Cercetătorii de la Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, Elveţia, dezvoltă noi abordări pentru un control îmbunătăţit al mâinilor robotice, mai ales pentru pacienţii ce au suferit amputaţii, ce combină controlul individual prin degete şi automatizarea pentru o strângere şi manipulare îmbunătăţită.
Această abordare interdisciplinară, ce combină neuroingineria şi robotica, a fost testată cu succes în cazul a trei persoane amputate şi şapte persoane sănătoase. Rezultatele cerecetătrilor au fost purezentate recent în ”Nature Machine Intelligence”.
Tehnologia îmbină concepte din două domenii diferite şi nu s-a mai implementat până acum pentru controlul mâinilor robotice, contribuind la domeniul în dezvoltare rapidă numit neuroprostetică.
Primul concept, din neuroinginerie, implică mişcarea degetului prin activitate musculară voluntară a braţului persoanei amputate pentru controlul individual al mâinii protetice, ceea ce nu s-a mai efectuat până acum. Celălalt, din robotică, permite mâinii să ţină obiectele şi să menţină contactul cu acestea pentru o strângere corespunzătoare.
”Când ţii un obiect în mână şi începe să alunece, ai la dispoziţie doar câteva milisecunde pentru a reacţiona. Mâna robotică are abilitatea de a reacţiona în decursul a 400 de milisecunde. Echipată cu senzori de presiune pentru toate degetele, poate reacţiona şi stabiliza obiectul înainte ca creierul să poată perceapă cu obiectul alunecă”, a explicat Aude Billard ce conduce laboratorul Learning Agorithms and Systems de la EPFL, citat de sciencedaily.com.
Prima dată algoritmul învaţă să descifreze intenţia utilizatorului şi o traduce în mişcarea degetului mâinii protetice. Persoana amputată trebuie să efectueze o serie de mişcări ale mâinii pentru a antrena algoritmul ce utilizează învăţarea automată. Senzorii plasaţi pe membrul persoanei amputate detectează activitatea musculară, iar algoritmul învaţă ce mişcări ale mâinii corespund unor anumite activităţi musculare. Odată ce mişcările intenţionate ale degetului utilizatorului sunt înţelese, această informaţie poate fi folosită pentru controlarea degetelor individuale ale mâinii prostetice.
”Din cauză că semnalele musculare pot fi provocatoare, avem nevoie de un algoritm de învăţare automată ce extrage o activitate semnificativă din acei muşchi şi o interpretează în mişcări”, a spus autoarea principală Katie Zhuang.
Apoi, cercetătorii au modificat algoritmul pentru ca automatizarea robotică să îşi facă efectul atunci când utilizatorul încearcă să apuce un obiect. Algoritmul îi spune mâinii protetice să strângă degetele atunci când un obiect este în contact cu senzorii la suprafaţa mâinii. Strângerea automatizată este o adaptare dintr-un studiu anterior asupra mâinilor robotice proiectate pentru a deduce forma obiectelor şi apucarea acestora doar în baza informaţiilor tactile, fără ajutorul semnalelor vizuale.
Mai sunt multe provocări de abordat înainte ca algoritmul să poată fi implementat într-o mână protetică disponibilă comercial pentru amputaţi. Acum algoritmul este încă testat pe un robot.
”Abordarea noastră pentru controlul mâinilor robotice ar putea fi folosită în mai multe aplicări neuroprotetice, cum ar fi protezele de mâini bionice şi interfeţele creier-maşină, ceea ce creşte impactul clinic şi folosirea acestor dispozitive”, a spus Silvestro Micera de la EPFL şi Scuola Superiore Sant'Anna.
