New Neuroprosthetic Serkeftinek Robotîkî ya AI -yê Ye

Zanyarên li EPFL (École polytechnique fédérale de Lausanne) li Swîsreyê damezrandina yekem cîhanî ji bo kontrolkirina destê robotîk -celebek nû ya neuroprotestîkî ya ku ji bo jêhatîbûna robotan kontrola mirovî bi xweseriya sûnî (AI) re yek dike û lêkolîna xwe weşandin Septemberlon 2019 li Nature Machine Intelligence .

Neuroprostetîk (protezên neuralî) amûrên çêkirî ne ku pergala nervê bi stimulasyona elektrîkê teşwîq dikin an pêşve dixin da ku kêmasiyên ku bandorê li jêhatîbûnên motor, nasîn, dîtin, bihîstin, danûstendin, an jêhatîbûnên hîsî dikin telafî bikin. Nimûneyên neuroprostetîkî di navbêna mejî-computer (BCI) de, stimulasyona kûr a mêjî, stimulatorên mêjiyê piştê (SCS), împlantên kontrolkirina mîzdankê, implantên kokê, û pacemakerên dil hene.

Li gorî hejmarên raporek Tebaxa 2019 -an a Global Market Insight, tê payîn ku nirxa protezên lemlateya jorîn a cîhanê heya sala 2025 -an ji 2.3 mîlyar USD derbas bike. Di 2018 de, nirxa bazara cîhanî li gorî heman raporê gihîşt yek mîlyar USD. Li gorî Navenda Agahdariya Niştimanî ya Windakirina Limbêlan, li gorî texmînan du mîlyon Amerîkî amputees in, û salane zêdetirî 185,000 jêkirin hene. Li gorî raporê nexweşiya damar ji sedî 82 qutbûnên Dewletên Yekbûyî pêk tîne.

Protezek myoelectric tête bikar anîn da ku perçeyên laşê jêkirî bi endamek sûnî ya ku ji derve ve tê hêz kirin û ji hêla masûlkeyên heyî yên bikarhêner ve tê aktîf kirin, bikar bîne. Li gorî tîmê lêkolînê yê EPFL, cîhazên bazirganî yên ku îro hene dikarin bikarhênerek xweseriyek bilind bidin bikarhêneran, lê jêhatîbûn li tu deran bi qasî destê mirovê saxlem hema hema çuçik nine.

"Amûrên bazirganî bi gelemperî pergalek du-tomarkirinê bikar tînin ku yek astek azadiyê kontrol bikin; ango, yek kanala sEMG ji bo tewandinê û yek jî ji bo dirêjkirinê, "lêkolînerên EPFL di lêkolîna xwe de nivîsandin. "Gava ku intuitive, pergal jêhatîbûnek piçûk peyda dike. Mirov dev ji protezên myoelectric bi rêjeyên bilind berdidin, beşek jî ji ber ku ew hîs dikin ku asta kontrolê têra nirx û tevliheviya van amûran nake. "

Ji bo çareserkirina pirsgirêka jêhatîbûna bi protezên myoelectric, lêkolînerên EPFL ji bo vê lêkolîna delîl-têgihîştinek bi navgîniya warên zanistî yên neuro-endezyariyê, robotîkî û hişmendiya sûnî ve berhevokek navdîsîplînî girtin da ku perçeyek ji fermana motorê ji bo "hevbeş" nîv-otomatîk bike. kontrol."

Silvestro Micera, Serokê Weqfa Bertarelli ya EPFL di Neuroengineering-a Veguheztinê de, û Profesorê Bioelectronics li Scuola Superiore Sant'Anna li Italytalya, nêrînên vê nêzîkatiya hevbeş ji bo kontrolkirina destên robotîk dikare bandora klînîkî û karanîna ji bo cûrbecûr mebestên neuroprostetîkî yên wekî mejî baştir bike. -bihêzên makîneyê (BMI) û destên bionîkî.

