Un bărbat paralizat și-a folosit mintea pentru a controla două brațe robotizate pentru a mânca prăjitură

Bărbatul stătea nemișcat pe scaun, privind fix la o bucată de tort de pe masa din fața lui. Firele ieșeau din implanturile de electrozi din creierul lui. Flancăndu-l erau două brațe robotice uriașe, fiecare mai mare decât întregul său corp. Unul ținea un cuțit, celălalt o furculiță.

„Tăiați și mâncați mâncare. Mișcă mâna dreaptă înainte pentru a începe”, a ordonat o voce robotică.

Bărbatul s-a concentrat să-și miște înainte brațul drept parțial paralizat. Încheietura lui abia s-a zvâcnit, dar mâna dreaptă robotică a navigat lin înainte, poziționând vârful furculiței lângă tort. O altă mișcare ușoară a mâinii stângi a trimis cuțitul înainte.

Câteva comenzi mai târziu, bărbatul a deschis bucuros gura și a devorat tratarea de mărimea unei mușcături, tăiată după preferințele personale cu ajutorul avatarurilor lui robotizate. Au trecut aproximativ 30 de ani de când a fost capabil să se hrănească singur.

Cei mai mulți dintre noi nu ne gândim de două ori să ne folosim cele două brațe simultan — să mâncăm cu un cuțit și o furculiță, să deschidem o sticlă, să îmbrățișăm o persoană iubită, să stăm pe canapea utilizând un controler de joc video. Coordonarea vine în mod natural în creierul nostru.

Cu toate acestea, reconstruirea acestei mișcări fără efort între două membre a fost blocată interfață creier-mașină (IMC) experți de ani de zile. Un obstacol principal este nivelul absolut de complexitate: într-o estimare, utilizarea membrelor robotizate pentru sarcinile vieții de zi cu zi poate necesita 34 de grade de libertate, provocând chiar și cele mai sofisticate configurații IMC.

Un nou studiu, condus de Dr. Francesco V. Tenore de la Universitatea Johns Hopkins, a găsit o soluție genială. Roboții au devenit din ce în ce mai autonomi datorită învățării automate. În loc să trateze membrele robotice ca pe o simplă mașinărie, de ce să nu accesezi programarea lor sofisticată, astfel încât oamenii și robotul să poată împărtăși comenzile?

„Această abordare de control partajat are scopul de a valorifica capacitățile intrinsece ale interfeței creier-mașină și ale sistemului robotic, creând un mediu „cel mai bun din ambele lumi” în care utilizatorul poate personaliza comportamentul unei proteze inteligente.” a spus Dr. Francesco Tenore.

Asemenea unui sistem de zbor automat, această colaborare îi permite omului să „piloteze” robotul concentrându-se doar asupra lucrurilor care contează cel mai mult – în acest caz, cât de mare să taie fiecare mușcătură de tort – lăsând în același timp operațiuni mai banale pentru semi- robot autonom.

Speranța este că aceste „sisteme neurobotice” – o adevărată îmbinare a minții între semnalele neuronale ale creierului și algoritmii inteligenți ai unui robot – pot „îmbunătăți independența și funcționalitatea utilizatorului”, a spus echipa.

Probleme dublu

Creierul trimite semnale electrice mușchilor noștri pentru a controla mișcarea și ajustează acele instrucțiuni pe baza feedback-ului pe care îl primește, de exemplu, cele care codifică presiunea sau poziția unui membru în spațiu. Leziunile măduvei spinării sau alte boli care afectează această autostradă de semnalizare rup controlul creierului asupra mușchilor, ducând la paralizie.

IMC-urile construiesc, în esență, o punte peste sistemul nervos rănit, permițând comenzilor neuronale să circule, fie că este vorba de operarea membrelor sănătoase sau de proteze atașate. De la restabilirea scrisului de mână și a vorbirii până la perceperea stimulării și controlul membrelor robotizate, IMC-urile au deschis calea către restabilirea vieții oamenilor.

Cu toate acestea, tehnologia a fost afectată de un sughiț îngrijorător: control dublu. Până acum, succesul în IMC s-a limitat în mare măsură la mișcarea unui singur membru - corp sau altfel. Cu toate acestea, în viața de zi cu zi, avem nevoie de ambele brațe pentru cele mai simple sarcini – o superputere trecută cu vederea pe care oamenii de știință o numesc „mișcări bimanuale”.

În 2013, pionierul BMI, dr. Miguel Nicolelis de la Universitatea Duke a prezentat primele dovezi că controlul bimanual cu IMC nu este imposibil. La două maimuțe implantate cu micromatrice de electrozi, semnalele neuronale de la aproximativ 500 de neuroni au fost suficiente pentru a ajuta maimuțele să controleze două brațe virtuale folosindu-și doar mintea pentru a rezolva o sarcină computerizată pentru o recompensă (literal) suculentă. Deși este un prim pas promițător, experții de atunci se întreba dacă configurația ar putea funcționa cu activități umane mai complexe.

Mână de ajutor

Noul studiu a adoptat o abordare diferită: controlul comun colaborativ. Ideea este simplă. Dacă folosirea semnalelor neuronale pentru a controla ambele brațe robotizate este prea complexă doar pentru implanturile cerebrale, de ce să nu permitem roboticii inteligente să elimine o parte din sarcina de procesare?

