एक लकवाग्रस्त व्यक्ति ने केक खाने के लिए दो रोबोटिक हथियारों को नियंत्रित करने के लिए अपने दिमाग का इस्तेमाल किया

वह आदमी कुर्सी पर स्थिर बैठा रहा, अपने सामने मेज पर रखे केक के टुकड़े को गौर से देख रहा था। उसके मस्तिष्क में इलेक्ट्रोड प्रत्यारोपण से तार निकले। उसके सामने दो विशाल रोबोटिक भुजाएँ थीं, जिनमें से प्रत्येक उसके पूरे ऊपरी शरीर से बड़ी थी। एक के पास चाकू, दूसरे के हाथ में कांटा।

"काटो और खाओ। शुरू करने के लिए दाहिने हाथ को आगे बढ़ाएं, ”एक रोबोटिक आवाज ने आदेश दिया।

उस व्यक्ति ने अपने आंशिक रूप से लकवाग्रस्त दाहिने हाथ को आगे बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित किया। उसकी कलाई मुश्किल से हिली, लेकिन रोबोट का दाहिना हाथ आसानी से आगे बढ़ गया, केक के पास कांटे की नोक की स्थिति। उसके बाएं हाथ की एक और हल्की हरकत ने चाकू को आगे भेज दिया।

कई आदेशों के बाद, आदमी ने खुशी-खुशी अपना मुंह खोला और अपने रोबोटिक अवतारों की मदद से व्यक्तिगत पसंद के अनुसार काटने के आकार का इलाज खा लिया। उसे अपना पेट भरने में सक्षम हुए लगभग 30 साल हो चुके थे।

हममें से अधिकांश लोग अपनी दोनों भुजाओं का एक साथ उपयोग करने के बारे में दो बार नहीं सोचते हैं—चाकू और कांटे से खाना, बोतल खोलना, किसी प्रियजन को गले लगाना, वीडियो गेम नियंत्रक का संचालन करते हुए सोफे पर आराम करना। समन्वय हमारे दिमाग में स्वाभाविक रूप से आता है।

फिर भी दो अंगों के बीच इस सहज आंदोलन को फिर से संगठित करने में बाधा उत्पन्न हुई है मस्तिष्क-मशीन इंटरफ़ेस (बीएमआई) विशेषज्ञ वर्षों से। एक मुख्य बाधा जटिलता का सरासर स्तर है: एक अनुमान में, रोज़मर्रा के कामों के लिए रोबोटिक अंगों का उपयोग करने के लिए 34 डिग्री की स्वतंत्रता की आवश्यकता हो सकती है, यहां तक ​​​​कि सबसे परिष्कृत बीएमआई सेटअप को भी चुनौती देना।

एक नए अध्ययन से, जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय में डॉ फ्रांसेस्को वी। टेनोर के नेतृत्व में, एक शानदार समाधान मिला। मशीन लर्निंग की बदौलत रोबोट तेजी से स्वायत्त हो गए हैं। रोबोटिक अंगों को मात्र मशीनरी मानने के बजाय, क्यों न उनकी परिष्कृत प्रोग्रामिंग में टैप किया जाए ताकि मानव और रोबोट नियंत्रण साझा कर सकें?

"इस साझा नियंत्रण दृष्टिकोण का उद्देश्य मस्तिष्क-मशीन इंटरफ़ेस और रोबोटिक प्रणाली की आंतरिक क्षमताओं का लाभ उठाना है, जिससे 'दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ' वातावरण का निर्माण होता है जहां उपयोगकर्ता एक स्मार्ट कृत्रिम अंग के व्यवहार को निजीकृत कर सकता है," कहा डॉ फ्रांसेस्को टेनोर।

