технология

Подобряването на алгоритмите на АИ ще доведе до революция в протезирането.

Изучавате изкуствен интелектизползвайки проба и грешка, когато компютърът „хранеше” записите на огромен брой игри, които вече бяха изиграни, на базата на които той усъвършенства уменията си, доказа, че машината може да надмине човек в такива класически настолни игри като шах и логическа игра. От най-новите примери можем да разгледаме неотдавнашната съкрушителна победа на компютър над човек в стратегическата компютърна игра StarCraft II, където машината е обучена по същия принцип. Въпреки това, друга група специалисти в областта на изкуствения интелект показа, че този метод на обучение може да се използва и за по-практични задачи, например за обучение на роботизирани протези.

Метод за укрепване на машината(усилващо учене), при което тестовата система се обучава чрез взаимодействие с определена среда, показа обещаващи резултати в малък експеримент, включващ няколко доброволци - един напълно здрав човек и един с ампутиран крак над коляното.

Когато се използват традиционни техники за технициОбикновено отнема няколко часа за правилно поставяне на роботизирана протеза, ръчно регулиране на всяка изкуствена става и приспособяването му към специфичния стил на ходене, към който се използва лицето. Експерименти от специалисти от Университета на Северна Каролина показаха, че методът на машинно обучение с подкрепления ви позволява да направите това много по-бързо - в рамките на 10 минути след напълно автоматична настройка човек може да върви гладко.

„Преди действителното използване на тази технология,много далеч. Ние само показахме, че е възможно. Резултатът ни зарадва ”, коментира Хелън Хуан, професор по биоинженерство в Държавния университет на Северна Каролина.

Хуанг и неговите колеги публикуваха своите констатации вIEEE сделки с кибернетика. Резултатите от тяхната работа могат да бъдат важна първа стъпка в посока на автоматизиране на типичните процеси на ръчна настройка на роботизирани крайници, което обикновено отнема много време и изисква от пациентите да посещават специалисти, когато протезите изискват корекция. В бъдеще, всички тези настройки, хората могат да изпълняват у дома сами, без помощта на техници.

Настройката на роботизираната протезае сложен процес на монтиране на различни параметри, които определят нивата на взаимодействие между крайника и протезата, необходими за изпълнение на определени задачи. Например, някои параметри определят сковаността на роботизираната колянна става или диапазона на отклоненията, когато кракът се търкаля напред и назад. В разглеждания случай коляното на роботизираната протеза изисква настройка на 12 различни параметъра. При стандартния подход крайният резултат обикновено е далеч от идеалния, но въпреки това е доста подходящ, за да може човек да застане на протезата и да изпълнява прости движения.

Обучението на робота емного сложен процес на коадаптация. Протезата трябва буквално да се научи да работи в тандем с човешкия мозък, който контролира взаимната адаптация на органите в целия организъм. В същото време е необходимо да се научите да ходите не само на протезата, но и на човека. Като правило, първите резултати изглеждат доста неудобно - не далеч от примерите със ски или кънки, за които човекът за пръв път стоеше.

- Нашето тяло може да реагира доста странночужди предмети, имитиращи неговото продължение. В известен смисъл, нашият компютърно-подпомаган алгоритъм за машинно обучение с усилване се учи да взаимодейства с човешкото тяло, ”казва съавтор на публикувано проучване, Джени С, професор по електронни, компютърни технологии и енергетика от Държавния университет в Аризона.

Задачата за преподаване на роботизирани протезисложен набор от данни, налични за изучаване на алгоритъма. Например, за да се обучат алгоритмите на AlphaZero и AlphaStar за игра на шах, отивай и StarCraft II, DeepMind използва записите на милиони игри на тези игри, които вече са играли. На свой ред, човек с ампутиран крайник, за да събере необходимите данни за изучаване на алгоритъма, няма да може да ходи за много дълго време. Например, тези, които посетиха лабораторията на Хуан, можеха да ходят без прекъсване само за 15-20 минути, след което се нуждаеха от малко почивка.

Но това не са всички трудности и ограничения, а непозволява да се покрие цялата гама образователна информация, отбелязват изследователите. Например, дори между Xi и Huang, преди началото на техния проект, възникна спор относно това дали на доброволците, участващи в експеримента, може да бъде позволено да падне, така че алгоритъмът да може да научи тази информация. В резултат на това те решиха да се откажат от тази идея, като отписаха безопасността на доброволците.

И все пак, въпреки всички тези трудностиПървите резултати бяха впечатляващи. Изследователите са научили алгоритъма да идентифицира специфични модели в данните, събрани от сензори, инсталирани в роботизираното коляно. Това на свой ред позволи да се установи праг за функционалността на роботизирана протеза, като по този начин се избягват нежелани ситуации, които могат да доведат до падане. В крайна сметка, алгоритъмът се е научил да разчита на определен модел на действия, който прави възможно постигането на стабилност, гладкост и по-голяма естественост в движението на робота.

Автоматизиран подход за обучениероботизирани крайници все още са много далеч от масовата употреба. Сега учените искат да научат алгоритъма да управлява плавно протезата при ставане, повдигане (например от стол) и спускане (например по стълба). Освен това, задачата е да се направи системата по-автономна, което ще позволи обучение и настройка на протези не само в лабораторни условия.

Един от най-трудните и същевременно най-важниЗадачите, според изследователите, е да се разработи метод за "комуникация" на алгоритъма и лицето, така че той да може да му каже коя от избраните протези е най-удобна. Ранните опити за решаване на този проблем чрез обикновени бутони и други прости методи за въвеждане на информация се оказаха неефективни. Може би отчасти защото тази версия на интерфейса между компютъра и компютъра не позволява прехвърлянето на цялата картина на възприемането на човешката координация.

"Този метод не работи, защото не сме готовиразбират всички характеристики на човешкото тяло. На първо място е необходимо да се запълнят някои пропуски в фундаменталните познания по психология и физиология ”, заключава Хуанг.

Перспективи за разработване на роботизирани протези на базата на изкуствен интелект могат да бъдат обсъдени в нашия телеграм-чат.