Nije neuroprostetyk is in trochbraak fan AI Robotics

Wittenskippers by EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne) yn Switserlân hawwe de oprjochting oankundige fan in wrâld foar it earst foar robotyske hânkontrôle - in nij type neuroprostetyk dat minsklike kontrôle ferieniget mei keunstmjittige yntelliginsje (AI) automatisearring foar gruttere behendigheid fan robots en publisearre har ûndersyk yn Septimber 2019 yn Natuermasjine -yntelliginsje .

Neuroprostetyk (neurale prostetika) binne keunstmjittige apparaten dy't it senuwstelsel stimulearje as ferbetterje fia elektryske stimulearring om kompensaasjes te kompensearjen dy't ynfloed hawwe op motorfeardichheden, kognysje, fyzje, gehoar, kommunikaasje, as sintúchlike feardigens. Foarbylden fan neuroprostetyk omfetsje harsens-komputer-ynterfaces (BCI's), djippe harsestimulaasje, spinalkordstimulators (SCS), blaaskontrôleimplantaten, cochleaire ymplantaten, en hertstimmen.

De wrâldwide prostetyske wearde fan 'e boppeste ledematen wurdt ferwachte dat se troch 2025 2.3 miljard USD sille oerskriuwe, neffens sifers út in rapport fan augustus 2019 troch Global Market Insight. Yn 2018 berikte de wrâldwide merkwearde ien miljard USD basearre op itselde rapport. In skatte twa miljoen Amerikanen binne amputees, en d'r wurde jierliks ​​mear dan 185,000 amputaasjes dien, neffens it National Limb Loss Information Center. Faskulêre sykte is goed foar 82 prosint fan 'e Amerikaanske amputaasjes neffens it rapport.

In myoelektrike prothese wurdt brûkt om amputeare lichemsdielen te ferfangen troch in ekstern oandreaun keunstmjittich lid dat wurdt aktiveare troch de besteande spieren fan 'e brûker. Neffens it EPFL -ûndersykteam kinne de kommersjele apparaten dy't hjoed beskikber binne brûkers in heech nivo fan autonomy jaan, mar de behendigheid is nearne sa fluch as de yntakte minsklike hân.

“Kommersjele apparaten brûke meastentiids in systeem mei twa opnamen foar it kontrolearjen fan ien graad fan frijheid; dat is, ien sEMG -kanaal foar fleksje en ien foar útwreiding, ”skreau de EPFL -ûndersikers yn har stúdzje. “Hoewol it yntuïtyf is, biedt it systeem net folle fingerfluggens. Minsken ferlitte myoelektryske prothesen tsjin hege tariven, foar in part om't se fiele dat it nivo fan kontrôle net genôch is om de priis en kompleksiteit fan dizze apparaten te fertsjinjen.

Om it probleem fan behendigheid mei myoelektrike prostheses oan te pakken, namen EPFL-ûndersikers in ynterdissiplinêre oanpak foar dizze proof-of-concept-stúdzje troch de wittenskiplike fjilden fan neuroengineering, robotyk, en keunstmjittige yntelliginsje te kombinearjen om in diel fan 'e motorkommando te semi-automatisearjen foar "dielde kontrôle."

Silvestro Micera, EPFL's Bertarelli Foundation Chair yn Translational Neuroengineering, en heechlearaar Bioelectronics by Scuola Superiore Sant'Anna yn Italië, sjocht dizze dielde oanpak foar it kontrolearjen fan robotyske hannen kin de klinyske ynfloed en brûkberens ferbetterje foar in breed skala oan neuroprostetyske doelen lykas harsens -to-machine interfaces (BMI's) en bionyske hannen.

