Жаңы Нейропротез - бул жасалма интеллект робототехникасынын жетишкендиги

Швейцариядагы EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne) илимпоздору дүйнөдө роботту башкаруучу кол менен башкаруу боюнча дүйнөдө биринчи жолу роботтун ыкчамдыгы үчүн жасалма интеллект (AI) автоматизациясы менен адамдын башкаруусун бириктирген нейропротездин жаңы түрүн жараткандыгын жарыялашты. Сентябрь 2019 Nature Machine Intelligence .

Нейропростетика (нервдик протездөө) - бул кыймылдаткыч көндүмдөрүнө, таанып билүү жөндөмүнө, көрүү жөндөмүнө, угууга, байланышка же сенсордук жөндөмдөргө таасир эткен кемчиликтердин ордун толтуруу үчүн электрдик дүүлүктүрүү аркылуу нерв системасын кыймылга келтирүүчү же күчөтүүчү жасалма шаймандар. Нейропростетиканын мисалдары: мээ-компьютер интерфейстери (БЦИ), мээни терең стимуляциялоо, жүлүндүн стимуляторлору (SCS), табарсыкты контролдоо имплантаттары, кохлеардык имплантаттар жана жүрөктүн кардиостимулятору.

Global Market Insight тарабынан 2019-жылдын август айындагы отчеттун маалыматтарына ылайык, 2025-жылга чейин дүйнө жүзү боюнча жогорку протездөө наркы 2,3 миллиард АКШ долларынан ашат. Ушул эле отчеттун негизинде 2018-жылы дүйнө жүзү боюнча базар баасы бир миллиард АКШ долларына жетти. Болжол менен эки миллиондой америкалыктар буту-колунан жаракат алышкан жана жыл сайын 185000ден ашуун кишинин ампутациясы жасалат, деп билдирди Улуттук Лимбалардын Лабордук Маалымат Борбору. Отчетто айтылгандай, кан тамыр оорулары АКШнын ампутациясынын 82 пайызын түзөт.

Миоэлектрикалык протез дененин кесилген бөлүктөрүн колдонуучунун колдо болгон булчуңдары активдештирген тышкы кубаттуулуктагы жасалма мүчөгө алмаштыруу үчүн колдонулат. EPFL изилдөө тобунун айтымында, бүгүнкү күндө сатылып жаткан коммерциялык шаймандар колдонуучуларга жогорку деңгээлде өз алдынчалуулукту бере алат, бирок эптүүлүк эч жерде адам колу тийгендей эле ыкчам эмес.

«Коммерциялык шаймандар адатта бир деңгээлдеги эркиндикти көзөмөлдөө үчүн эки жазма канал системасын колдонушат; башкача айтканда, ийилүү үчүн бир sEMG каналы жана кеңейтүү үчүн ”, - деп жазган EPFL изилдөөчүлөрү. «Интуитивдүү болгону менен, система эптүүлүктү аз камсыз кылат. Адамдар миоэлектрдик протездерден жогорку ылдамдыкта баш тартышат, себеби алардын бир бөлүгү бул шаймандардын баасы жана татаалдыгы үчүн көзөмөлдөө деңгээли жетишсиз деп эсептешет ».

Миоэлектрикалык протездер менен иштөө жөндөмүн чечүү үчүн, EPFL изилдөөчүлөрү нейроинженерия, робототехника жана жасалма интеллект илимий тармактарын айкалыштырып, мотор командасынын бир бөлүгүн жарым автоматташтыруу үчүн концепцияны далилдөөгө багытталган дисциплиналар аралык мамилени «бөлүштү көзөмөлдөө ”.

Silvestro Micera, EPFLдин Бертарелли фондунун трансляциялык нейроинженерия бөлүмүнүн төрагасы жана Италиядагы Scuola Superiore Sant'Anna компаниясынын биоэлектроника профессору, робот колдорду башкарууга болгон ушул ыкма мээ сыяктуу нейропротездөөчү максаттардын кеңири спектринде клиникалык таасирин жана ыңгайлуулугун жакшыртат деп эсептейт. - машина-интерфейстер (BMI) жана бионикалык колдор.

