Denkend Roboterarm steuern

Denkend Roboterarm steuern

San Francisco, 6.1.2022
Forscher entwickelten ein maschinelles Lernprogramm und eine Gehirn-Computer-Schnittstelle, die es Patienten ermöglicht, die Bewegungen eines Roboterarms mit ihren Gedanken zu steuern. Der Konzeptnachweis könnte es Robotern ermöglichen, Aufgaben für Tetraplegiker zu übernehmen und schließlich zur Steuerung von Rollstühlen eingesetzt zu werden.
Das System verwendet inverses Verstärkungslernen, eine Art KI-Framework, das auf der Extraktion von Belohnungen aus menschlichem Verhalten basiert, um zu bestimmen und zu lernen, was der Patient vom Roboter möchte.
Ein Algorithmus ist mit einer EEG-Kopfhaube verbunden, die die Gehirnaktivität einer Person scannt. Wenn der Roboter einen Fehler macht, sendet das Gehirn des Patienten ein „Fehlersignal“ aus, das in den Scans entschlüsselt wird. Dies teilt dem Roboter mit, dass die Aufgabe falsch war. Die Fehlermeldung wird in den Algorithmus eingespeist, und der Roboter durchläuft verschiedene Aktionen, in der Regel 3-5 neue, in einem Versuch-und-Irrtum-Verfahren, um festzustellen, welche Aktion richtig ist, und lernt so mit der Zeit.
Die Forschung wurde von Aude Billard, Professorin an der EPFL und Direktorin des Learning Algorithms and Systems Laboratory, und José del R. Millán, Professor an der University of Texas in Austin, geleitet.
hre Studie wurde in der Zeitschrift Communications Biology veröffentlicht.