Yeni Neyroprostetik bir Süni Robot Kəşfidir

İsveçrədəki EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne) alimləri, dünyada robotu əl nəzarəti üçün ilk - insan nəzarətini daha çox robot çevikliyi üçün süni intellekt (AI) avtomatlaşdırma ilə birləşdirən yeni bir nöroprostetik növü yaratdıqlarını elan etdilər Sentyabr 2019 Təbiət Maşın Zəkası .

Neyroprostetiklər (sinir protezləri), motor bacarıqlarını, idrak, görmə, eşitmə, ünsiyyət və ya duyğu qabiliyyətlərini təsir edən çatışmazlıqları kompensasiya etmək üçün sinir sistemini elektrik stimullaşdırılması yolu ilə stimullaşdıran və ya artıran süni cihazlardır. Beyin-kompüter interfeysləri (BKİ), dərin beyin stimullaşdırılması, onurğa beyni stimulyatorları (SCS), mesane nəzarət implantları, koklear implantlar və ürək pacemakerləri neyroprostetik nümunələrdir.

Global Market Insight-ın 2019-cu ilin Avqust hesabatındakı rəqəmlərə görə, 2025-ci ilə qədər dünyada yuxarı ətraf protezi dəyərinin 2,3 milyard ABŞ dollarından çox olacağı gözlənilir. 2018-ci ildə eyni hesabata əsasən dünya bazar dəyəri bir milyard ABŞ dollarına çatdı. Milli Limb Loss Information Center-ə görə, təqribən iki milyon amerikalı amputedir və ildə 185.000-dən çox amputasiya edilir. Hesabata görə, damar xəstəlikləri ABŞ amputasiyalarının yüzdə 82-ni təşkil edir.

Mioelektrik protez, kəsilmiş bədən hissələrini istifadəçinin mövcud əzələləri tərəfindən aktivləşdirilən xaricdən işləyən süni bir üzvlə əvəz etmək üçün istifadə olunur. EPFL tədqiqat qrupuna görə, bu gün mövcud olan ticarət cihazları istifadəçilərə yüksək səviyyədə muxtariyyət verə bilər, lakin çeviklik heç bir yerdə toxunulmamış insan əli qədər çevik deyil.

“Ticarət cihazları ümumiyyətlə tək bir sərbəstlik dərəcəsini idarə etmək üçün iki qeydli kanal sistemindən istifadə edirlər; yəni bir fleksiyon üçün bir sEMG kanalı və bir də uzantı üçün ”deyə EPFL tədqiqatçıları araşdırmalarında yazdılar. “İntuitiv olsa da, sistem az çeviklik təmin edir. İnsanlar mioelektrik protezləri qismən yüksək səviyyədə tərk edirlər, çünki hissələr bu cihazların qiymətinə və mürəkkəbliyinə görə nəzarət səviyyəsinin yetərsiz olduğunu düşünürlər. ”

Mioelektrik protezlərlə çeviklik problemini həll etmək üçün EPFL tədqiqatçıları motor bölməsinin bir hissəsini yarı avtomatlaşdırmaq üçün neyro mühəndislik, robototexnika və süni intellekt elmi sahələrini birləşdirərək bu konsepsiya sübutu işi üçün fənlərarası bir yanaşma etdilər. nəzarət. ”

EPFL-in Tərcümə Nöro Mühəndisliyi üzrə Bertarelli Vəqfi Sədri və İtaliyada Scuola Superiore Sant'Anna-da Bioelektronika professoru Silvestro Micera, robot əlləri idarə etmək üçün bu paylaşılan yanaşmanın beyin kimi geniş bir sıra neyroprostetik məqsədlər üçün klinik təsirini və istifadəsini inkişaf etdirə biləcəyini düşünür. - maşın interfeysləri (BMI) və biyonik əllər.