एक स्वचालित उड़ान प्रणाली की तरह, यह सहयोग मानव को केवल उन चीजों पर ध्यान केंद्रित करके रोबोट को "पायलट" करने की अनुमति देता है जो इस मामले में, केक के प्रत्येक काटने के लिए कितना बड़ा है- जबकि अर्ध के लिए अधिक सांसारिक संचालन छोड़ते हैं- स्वायत्त रोबोट।

आशा है कि ये "न्यूरोरोबोटिक सिस्टम" - मस्तिष्क के तंत्रिका संकेतों और रोबोट के स्मार्ट एल्गोरिदम के बीच एक सच्चा दिमाग-मिलान- "उपयोगकर्ता की स्वतंत्रता और कार्यक्षमता में सुधार" कर सकते हैं, टीम ने कहा।

डबल परेशानी

मस्तिष्क हमारी मांसपेशियों को गति को नियंत्रित करने के लिए विद्युत संकेत भेजता है और उन निर्देशों को प्राप्त प्रतिक्रिया के आधार पर समायोजित करता है-उदाहरण के लिए, दबाव के लिए एन्कोडिंग या अंतरिक्ष में एक अंग की स्थिति। रीढ़ की हड्डी की चोट या अन्य बीमारियां जो इस सिग्नलिंग हाईवे को नुकसान पहुंचाती हैं, मांसपेशियों पर मस्तिष्क की कमान को तोड़ देती हैं, जिससे लकवा हो जाता है।

बीएमआई अनिवार्य रूप से घायल तंत्रिका तंत्र में एक पुल का निर्माण करते हैं, जिससे तंत्रिका आदेशों को प्रवाहित करने की इजाजत मिलती है-चाहे वह स्वस्थ अंगों या संलग्न प्रोस्थेटिक्स को संचालित करने के लिए हो। हस्तलेखन और भाषण को बहाल करने से लेकर उत्तेजना और रोबोटिक अंगों को नियंत्रित करने तक, बीएमआई ने लोगों के जीवन को बहाल करने का मार्ग प्रशस्त किया है।

फिर भी तकनीक एक परेशान करने वाली हिचकी से ग्रस्त है: दोहरा नियंत्रण। अब तक, बीएमआई में सफलता काफी हद तक एक अंग-शरीर या अन्यथा को स्थानांतरित करने तक ही सीमित रही है। फिर भी रोजमर्रा की जिंदगी में, हमें सबसे सरल कार्यों के लिए दोनों भुजाओं की आवश्यकता होती है - एक अनदेखी महाशक्ति जिसे वैज्ञानिक "द्विपक्षीय गति" कहते हैं।

2013 में वापस, ड्यूक विश्वविद्यालय में बीएमआई अग्रणी डॉ मिगुएल निकोलेलिस ने प्रस्तुत किया पहला सबूत बीएमआई के साथ द्वैमासिक नियंत्रण असंभव नहीं है। इलेक्ट्रोड माइक्रोएरे के साथ प्रत्यारोपित दो बंदरों में, लगभग 500 न्यूरॉन्स से तंत्रिका संकेत बंदरों को एक (शाब्दिक) रसदार इनाम के लिए कम्प्यूटरीकृत कार्य को हल करने के लिए अपने दिमाग का उपयोग करके दो आभासी हथियारों को नियंत्रित करने में मदद करने के लिए पर्याप्त थे। एक आशाजनक पहला कदम होने पर, उस समय के विशेषज्ञ आश्चर्य क्या सेटअप अधिक जटिल मानवीय गतिविधियों के साथ काम कर सकता है।

मदद के लिए हाथ

नए अध्ययन ने एक अलग दृष्टिकोण लिया: सहयोगी साझा नियंत्रण। विचार सरल है। यदि दोनों रोबोटिक हथियारों को नियंत्रित करने के लिए तंत्रिका संकेतों का उपयोग करना अकेले मस्तिष्क प्रत्यारोपण के लिए बहुत जटिल है, तो स्मार्ट रोबोटिक्स को कुछ प्रसंस्करण भार को दूर करने की अनुमति क्यों नहीं दी जाती है?