În termeni practici, roboții sunt mai întâi preprogramați pentru mai multe mișcări simple, lăsând în același timp loc omului pentru a controla specificul în funcție de preferințele lor. Este ca un robot și o plimbare cu bicicleta în tandem: mașina pedalează cu viteze diferite, pe baza instrucțiunilor sale algoritmice, în timp ce omul controlează ghidonul și frânele.

Pentru a configura sistemul, echipa a antrenat mai întâi un algoritm pentru a decoda mintea voluntarului. Bărbatul în vârstă de 49 de ani a suferit o leziune a măduvei spinării cu aproximativ 30 de ani înainte de testare. Avea încă mișcare minimă în umăr și cot și își putea extinde încheieturile. Cu toate acestea, creierul lui pierduse de mult controlul asupra degetelor, răpindu-i orice control motric fin.

Echipa a implantat mai întâi șase micromatrice de electrozi în diferite părți ale cortexului său. Pe partea stângă a creierului său - care îi controlează partea dominantă, partea dreaptă - au introdus două matrice în regiunile motorii și, respectiv, senzoriale. Regiunile corespunzătoare ale creierului drept – controlându-i mâna nedominantă – au primit câte o matrice fiecare.

Apoi echipa l-a instruit pe bărbat să efectueze o serie de mișcări ale mâinii cât mai bine. Fiecare gest - flexarea încheieturii mâinii stângi sau drepte, deschiderea sau ciupirea mâinii - a fost mapat într-o direcție de mișcare. De exemplu, flexarea încheieturii mâinii drepte în timp ce își extinde stânga (și invers) corespundea mișcării în direcții orizontale; ambele mâini deschise sau ciupirea codurilor pentru mișcare verticală.

În tot acest timp, echipa a colectat semnale neuronale care codifică fiecare mișcare a mâinii. Datele au fost folosite pentru a antrena un algoritm care să decodeze gestul dorit și să alimenteze perechea externă de brațe robotizate scifi, cu aproximativ 85% succes.

Lasă-l să mănânce prăjitură

De asemenea, brațele robotizate au primit o anumită pregătire. Folosind simulări, echipa le-a dat mai întâi brațelor o idee despre locul în care va fi tortul pe farfurie, unde va fi așezat farfuria pe masă și aproximativ cât de departe va fi tortul de gura participantului. De asemenea, au reglat cu precizie viteza și gama de mișcare a brațelor robotice - la urma urmei, nimeni nu vrea să vadă un braț robotic uriaș strângând cu o furculiță ascuțită zburând spre fața ta cu o bucată de tort atârnând și stricat.

În această configurație, participantul ar putea controla parțial poziția și orientarea brațelor, cu până la două grade de libertate pe fiecare parte - de exemplu, permițându-i să miște orice braț stânga-dreapta, înainte-spate sau să rotească stânga-dreapta . Între timp, robotul s-a ocupat de restul complexităților mișcării.

Pentru a ajuta și mai mult colaborarea, o voce de robot a strigat fiecare pas pentru a ajuta echipa să taie o bucată de tort și să o aducă la gura participantului.

Bărbatul a avut prima mișcare. Concentrându-se pe mișcarea încheieturii mâinii drepte, a poziționat mâna robotică dreaptă spre tort. Robotul a preluat apoi controlul, deplasând automat vârful furculiței spre tort. Bărbatul ar putea decide apoi poziționarea exactă a furcii folosind controale neuronale pre-antrenate.

Odată setat, robotul a mutat automat mâna care mânuia cuțitul spre stânga furculiței. Bărbatul a făcut din nou ajustări pentru a tăia tortul la dimensiunea dorită, înainte ca robotul să taie automat tortul și să-l ducă la gură.

„Consumarea produselor de patiserie a fost opțională, dar participantul a ales să facă acest lucru, având în vedere că era delicios”, au spus autorii.

Studiul a avut 37 de teste, majoritatea fiind calibrarea. În general, bărbatul și-a folosit mintea să mănânce șapte bucăți de prăjituri, toate „de mărime rezonabilă” și fără să piardă niciuna.

Cu siguranță nu este un sistem care să vină la tine acasă în curând. Bazat pe o pereche gigantică de brațe robotizate dezvoltate de DARPA, configurația necesită cunoștințe extinse pre-programate pentru robot, ceea ce înseamnă că poate permite doar o singură sarcină la un moment dat. Deocamdată, studiul este mai degrabă o dovadă exploratorie a conceptului despre cum să îmbine semnalele neuronale cu autonomia robotului pentru a extinde și mai mult capacitățile IMC.

Dar ca protezare deveni din ce în ce mai inteligent și mai accesibil, echipa privește în viitor.

„Scopul final este autonomia reglabilă care valorifică orice semnal IMC este disponibil

eficacitatea lor maximă, permițând omului să controleze cele câteva DOF [grade de libertate] care influențează cel mai direct performanța calitativă a unei sarcini, în timp ce robotul se ocupă de restul”, a spus echipa. Studiile viitoare vor explora – și vor împinge – granițele acestor combinații mintale om-robot.

Credit imagine: Laboratorul de Fizică Aplicată Johns Hopkins

• Coinsmart. Cel mai bun schimb de Bitcoin și Crypto din Europa.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Cunoștințe amplificate. ACCES LIBER.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Încercare gratuită.
• Source: https://singularityhub.com/2022/07/05/a-paralyzed-man-used-his-mind-to-control-two-robotic-arms-to-eat-cake/