"Sedemek ku protezên bazirganî pirtir li şûna yên berhevker deşîfrekerên li gorî dabeşker bikar tînin ev e ku çînkerker bi hêztir di pozîsyonek taybetî de dimînin," lêkolînvanan nivîsandin. "Ji bo têgihîştinê, ev celeb kontrol îdeal e ku pêşî li daketina qeza bigire lê bi sînorkirina hejmara helwestên mumkin ên destan ajansa bikarhêner qurban dike. Pêkanîna meya kontrolê ya hevbeş hem ajansa bikarhêner û hem jî bihêzbûna destûrê dide. Di cîhê belaş de, bikarhêner kontrola tevde ya li ser tevgerên destan heye, ku ev jî dihêle pêş-şekilkirina dilxwazî ​​ji bo têgihîştinê. "

Di vê lêkolînê de, lêkolînerên EPFL balê dikişînin ser sêwirana algorîtmayên nermalavê - zexîreya robotîkî ya ku ji hêla aliyên derve ve hatî peyda kirin ji Destek Allegro pêk tê ku li ser robotê KUKA IIWA 7, pergalek kamera OptiTrack û senatorên zextê yên TEKSCAN pêk tê.

Zanyarên EPFL bi afirandina perceptronek pir -cûrbecûr (MLP) dekoderek nîsbetî ya kinematîkî çêkir ku fêr bibe ka meriv niyeta bikarhêner çawa şîrove dike da ku wê veguhezîne bizava tiliyên destekî çêkirî. Perceptronek pir -xalî tevneke neuralî ya çêkirî ya pêşverû ye ku paşpirtika bikar tîne. MLP rêbazek fêrbûna kûr e ku tê de agahdarî di yek alî de pêşve diçe, berevajî di çerxek an xelekek de bi navgîniya tora neuralî ya çêkirî.

Algorîtmayê bi daneya têketinê ya ji bikarhêner ve ku rêzek tevgerên destan pêk tîne perwerde dike. Ji bo dema lihevhatinê zûtir, rêbaza Levenberg -Marquardt ji bo bicîhkirina giraniya torê li şûna daketina gradient hate bikar anîn. Pêvajoya perwerdehiya tev-model bilez bû û ji bo her yekê ji 10 deqeyan kêmtir kişand, algorîtmayê ji perspektîfek karanîna klînîkî ve kir pratîkî.

Katie Zhuang li EPFL Translational Neural Engineering Lab, ku yekem nivîskarê lêkolînê bû . "Ya ku em dikin ev e ku em van senzor li stûyê wan ên mayî bixin, û dûv re wan tomar bikin û hewl bidin ku şirove bikin ka nîşanên tevgerê çi ne. Ji ber ku ev îşaret dikarin hinekî dengdar bin, ya ku ji me re lazim e ev algorîtmaya fêrbûna makîneyê ye ku çalakiya watedar ji wan masûlkan derdixe û wan di nav tevgeran de şîrove dike. These ev tevger her tiliya destên robotîk kontrol dikin. "

Ji ber ku pêşbîniyên makîneyê yên tevgerên tiliyan dibe ku ji sedî 100 ne rast bin, lêkolînerên EPFL otomatîzasyona robotîkî tevne kirin da ku desta çêkirî çalak bike û gava ku pêwendiya destpêkê çêbibe bixweber dest bi girtina derdorek bike. Ger bikarhêner bixwaze tiştek berde, ya ku divê bike ew e ku hewl bide ku destê xwe veke da ku kontrolkerê robotîkî vemirîne, û bikarhêner dîsa bixe bin kontrola desta.

Li gorî Aude Billard ku serpereştiya Laboratûara Perwerde û Algorîtmayên Perwerdeyê ya EPFL rêve dibe, destê robotîk dikare di nav 400 mîlîçirkeyan de bertek nîşan bide. "Li seranserê tiliyan bi senzorên zextê ve hatî xemilandin, ew dikare bertek nîşan bide û stûyê xwe bide alî berî ku mêjî bi rastî têbigihîje ku tişt diherike," got Billard.

Bi sepandina îstîxbarata sûnî li ser endezyarî û robotîkî, zanyarên EPFL nêzîkatiya nû ya kontrolkirina hevbeş di navbera mebesta makîneyê û bikarhêner de destnîşan kirin - pêşkeftinek di teknolojiya neuroprotestîkî de.

Copyright © 2019 Cami Rosso Hemû maf parastî ne.