Нейроинтерфейс позволил присматривать за роботом без предварительной подготовки

Американские ученые разработали мозговой интерфейс, который позволяет управлять роботом, предотвращая совершаемые им ошибки в реальном времени. Подобный подход, в отличие от систем непосредственной подачи команд, не требует предварительного обучения пользователя. Публикация о работе подготовлена для представления на Международной конференции по робототехнике и автоматизации ICRA 2017, которая состоится в мае в Сингапуре, о разработке также пишет MIT News.

Мозговые интерфейсы (нейроинтерфейсы, интерфейсы «мозг-компьютер») предназначены для управления компьютерами и роботизированными устройствами непосредственно сигналами мозга, без нужды в манипуляторах, голосовых или иных команд. Управляющие команды мозга регистрируется с помощью имплантируемых электродов, электроэнцефалограммы (ЭЭГ), магнитоэнцефалограммы (МЭГ), функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) или функциональной спектроскопии в ближней инфракрасной области (фБИКС). Эти сигналы преобразуются в понятные компьютеру команды либо непосредственно, либо, все чаще, с использованием алгоритмов машинного обучения, значительно повышающих точность управления. Имеющиеся устройства предназначены для подачи устройствам команд для совершения того или иного действия. Такой подход требует предварительного обучения оператора, при котором система учится распознавать индивидуальные сигналы его мозга.

По замыслу сотрудников Массачусетского технологического института и Бостонского университета, для контроля действий робота, выполняющего определенную программу (например, на производстве), такая сложная система не нужна — достаточно в реальном времени предупреждать его, что он намерен совершить ошибку. Идея подобного интерфейса основана на том, что, видя ошибку, человеческий мозг генерирует определенный вид слабых, но достаточно универсальных потенциалов, которые схожи у разных людей — ErrP (error-related potential, потенциалы ошибки). Поскольку эти сигналы универсальны, их распознавание не требует длительного обучения, необходимого при управлении с помощью определенных команд.

Созданный учеными нейроинтерфейс представляет собой многоканальную ЭЭГ, регистрирующую ErrP оператора во время наблюдения за действиями робота (в эксперименте использовали стандартного гуманоидного робота Baxter производства Rethink Robotics). Попытка совершить ошибку вызывает у человека ErrP, которые распознаются системой и заставляют робота выбрать другое действие.

Использование алгоритмов машинного обучения позволило сократить время реакции интерфейса до 10–30 миллисекунд. В эксперименте с сортировкой предметов система достигла точности управления в 70 процентов. В настоящее время разработчики дорабатывают ее, вводя модуль распознавания вторичных ошибок — ситуаций, когда интерфейс неверно интерпретировал ErrP оператора. Авторы рассчитывают, что это позволит довести точность до 90 процентов. Кроме того, алгоритмы анализируют общение человека с роботом в процессе работы и учитывают поданные команды, что ведет к дальнейшему сокращению частоты ошибок. Также у робота есть возможность «переспросить», если он не уверен в полученном сигнале.

Подобная система не нуждается в предварительном длительном обучении оператора. На данном этапе разработки необходима лишь ее калибровка под конкретного пользователя, однако ученые считают, что с совершенствованием алгоритмов в процессе обучения нужда в ней отпадет.

«Все что вам нужно делать при наблюдении за роботом — это внутренне соглашаться или не соглашаться с его действиями. Вы не должны учиться думать определенным образом — машина подстраивается под вас, а не наоборот», — пояснила одна из авторов работы Стефани Гил (Stephanie Gil).

Ученые считают, что их интерфейс может найти применение в управлении промышленными роботами, беспилотными автомобилями, бионическими протезами, системами общения для полностью парализованных людей и другими устройствами, которые пока находятся в стадии разработки.

Технологии нейроинтерфейсов — популярное направление современных разработок. Например, уже существуют системы, позволяющие управлять отдельными пальцами протеза, самостоятельно принимать пищу, передвигаться и осязать искусственную руку при параличе конечностей, частично восстановить спинной мозг после травмы, а также отвечать «да» или «нет» пациентам с синдромом «запертого человека». Недавно скорость неинвазивного нейроинтерфейса удалось довести до одного символа в секунду.

Олег Лищук