００７の世界が来るっ！「人間の脳に接続してロボットに命令を出すプログラム」

人間の脳に接続し、ロボットに命令を出すプログラムが開発されました。
四肢麻痺の患者さんが、日常生活を送る手助けとなることが期待されます。

Two EPFL research groups teamed up to develop a machine-learning program that can be connected to a human brain and used to command a robot.

参照元：https://actu.epfl.ch/news/mind-controlled-robots-now-one-step-closer/
– エコール・ポリテクニック・フェデラル・ドゥ・ローザンヌ Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. 21.12.21 –

EPFLの2つの研究グループが共同で、人間の脳に接続し、ロボットに命令を出すための機械学習プログラムを開発しました。

このプログラムは、脳からの電気信号に基づいてロボットの動きを調整する。

この発明により、四肢麻痺の患者さんがより多くの日常生活を自分で行えるようになることが期待されています。

四肢麻痺の患者は、自分の体の囚人であり、話すことも、わずかな動きをすることもできません。

研究者たちは、このような患者さんが自分で何らかの作業を行えるようにするためのシステムを開発するために、何年も前から取り組んできました。

EPFLの学習アルゴリズム・システム研究所の所長であるオーデ・ビラード教授は話します。

「脊髄損傷者は、永久的な神経障害と重度の運動障害を経験することが多く、物をつかむといった最も単純な作業さえも行えなくなります。ロボットによる支援は、こうした人々が失った器用さの一部を取り戻すのに役立つでしょう。」

ビラード教授は、当時EPFLのブレイン・マシン・インターフェース研究所の所長でしたが、その後テキサス大学に移ったホセ・デル・R・ミラン教授と研究を進めました。

両研究グループは、患者の脳から発せられる電気信号を使ってロボットを制御できるコンピュータープログラムを開発しました。

音声操作やタッチ機能は必要なく、患者は自分の考えだけでロボットを動かすことができます。

この研究は、Nature Portfolioのオープンアクセス誌「Communications Biology」に掲載されました。

障害物を回避する

このシステムを開発するために、研究者たちはまず、数年前に開発されたロボットアームから着手した。

このアームは、右から左へ往復したり、手前にある物体の位置を変えたり、進路上にある物体を回り込んだりすることができます。

ビラード教授は話します。

「私たちの研究では、障害物を避けるようにロボットをプログラムしましたが、コップに水を入れたり、物を押したり引いたりするなど、他の種類のタスクも選択できました。」

技術者たちはまず、ロボットが障害物を避ける仕組みをより正確にできるように改良することから始めました。

ビラード教授の研究室で博士課程に在籍するカロリナ・ガスパール・ピント・ラモス・コレイアさんは話します。

「当初、ロボットは、ある障害物に対しては幅が広すぎて遠回りし、別の障害物に対しては幅が狭すぎて近回りしていました。私たちのロボットの目的は、麻痺した患者を助けることなので、ユーザーが話したり動いたりする必要のない、ロボットとコミュニケーションできる方法を見つけなければなりませんでした。」

思考から学習できるアルゴリズム

そこで、患者さんの思考だけでロボットの動きを調整するアルゴリズムを開発しました。

このアルゴリズムは、患者さんの脳活動を計測するための電極が付いたヘッドキャップに接続され、脳波のスキャンが行われます。

患者さんはロボットを見るだけで、このシステムを使うことができます。

ロボットが間違った動きをすると、患者さんの脳は「エラーメッセージ」を明確に識別できる信号で発し、あたかも患者さんが「違う、違う」と言っているように見えます。

するとロボットは、自分のしていることが間違っていることを理解するのですが、最初はその理由を正確に知ることができません。

例えば、対象物に近づきすぎたのか、遠ざかりすぎたのか。

ロボットが正しい答えを見つけられるように、エラーメッセージはアルゴリズムに入力され、逆強化学習のアプローチによって、患者が何を望んでいるか、ロボットがどんな行動を取るべきかが調べられます。

これは、ロボットがさまざまな動きを試して、どれが正しいかを確認する試行錯誤のプロセスで行われます。

ロボットが正しい動作を理解し、患者さんの意思を実行するまでに必要な試行回数は、通常3〜5回です。

ミラン教授は話します。

「ロボットのAIプログラムは高速に学習できますが、間違いを犯したときにそれを教えて、行動を修正させる必要があります。エラー信号の検出技術の開発は、私たちが直面した最大の技術的課題の一つでした。」

この研究の主執筆者であるIason Batzianoulis氏は、さらに付け加えます。

「私たちの研究で特に難しかったのは、患者の脳活動をロボットの制御システムにリンクさせること、言い換えれば、患者の脳信号をロボットが行う動作に “翻訳 “することでした。そこで私たちは、機械学習を用いて、与えられた脳信号を特定のタスクに関連付けることにしました。そして、そのタスクと個々のロボットの制御を関連付けることで、患者が思い描いたことをロボットが実行できるようにしたのです」。

次のステップ：マインドコントロールの車椅子

研究者たちは、このアルゴリズムを使って、最終的には車椅子を制御したいと考えています。

ビラード教授は話します。

「今のところ、克服すべき工学的なハードルはまだたくさんあります。車いすは、患者とロボットの両方が動くので、まったく新しい挑戦となります。」

研究チームはまた、数種類の信号を読み取ることができるロボットでこのアルゴリズムを使い、脳から受け取ったデータと視覚運動機能からのデータを調整することを計画しています。