"Коммерциялык протездердин пропорционалдык эмес, классификаторго негизделген декодерлерди көбүрөөк колдонушунун бир себеби, классификаторлор белгилүү бир позада бекем сакталат", - деп жазган изилдөөчүлөр. «Түшүнүү үчүн, көзөмөлдүн бул түрү кокустан түшүп кетүүдөн сактануу үчүн колдонулат, бирок колдонуучулардын агенттиктерин курмандыкка алып келиши мүмкүн. Биздин биргелешкен көзөмөлдү ишке ашыруу колдонуучунун агентигине жана бекемдигин түшүнүүгө мүмкүнчүлүк берет. Бош мейкиндикте колдонуучу кол кыймылын толугу менен көзөмөлдөйт, бул ошондой эле түшүнүү үчүн алдын-ала ыктыярдуу формага келтирүүгө мүмкүнчүлүк берет. ”

Бул изилдөөдө EPFL изилдөөчүлөрү программалык алгоритмдерди иштеп чыгууга көңүл бурушкан - тышкы тараптар тарабынан берилген роботтук аппаратура KUKA IIWA 7 роботуна орнотулган Allegro Hand, OptiTrack камера тутуму жана TEKSCAN басым сенсорлорунан турат.

EPFL окумуштуулары колдонуучунун жасалма колдогу манжаларынын кыймылына которуу максатында колдонуучунун ниетин чечмелөөнү үйрөнүү үчүн көп катмардуу перцептрон (MLP) түзүп, кинематикалык пропорционалдык декодерди жаратышты. Көп катмардуу перцептрон - бул артка кайтууну колдонгон, жасалма нейрон тармагы. MLP - бул маалымат бир багытта алга жылып, жасалма нейрон түйүнү аркылуу цикл же цикл менен алга жылган терең окутуу ыкмасы.

Алгоритм колдонуучунун кол кыймылын бир катар жүзөгө ашырган маалыматтарды киргизүү менен үйрөтүлөт. Тезирээк жакындашуу үчүн, тармактын салмагын градиент боюнча эмес, Левенберг-Марквартт ыкмасы колдонулган. Толук үлгүдөгү окутуу процесси тез жүрүп, предметтердин ар бири үчүн 10 мүнөткө жетпеген убакыт талап кылынып, алгоритмди клиникалык колдонуу көз карашынан алганда практикалык ишке ашырылды.

"Кесилген адам үчүн булчуңдарды кысуу чындыгында, манжалардын кыймылдашы ыкмаларын башкаруунун ар кандай жолдору", - дейт Кэти Чжуан изилдөө ишинин биринчи автору болгон EPFL Translational Neural Engineering лабораториясында. . «Биз эмне кылабыз, бул сенсорлорду калган дүмүрлөрүнө коюп, андан кийин аларды жазып алып, кыймыл сигналдары эмне экендигин чечмелөөгө аракет кылабыз. Бул сигналдар бир аз ызы-чуу болушу мүмкүн болгондуктан, бизге бул булчуңдардан маанилүү иш-аракеттерди алып чыгып, аларды кыймыл-аракеттерге чечмелеп берген бул машинаны үйрөнүү алгоритми керек. Ошондой эле бул кыймылдар роботтогон колдун ар бир манжасын башкарат ”.

Манжалардын кыймылын машинада алдын-ала айтуу 100 пайызга туура келбеши үчүн, EPFL изилдөөчүлөрү жасалма колду иштетүү жана баштапкы байланыш түзүлгөндөн кийин объектинин айланасында автоматтык түрдө жабыла баштоо үчүн роботтоштурулган автоматташтырууну киргизишкен. Эгерде колдонуучу бир нерсени коё бергиси келсе, анда ал робот-контроллерди өчүрүп, колдонуучуну кайра колуна өткөрүп берүү үчүн колун ачууга аракет кылышы керек.

EPFLдин окуу алгоритмдери жана тутумдары лабораториясын жетектеген Ауде Билларддын айтымында, роботтошкон кол 400 миллисекунд ичинде реакция жасай алат. "Бардык манжаларындагы басым сенсорлору менен жабдылган ал мээ чындыгында тайгаланып кеткенин сезе электе объектини реакциялап, турукташтыра алат", - деди Биллард.

Нейроинженерияга жана робототехникага жасалма интеллектти колдонуу менен, EPFL окумуштуулары машина менен колдонуучунун ниетин биргелешип башкаруунун жаңы ыкмасын - нейропротездөөчү технологиянын өнүгүшүн көрсөтүштү.

Copyright © 2019 Cami Rosso Бардык укуктар корголгон.