व्यावहारिक रूप से, रोबोट पहले कई सरल आंदोलनों के लिए पूर्व-क्रमादेशित होते हैं, जबकि मानव को उनकी पसंद के आधार पर विशिष्टताओं को नियंत्रित करने के लिए जगह छोड़ते हैं। यह एक रोबोट और मानव अग्रानुक्रम बाइक की सवारी की तरह है: मशीन अपने एल्गोरिथम निर्देशों के आधार पर अलग-अलग गति से पैडल करती है जबकि आदमी हैंडल बार और ब्रेक को नियंत्रित करता है।

सिस्टम को स्थापित करने के लिए, टीम ने पहले स्वयंसेवक के दिमाग को डिकोड करने के लिए एक एल्गोरिदम को प्रशिक्षित किया। 49 वर्षीय व्यक्ति को परीक्षण से लगभग 30 साल पहले रीढ़ की हड्डी में चोट लगी थी। उसके कंधे और कोहनी में अभी भी कम से कम हलचल थी और वह अपनी कलाइयों को आगे बढ़ा सकता था। हालांकि, उनके मस्तिष्क ने लंबे समय तक अपनी उंगलियों पर नियंत्रण खो दिया था, जिससे उन्हें किसी भी अच्छे मोटर नियंत्रण से वंचित कर दिया गया था।

टीम ने पहले छह इलेक्ट्रोड माइक्रोएरे को उसके प्रांतस्था के विभिन्न हिस्सों में लगाया। उनके मस्तिष्क के बाईं ओर - जो उनके प्रमुख पक्ष को नियंत्रित करता है, दाहिनी ओर - उन्होंने क्रमशः मोटर और संवेदी क्षेत्रों में दो सरणियाँ डालीं। संबंधित दाएं मस्तिष्क क्षेत्रों-उनके गैर-प्रमुख हाथ को नियंत्रित करते हुए-प्रत्येक को एक सरणी प्राप्त हुई।

इसके बाद टीम ने उस व्यक्ति को निर्देश दिया कि वह अपनी क्षमता के अनुसार हाथों की गतिविधियों की एक श्रृंखला का प्रदर्शन करे। प्रत्येक हावभाव—बाएं या दाहिनी कलाई को मोड़ना, हाथ को खोलना या पिंच करना—को गति की दिशा में मैप किया गया था। उदाहरण के लिए, अपने बाएं (और इसके विपरीत) को बढ़ाते हुए अपनी दाहिनी कलाई को मोड़ना क्षैतिज दिशाओं में गति के अनुरूप है; ऊर्ध्वाधर आंदोलन के लिए दोनों हाथ खुले या पिंचिंग कोड।

पूरे समय, टीम ने प्रत्येक हाथ की गति को कूटबद्ध करते हुए तंत्रिका संकेत एकत्र किए। डेटा का उपयोग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था ताकि इच्छित इशारा को डीकोड किया जा सके और लगभग 85 प्रतिशत सफलता के साथ सिसिफ रोबोटिक हथियारों की बाहरी जोड़ी को शक्ति प्रदान की जा सके।

उसे केक खाने दो

रोबोटिक हथियारों को कुछ दिखावा भी मिला। सिमुलेशन का उपयोग करते हुए, टीम ने पहले हथियारों को एक विचार दिया कि केक प्लेट पर कहाँ होगा, प्लेट को टेबल पर कहाँ रखा जाएगा, और केक प्रतिभागी के मुंह से लगभग कितनी दूर होगा। उन्होंने रोबोटिक हथियारों की गति और गति की सीमा को भी ठीक-ठीक ट्यून किया-आखिरकार, कोई भी एक विशाल रोबोटिक भुजा को आपके चेहरे पर केक के लटकते, उलझे हुए टुकड़े के साथ उड़ने वाले नुकीले कांटे के साथ पकड़ना नहीं चाहता।

