны датчыкамі ціску па ўсіх пальцах, ён можа рэагаваць і стабілізаваць аб'ект, перш чым мозг рэальна ўспрыме, што аб'ект слізгае", - сказаў Білард.

Ужываючы штучны інтэлект у нейраінжынерыі і робататэхніцы, навукоўцы EPFL прадэманстравалі новы падыход агульнага кантролю паміж машынай і намерам карыстальніка - прагрэс у нейрапратэзаванні тэхналогій.

Аўтарскае права © 2019 Cami Rosso. Усе правы абаронены.