Un braț robotic, un algoritm de învățare automată și o interfață creier-calculator au fost combinate pentru a crea o modalitate de a ajuta pacienții tetraplegici (cei care nu își pot mișca corpul superior sau inferior) să interacționeze cu mediul lor. Deși nu este prima dată când o interfață cerebrală este folosită pentru a controla un robot, aceasta a dus tehnologia un pas mai departe, estimând și înțelegând semnalele creierului fără intervenția pacientului.
Această cercetare a fost finalizată de cercetătorii din cadrul Institutului Federal Elvețian de Tehnologie din Lausanne (EPFL). Profesorul Aude Billard, conducătorul Laboratorului de Algoritmi și Sisteme de Învățare al EPFL și José del R. Millán, conducătorul anterior al Laboratorului de interfață Brain-Machine al EPFL, au lucrat împreună pentru a crea un program care poate controla un robot, folosind semnalele electrice ale creierului unui pacient.
Echipa a folosit un algoritm de învățare automată pentru a interpreta semnalele primite de la creierul pacientului și a le transpune în comandarea unui braț robot.
Activitatea creierului pacientului a fost monitorizată de o cască EEG – care scanează eficient activitatea electrică din interiorul capului. Ulterior, aceste unde cerebrale ar fi transmise către un calculator pentru a fi interpretate de algoritmul de învățare automată. Algoritmul traduce semnalele creierului atunci când pacientul observă o eroare, deducând automat când creierului nu îi place o anumită acțiune.
În cadrul cercetării, echipa utilizează brațul robotului pentru a ridica un pahar. În teorie, brațul trebuie să se deplaseze către pahar, iar creierul pacientului decide dacă simte că este prea aproape sau prea departe. Procesul se repetă până când robotul înțelege calea optimă pentru preferința individului – nu se apropie prea mult pentru a evita un risc inevitabil, dar nu se situează nici prea departe, pentru a nu pierde mișcarea corectă.
„Semnalele creierului pe care le înregistrăm nu vor fi niciodată aceleași. Avem o variabilitate în timp și acest lucru este firesc. De ce? Pentru că dacă îmi mișc mâna, creierul nu se concentrează doar pe asta, ci procesează și alte lucruri. Deci, faptul că există această variabilitate înseamnă că decodorul nostru nu va fi niciodată 100% precis”, a declarat Millán.
Cu toate acestea, prin intermediul algoritmului de învățare automată utilizat în această cercetare, robotul poate obține o mai bună înțelegere a variabilității pentru a prezice semnalele creierului în anumite situații. De exemplu, se poate înțelege mai bine distanța dorită atunci când treceți pe lângă un pahar sau, într-o circumstanță practică, cât de aproape este dispus să ajungă un pacient tetraplegic într-un scaun cu rotile de alte persoane de pe stradă.
Implementarea algoritmului într-un scaun cu rotile este un exemplu de unde ar putea începe tehnologia din viitor. Acest lucru ar permite persoanelor în scaune cu rotile să aibă un control mai mare asupra mișcărilor, vitezei și siguranței generale.
Algoritmul ar putea interpreta semnalele creierului pentru a înțelege preferința de viteză a utilizatorului, distanța la care sunt bucuroși să se afle față de obstacole și oameni și chiar nivelul de risc pe care sunt dispuși să și-l asume în anumite circumstanțe, de exemplu dacă întârzie sau într-un spațiu aglomerat.
„De exemplu, este interesant să folosiți acest algoritm în detrimentul vorbirii, pentru că există lucruri pe care nu le puteți articula neapărat cu ușurință”, a declarat Billard.
Aici tehnologia iese în evidență față de alte ajutoare disponibile pentru persoanele cu dizabilități. Permițând algoritmului să înțeleagă semnalele din creier, acesta poate interpreta exact sentimentele pe care un individ nu le-ar putea explica. Cu toate acestea, acest lucru necesită consistență în timp a algoritmului și pentru ca detectarea să se fi dovedit semnificativă statistic.
Fără această consistență, algoritmul ar putea fi confuz în situații din viața reală. Dacă, de exemplu, cineva conducea un scaun cu rotile într-o mulțime și trecea pe lângă oameni într-o ceartă, persoana respectivă ar putea genera o eroare care nu are nimic de-a face cu experiența de condus.