"Ien reden wêrom kommersjele protheses faker klassifisearjende decoders brûke ynstee fan proporsjoneel, is om't klassifisearders robúster bliuwe yn in bepaalde posysje," skreau de ûndersikers. "Foar it begripen is dit soarte kontrôle ideaal om tafallich fallen te foarkommen, mar offert brûkersagintskip troch it oantal mooglike hânhâldingen te beheinen. Us ymplemintaasje fan dielde kontrôle makket sawol brûkersburo mooglik as it fêstlizzen fan robustheid. Yn frije romte hat de brûker folsleine kontrôle oer hânbewegingen, wêrtroch ek willekeurige foarfoarming mooglik is foar gripen. ”

Yn dizze stúdzje rjochte de EPFL -ûndersikers har op it ûntwerp fan 'e softwarealgoritmen - de robotyske hardware dy't waard levere troch eksterne partijen bestiet út in Allegro Hand monteare op' e KUKA IIWA 7 -robot, in OptiTrack -kamerasysteem en TEKSCAN druksensoren.

De EPFL -wittenskippers makken in kinematyske proporsjonele dekoder troch it meitsjen fan in mearlaach perceptron (MLP) om te learen hoe de bedoeling fan 'e brûker te ynterpretearjen om it te oersetten yn beweging fan fingers op in keunstmjittige hân. In mearlaach perceptron is in feedforward keunstmjittich neuraal netwurk dat backpropagation brûkt. MLP is in metoade foar djippe learen wêr't ynformaasje foarút beweecht yn ien rjochting, fersus yn in syklus of loop troch it keunstmjittige neurale netwurk.

It algoritme wurdt traind troch ynfiergegevens fan 'e brûker dy't in searje hânbewegingen útfiert. Foar flugger konverginsje tiid waard de Levenberg – Marquardt metoade brûkt foar it oanpassen fan de netwurkgewichten ynstee fan gradientôfkomst. It opliedingsproses fan folslein model wie fluch en duorre minder dan 10 minuten foar elk fan 'e ûnderwerpen, wêrtroch it algoritme praktysk waard makke út in perspektyf foar klinysk gebrûk.

"Foar in amputeare is it eins heul lestich om de spieren in protte, in protte ferskillende manieren te kontraktearjen om alle manieren te kontrolearjen dy't ús fingers bewege," sei Katie Zhuang by it EPFL Translational Neural Engineering Lab, dy't de earste auteur wie fan 'e ûndersiikstúdzje . "Wat wy dogge is dat wy dizze sensoren op har oerbleaune stomp sette, en se dan opnimme en besykje te ynterpretearjen wat de bewegingssignalen binne. Om't dizze sinjalen in bytsje lawaaierich kinne wêze, wat wy nedich binne dit algoritme foar masine -learen dat betsjuttingsfolle aktiviteit extractet út dy spieren en se ynterpreteart yn bewegingen. En dizze bewegingen kontrolearje elke finger fan 'e robotyske hannen.

Om't de masinefoarsizzingen fan 'e fingerbewegingen miskien net 100 persint krekt binne, hawwe de EPFL -ûndersikers robotyske automatisearring opnaam om de keunstmjittige hân mooglik te meitsjen en automatysk te begjinnen te sluten om in objekt as it earste kontakt is makke. As de brûker in foarwerp frijlitte wol, is alles wat hy of sy hoecht te dwaan besykjen de hân te iepenjen om de robotyske controller út te skeakeljen, en de brûker wer yn kontrôle te setten oer de hân.

Neffens Aude Billard dy't EPFL's Learning Algorithms and Systems Laboratory liedt, is de robotyske hân yn steat om te reagearjen binnen 400 millisekonden. "Utrist mei druksensoren rûn de fingers, kin it it objekt reagearje en stabilisearje foardat it brein eins kin waarnimme dat it objekt glidet," sei Billard.

Troch it tapassen fan keunstmjittige yntelliginsje op neuroengineering en robotyk, hawwe de EPFL -wittenskippers de nije oanpak oantoand fan dielde kontrôle tusken masine- en brûkersintinsje - in foarútgong yn neuroprostetyske technology.

Copyright © 2019 Cami Rosso Alle rjochten foarbehâlden.