इस सेटअप में, प्रतिभागी हथियारों की स्थिति और अभिविन्यास को आंशिक रूप से नियंत्रित कर सकता है, प्रत्येक तरफ दो डिग्री तक स्वतंत्रता-उदाहरण के लिए, उसे किसी भी हाथ को बाएं-दाएं, आगे-पीछे, या बाएं-दाएं रोल करने की इजाजत देता है . इस बीच, रोबोट ने बाकी आंदोलन की जटिलताओं का ख्याल रखा।

सहयोग को आगे बढ़ाने के लिए, एक रोबोट आवाज ने टीम को केक का एक टुकड़ा काटने और प्रतिभागी के मुंह में लाने में मदद करने के लिए प्रत्येक चरण को पुकारा।

आदमी की पहली चाल थी। अपनी दाहिनी कलाई की गति पर ध्यान केंद्रित करके, उन्होंने दाहिने रोबोटिक हाथ को केक की ओर रखा। रोबोट ने फिर संभाल लिया, स्वचालित रूप से कांटा की नोक को केक पर ले जाया गया। तब आदमी पूर्व-प्रशिक्षित तंत्रिका नियंत्रणों का उपयोग करके कांटे की सटीक स्थिति तय कर सकता था।

एक बार सेट हो जाने पर, रोबोट स्वचालित रूप से चाकू चलाने वाले हाथ को कांटे के बाईं ओर ले जाता है। इससे पहले कि रोबोट स्वचालित रूप से केक काट कर अपने मुंह में लाए, उस आदमी ने फिर से अपने इच्छित आकार में केक काटने के लिए समायोजन किया।

"पेस्ट्री का सेवन वैकल्पिक था, लेकिन प्रतिभागी ने ऐसा करने के लिए चुना क्योंकि यह स्वादिष्ट था," लेखकों ने कहा।

अध्ययन में 37 परीक्षण थे, जिनमें से अधिकांश अंशांकन थे। कुल मिलाकर, आदमी ने अपने दिमाग का इस्तेमाल सात केक काटने के लिए किया, सभी "उचित आकार" और बिना किसी को गिराए।

यह निश्चित रूप से आपके घर में जल्द ही आने वाली प्रणाली नहीं है। DARPA द्वारा विकसित रोबोटिक हथियारों की एक विशाल जोड़ी के आधार पर, सेटअप के लिए रोबोट के लिए व्यापक पूर्व-क्रमादेशित ज्ञान की आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि यह किसी भी समय केवल एक ही कार्य की अनुमति दे सकता है। अभी के लिए, अध्ययन बीएमआई क्षमताओं को और विस्तारित करने के लिए रोबोट स्वायत्तता के साथ तंत्रिका संकेतों को कैसे मिश्रित किया जाए, इस अवधारणा का एक खोजपूर्ण प्रमाण है।

लेकिन जैसा कृत्रिम अंग तेजी से होशियार और अधिक किफायती हो, टीम आगे देख रही है।

"अंतिम लक्ष्य समायोज्य स्वायत्तता है जो बीएमआई संकेतों के लिए जो भी उपलब्ध है उसका लाभ उठाता है

उनकी अधिकतम प्रभावशीलता, मानव को कुछ डीओएफ [स्वतंत्रता की डिग्री] को नियंत्रित करने में सक्षम बनाता है जो किसी कार्य के गुणात्मक प्रदर्शन को सीधे प्रभावित करता है जबकि रोबोट बाकी का ख्याल रखता है, "टीम ने कहा। भविष्य के अध्ययन इन मानव-रोबोट दिमाग की सीमाओं का पता लगाएंगे और धक्का देंगे।

छवि क्रेडिट: जॉन्स हॉपकिंस एप्लाइड भौतिकी प्रयोगशाला

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• स्रोत: https://singularityhub.com/2022/07/05/a-paralyzed-man-used-his-mind-to-control-two-robotic-arms-to-eat-cake/