Der erste Roboterarm seiner Art funktioniert ohne Gehirnimplantat
Die ersten Experimente von Wissenschaftlern, bei denen eine nichtinvasive High-Fidelity-Schnittstelle zur Steuerung eines Roboterarms verwendet wurde, waren erfolgreich. In Zukunft wollen die Forscher die Technologie perfektionieren, um sie breiter verfügbar zu machen.
Roboterarme und andere Roboterinstrumente klingen vielleicht nach einer futuristischen Entwicklung, aber sie gibt es schon seit Jahren und helfen Chirurgen und Ingenieuren gleichermaßen.
Weniger verbreitet sind jedoch prothetische Roboterarme, mit denen Menschen, die ein Glied verloren haben, wieder Bewegungsfreiheit erlangen können.
Ein Mann aus Florida machte 2018 Schlagzeilen, nachdem er eine modulare Prothese erhalten hatte - einen Roboterarm als Ersatz für den Arm, den er 2007 aufgrund von Krebs verloren hatte.
Der Mann kann seinen Roboterarm dank einer „Umleitung“ bestimmter Nervenenden steuern. Bisher steht diese Prothese, die von Wissenschaftlern der Johns Hopkins University in Baltimore, MD, entwickelt wurde, anderen Personen nicht zur Verfügung, die sie möglicherweise ebenfalls benötigen.
Ein anderes Projekt - von der Universität von Chicago in Illinois - hat Prototyp-Prothesenarme an Rhesusaffen getestet. Die Tiere sind alle Rettungskräfte mit Gliedmaßenamputationen aufgrund schwerer Verletzungen und können ihre speziellen Prothesen dank spezieller Gehirnimplantate kontrollieren.
Jetzt ist es Forschern der Carnegie Mellon University in Pittsburgh, PA, und der University of Minnesota in Minneapolis erstmals gelungen, eine nicht-invasive Gehirn-Computer-Schnittstelle zur Steuerung eines Roboterarms zu verwenden. Die Wissenschaftler berichten über ihren Erfolg in einem Studienbericht, der in der Zeitschrift erscheint Wissenschaftsrobotik.
Hoch verbesserte Technologie
Prof. Bin He von Carnegie Mellon leitet das Forschungsteam, das eine Schnittstelle verwendet, für die kein Gehirnimplantat erforderlich ist - ein invasives Verfahren -, um die Bewegungen eines Roboterarms zu koordinieren.
Prof. He und Kollegen möchten eine nicht-invasive High-Fidelity-Methode zur Verbindung von Gehirn und flexibler Prothetik entwickeln, da das Einsetzen von Gehirnimplantaten nicht nur hohe chirurgische Fähigkeiten und Präzision erfordert, sondern auch viel Geld, da Implantate teuer sind. Darüber hinaus sind Gehirnimplantate mit einer Reihe von Gesundheitsrisiken verbunden, einschließlich Infektionen.
All diese Aspekte haben dazu beigetragen, dass nur wenige Menschen Roboterprothesen erhalten. Daher haben die Wissenschaftler von Carnegie Mellon und der University of Minnesota versucht, durch die Entwicklung einer nichtinvasiven Technologie den Spieß umzudrehen.
Dies birgt jedoch viele Herausforderungen, insbesondere die Tatsache, dass frühere Gehirn-Computer-Schnittstellen nicht in der Lage sind, neuronale Signale vom Gehirn zuverlässig zu decodieren, und daher Roboterglieder nicht reibungslos in Echtzeit steuern können.
„Bei gedankengesteuerten Robotergeräten mit Gehirnimplantaten wurden große Fortschritte erzielt. Es ist eine exzellente Wissenschaft “, bemerkt Prof. He und kommentiert frühere Schritte zur Suche nach einer„ zuverlässigen “Technologie.
„Aber nichtinvasiv ist das ultimative Ziel. Fortschritte bei der neuronalen Dekodierung und der praktische Nutzen der nichtinvasiven Roboterarmsteuerung werden erhebliche Auswirkungen auf die spätere Entwicklung nichtinvasiver Neurorobotik haben “, fügt er hinzu.
In ihrem aktuellen Projekt verwendeten Prof. He und sein Team spezielle Sensing- und maschinelle Lerntechniken, um eine zuverlässige „Verbindung“ zwischen dem Gehirn und einem Roboterarm aufzubauen.
Die nicht-invasive Gehirn-Computer-Schnittstelle des Teams dekodierte erfolgreich neuronale Signale und ermöglichte es einer Person zum ersten Mal, einen Roboterarm in Echtzeit zu steuern und ihn anzuweisen, den Bewegungen eines Cursors auf einem Bildschirm kontinuierlich und reibungslos zu folgen.
Prof. He und Kollegen zeigten, dass ihr Ansatz - der ein höheres Maß an Benutzerschulung sowie eine verbesserte Methode zur Übersetzung von neuronalen Signalen beinhaltete - das Lernen der Schnittstelle zwischen Gehirn und Computer um etwa 60% verbesserte. Außerdem wurde die kontinuierliche Verfolgung des Cursors durch den Roboterarm um über 500% verbessert.
Bisher haben die Forscher ihre innovative Technologie in Zusammenarbeit mit 68 arbeitsfähigen Teilnehmern getestet, die an jeweils bis zu 10 Sitzungen teilgenommen haben. Der Erfolg dieser Vorversuche hat die Wissenschaftler zuversichtlich gemacht, dass sie diese Technologie schließlich den Personen zur Verfügung stellen können, die sie benötigen.
„Trotz technischer Herausforderungen bei der Verwendung nichtinvasiver Signale setzen wir uns voll und ganz dafür ein, Menschen, die davon profitieren können, diese sichere und wirtschaftliche Technologie zur Verfügung zu stellen“, sagt Prof. He.
"Diese Arbeit stellt einen wichtigen Schritt in nicht-invasiven Gehirn-Computer-Schnittstellen dar, eine Technologie, die eines Tages zu einer allgegenwärtigen unterstützenden Technologie werden kann, die allen hilft, wie Smartphones."
Prof. Bin He
