Nuwe neuroprotese is 'n deurbraak van AI -robotika

Wetenskaplikes van EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne) in Switserland het die skepping van 'n wêreld se eerste vir robotiese handbeheer aangekondig - 'n nuwe soort neuroprostetika wat menslike beheer verenig met outomatiese kunsmatige intelligensie (AI) vir groter robotvaardigheid en hul navorsing gepubliseer in September 2019 in Intelligensie van die natuurmasjien .

Neuroprostetika (neurale prostetika) is kunsmatige toestelle wat die senuweestelsel stimuleer of versterk deur middel van elektriese stimulasie om te kompenseer vir tekorte wat motoriese vaardighede, kognisie, visie, gehoor, kommunikasie of sensoriese vaardighede beïnvloed. Voorbeelde van neuroprostetika sluit in brein-rekenaar-koppelvlakke (BCI's), diep breinstimulasie, rugmurgstimulators (SCS), blaasbeheerimplantate, kogleêre inplantings en hartpasmakers.

Die wêreldwye prostetiese waarde van die boonste ledemate sal na verwagting teen 2025 2,3 miljard dollar oorskry, volgens syfers uit 'n verslag van Augustus 2019 deur Global Market Insight. In 2018 het die wêreldwye markwaarde een miljard dollar bereik op grond van dieselfde verslag. Na raming twee miljoen Amerikaners is amputees, en daar word jaarliks ​​meer as 185 000 amputasies gedoen, volgens die National Limb Loss Information Center. Volgens die verslag is vaskulêre siektes verantwoordelik vir 82 persent van die Amerikaanse amputasies.

'N Miëoelektriese prostese word gebruik om geamputeerde liggaamsdele te vervang met 'n ekstern aangedrewe kunslid wat deur die gebruiker se spiere geaktiveer word. Volgens die EPFL -navorsingspan kan die kommersiële toestelle wat vandag beskikbaar is, gebruikers 'n hoë mate van outonomie gee, maar die behendigheid is nêrens so rats as die ongeskonde menslike hand nie.

'Kommersiële toestelle gebruik gewoonlik 'n tweekanaal-kanaalstelsel om 'n enkele mate van vryheid te beheer; dit wil sê een sEMG -kanaal vir buiging en een vir uitbreiding, ”het die EPFL -navorsers in hul studie geskryf. 'Die stelsel is intuïtief, maar bied min behendigheid. Mense laat myo -elektriese prosteses teen hoë pryse weg, deels omdat hulle voel dat die vlak van beheer onvoldoende is om die prys en kompleksiteit van hierdie toestelle te verdien. ”

Om die probleem van behendigheid met myo-elektriese prostese aan te spreek, het EPFL-navorsers 'n interdissiplinêre benadering gevolg vir hierdie bewys-van-konsepstudie deur die wetenskaplike velde van neuro-ingenieurswese, robotika en kunsmatige intelligensie te kombineer om 'n deel van die motoriese opdrag semi-outomaties te kombineer vir 'gedeelde' beheer. ”

Silvestro Micera, EPFL se Bertarelli Foundation-leerstoel in translasionele neuro-ingenieurswese, en professor in bioelektronika aan Scuola Superiore Sant'Anna in Italië, is van mening dat hierdie gedeelde benadering vir die beheer van robotiese hande die kliniese impak en bruikbaarheid van 'n wye verskeidenheid neuroprostetiese doeleindes, soos brein, kan verbeter -to-machine interfaces (BMI's) en bioniese hande.

"Een van die redes waarom kommersiële prostese meer algemeen klassifiseringsgebaseerde dekodeerders gebruik in plaas van proporsionele, is omdat klassifiseerders meer robuust in 'n spesifieke postuur bly," het die navorsers geskryf. 'Om dit te begryp, is hierdie tipe beheer ideaal om te voorkom dat dit toevallig val, maar offer gebruikersagentskap op deur die aantal moontlike handposisies te beperk. Ons implementering van gedeelde beheer maak dit moontlik vir beide gebruikersagentskappe en om robuustheid te begryp. In die vrye ruimte het die gebruiker volle beheer oor handbewegings, wat ook voorsiening maak vir voorgevormde grepe. ”

In hierdie studie het die EPFL -navorsers gefokus op die ontwerp van die sagtewarealgoritmes - die robotapparatuur wat deur eksterne partye verskaf is, bestaan ​​uit 'n Allegro Hand gemonteer op die KUKA IIWA 7 -robot, 'n OptiTrack -kamerastelsel en TEKSCAN -druksensors.

Die EPFL -wetenskaplikes het 'n kinematiese proporsionele dekodeerder geskep deur 'n multilayer perceptron (MLP) te skep om te leer hoe om die bedoeling van die gebruiker te interpreteer om dit te omskep in beweging van vingers op 'n kunsmatige hand. 'N Meerlaagse perseptron is 'n voortslepende kunsmatige neurale netwerk wat terugverspreiding gebruik. MLP is 'n diepgaande leermetode waar inligting in een rigting vorentoe beweeg, in 'n siklus of lus deur die kunsmatige neurale netwerk.

Die algoritme word opgelei deur invoerdata van die gebruiker wat 'n reeks handbewegings uitvoer. Vir 'n vinniger konvergensietyd is die Levenberg – Marquardt -metode gebruik om die netwerkgewigte te pas in plaas van afdraande afdraande. Die volledige modelopleidingsproses was vinnig en het minder as 10 minute vir elk van die vakke geneem, wat die algoritme prakties gemaak het vanuit 'n kliniese gebruiksperspektief.

"Vir 'n geamputeerde is dit eintlik baie moeilik om die spiere op baie verskillende maniere saam te trek om al die maniere waarop ons vingers beweeg te beheer," het Katie Zhuang by die EPFL Translational Neural Engineering Lab gesê, wat die eerste skrywer van die navorsingstudie was. . 'Wat ons doen, is dat ons hierdie sensors op hul oorblywende stomp sit en dit dan opneem en probeer interpreteer wat die bewegingsseine is. Omdat hierdie seine 'n bietjie raserig kan wees, benodig ons hierdie masjienleer -algoritme wat betekenisvolle aktiwiteit uit die spiere onttrek en in bewegings interpreteer. En hierdie bewegings beheer elke vinger van die robotiese hande. ”

Omdat die masjienvoorspellings van die vingerbewegings moontlik nie 100 persent akkuraat is nie, het die EPFL -navorsers robotiese outomatisering opgeneem om die kunsmatige hand moontlik te maak en om outomaties om 'n voorwerp te begin sluit sodra die eerste kontak gemaak is. As die gebruiker 'n voorwerp wil loslaat, hoef hy of sy net die hand oop te maak om die robotiese beheerder uit te skakel en die gebruiker weer in beheer van die hand te plaas.

Volgens Aude Billard, leier van EPFL's Learning Algorithms and Systems Laboratory, kan die robothand binne 400 millisekondes reageer. 'Toegerus met druksensors langs die vingers, kan dit reageer en die voorwerp stabiliseer voordat die brein werklik kan agterkom dat die voorwerp gly,' sê Billard.

Deur kunsmatige intelligensie op neuro -ingenieurswese en robotika toe te pas, het die EPFL -wetenskaplikes die nuwe benadering van gedeelde beheer tussen masjien en gebruikersvoorneme getoon - 'n vooruitgang in neuroprostetiese tegnologie.

Kopiereg © 2019 Cami Rosso Alle regte voorbehou.