"Ticarət protezlərinin nisbi olanlar əvəzinə təsnifat əsaslı dekoderlərdən daha çox istifadə etmələrinin bir səbəbi, təsnifatçıların müəyyən bir duruşda daha möhkəm qalmalarıdır" deyə tədqiqatçılar yazdılar. “İdarəetmə üçün bu cür nəzarət təsadüfən düşmənin qarşısını almaq üçün idealdır, lakin mümkün duruşların sayını məhdudlaşdıraraq istifadəçi agentliyini qurban verir. Paylaşılan nəzarəti tətbiq etmək həm istifadəçi agentliyinə, həm də möhkəmliyi qavramağa imkan verir. Boş məkanda istifadəçi əl hərəkətlərinə tam nəzarət edir və bu da tutmaq üçün iradi olaraq əvvəlcədən formalaşmağa imkan verir. ”

Bu işdə, EPFL tədqiqatçıları, proqram alqoritmlərinin dizaynına diqqət yetirdilər - xarici tərəflər tərəfindən təmin edilən robotik aparat KUKA IIWA 7 robotuna quraşdırılmış bir Allegro Əlindən, bir OptiTrack kamera sistemindən və TEKSCAN təzyiq sensorlarından ibarətdir.

EPFL alimləri, süni əldəki barmaqların hərəkətinə çevirmək üçün istifadəçinin niyyətini necə şərh edəcəyini öyrənmək üçün çox qatlı bir qavrayış (MLP) yaradaraq kinematik bir nisbi dekoder yaratdılar. Çox qatlı bir perceptron, geri çəkilmədən istifadə edən bir süni sinir şəbəkəsidir. MLP, məlumatın süni sinir şəbəkəsi vasitəsilə bir dövr və ya döngə ilə müqayisədə bir istiqamətdə irəlilədiyi dərin bir öyrənmə metodudur.

Alqoritm bir sıra əl hərəkətlərini həyata keçirən istifadəçinin giriş məlumatları ilə öyrədilir. Daha sürətli yaxınlaşma vaxtı üçün, qradiyent enmə əvəzinə şəbəkə ağırlıqlarına uyğunlaşmaq üçün Levenberg-Marquardt metodu istifadə edildi. Tam model təlim prosesi sürətli idi və hər bir mövzu üçün 10 dəqiqədən az vaxt sərf olundu və alqoritmi klinik istifadə baxımından praktik etdi.

Tədqiqat işinin ilk müəllifi olan EPFL Translational Sinir Mühəndisliyi Laboratoriyasında Katie Zhuang, "Ampute üçün əslində əzələlərin barmaqlarımızın hərəkət etməsi yollarını idarə etmək üçün bir çox fərqli üsulla çox çətindir" dedi. . “Nə edirik, bu sensorları qalan kötüklərin üstünə qoyuruq, sonra qeyd edib hərəkət siqnallarının nə olduğunu şərh etməyə çalışırıq. Bu siqnallar bir az səs-küylü ola biləcəyi üçün bizə lazım olan bu əzələlərdən mənalı fəaliyyət çıxaran və hərəkətlərə şərh edən bu maşın öyrənmə alqoritmidir. Bu hərəkətlər robot əllərin hər barmağını idarə edən şeylərdir. ”

Barmaq hərəkətlərinin maşın proqnozları yüzdə 100 dəqiq olmaya bildiyindən, EPFL tədqiqatçıları, süni ələ imkan vermək və ilkin təmas qurulduqdan sonra bir obyekt ətrafında avtomatik olaraq bağlanmağa başlamaq üçün robot avtomatlaşdırma tətbiq etdilər. İstifadəçi bir obyekti buraxmaq istəyirsə, etməsi lazım olan şey robot nəzarətçisini söndürmək üçün əlini açmaq və istifadəçini yenidən əli idarəsinə verməkdir.

EPFL-in Öyrənmə Alqoritmləri və Sistemləri Laboratoriyasına rəhbərlik edən Aude Billardın dediyinə görə, robot əl 400 milisaniyədə reaksiya göstərə bilir. "Bütün barmaqlarınız boyunca təzyiq sensörləri ilə təchiz edilmiş, beyin cismin sürüşdüyünü hiss etmədən əvvəl cisimə reaksiya verə və sabitləşdirə bilər" dedi Billard.

Süni intellekti neyro mühendislik və robototexnika tətbiq edərək, EPFL alimləri maşın və istifadəçi niyyəti arasında paylaşılan idarəetmənin yeni yanaşmasını - neyroprostetik texnologiyada irəliləməni nümayiş etdirdilər.

Müəllif hüquqları © 2019 Cami Rosso Bütün hüquqlar qorunur.