Engelliler kutsanmış! AI akıllı takviye öğrenimi, makine protez eklemlerini daha esnek hale getirir!
North Carolina Eyalet Üniversitesi ve Arizona Eyalet Üniversitesi'nden araştırmacılar, güçlendirilmiş protez dizini "ayarlayabilen" akıllı bir sistem geliştirerek, hastaların, eğitimli bir klinisyen yerine dakikalar içinde protez üzerinde serbestçe yürümesine olanak tanıdı. Ayarlama için birkaç saat gereklidir. Bu sistem, robotik protezleri ayarlamak için tamamen takviye öğrenmeye dayanan ilk sistemdir. Hasta robotik diz protezini aldığında, cihazın belirli hastaya uyacak şekilde ayarlanması gerekir. Yeni ayarlama sistemi, yürüyüş döngüsü boyunca eklem sertliği gibi protez dinamiklerini idare etmek için 12 farklı kontrol parametresini ayarlar. Genellikle doktor hasta ile birlikte bazı parametreleri değiştirecektir. Bu birkaç saat sürebilir. Yeni sistem, 12 parametrenin tamamını değiştirmek için pekiştirmeli öğrenmeyi kullanan bir bilgisayar programına dayanıyor. Hastanın güçlendirilmiş protez dizini kullanarak yaklaşık 10 dakika içinde düz zeminde yürümesini sağlar.
-Bilimin Popülerleştirilmesi: Araştırmacılar, hastalara güçlendirilmiş protez dizler sağlamak için rastgele bir dizi parametre seçerek işe başlar ve ardından hastaların kontrol edilebilir koşullar altında yürümesine izin verir. Cihaz üzerindeki veriler ve hastanın yürüyüşü, cihaz üzerindeki bir dizi sensör aracılığıyla toplanır. Bir bilgisayar modeli, cihazdaki parametreleri ayarlar ve hastanın yürüyüşünü gerçek zamanlı normal yürüme yürüyüşüyle karşılaştırır. Model, hangi parametre ayarlarının performansı iyileştirdiğini ve hangi ayarların performansa zarar verdiğini belirleyebilir. Takviye öğrenmeyi kullanarak, hesaplama modeli, hastanın normal şekilde yürüyebileceği parametre setini hızlı bir şekilde tanımlayabilir. Mevcut yöntemler iyi eğitimli klinisyenlere dayanır ve yarım gün gerektirir. Bu çalışma şu anda kontrollü bir klinik ortamda yapılmasına rağmen, hedeflerden biri, kullanıcıların gerçek bir ortamda kullanıldıklarında güçlendirilmiş protezin parametrelerini ince ayarlamaya devam etmelerini sağlayacak sistemin kablosuz bir versiyonunu geliştirmektir.
Resim: Kuzey Karolina Eyalet Üniversitesi
Makalenin ortak yazarı ve Arizona Eyalet Üniversitesi'nde elektrik, bilgisayar ve enerji mühendisliği profesörü olan Jennie Si şunları söyledi: Bu çalışma düz zeminde yürüyen hastalar içindir, ancak prensip olarak merdivenleri vb. De hedefleyebilir. Takviye öğrenme kontrolörünün durum gelişimi. Kuvvetlendirilmiş öğrenme dinamik sistem kontrolü perspektifinden gerçekleştirilir.Sensörün gürültüsünü, çevreden gelen paraziti ve sistem güvenliği ve kararlılığı gerekliliklerini dikkate alır.Araştırmacılar, aynı anda insan kullanıcı tarafından etkilenen bir protez cihazın gerçek zamanlı kontrolünü öğrenmenin bir Benzeri görülmemiş bir meydan okuma. Bu, işbirliğine dayalı bir adaptasyon problemidir ve klasik kontrol tasarımından veya mevcut, son teknoloji ürünü takviye öğrenme kontrol robotundan hazır bir çözüm yoktur. Araştırmacılar, takviye öğrenme kontrol algoritmasının gerçekten de bu kadar heyecan verici bir uygulama ortamında insan vücudunun bir parçası olarak protez cihazı çalıştırmayı öğrendiğini keşfetmekten heyecan duyuyorlar. Araştırmacılar, örneğin, başarılı olma olasılığı az ya da çok olan parametre kombinasyonlarını belirleyerek ve modeli, süreci iyileştirebilecek en umut verici parametre ayarlarına odaklanacak şekilde eğiterek bu süreci daha etkili kılmayı umuyorlar.
Araştırmacılar, bu araştırma çok ümit verici olsa da, birçok sorunun yaygın olarak kullanılmadan önce çözülmesi gerektiğine dikkat çekti. Örneğin, bu çalışmada protez ayarlamasının amacı, diğer yürüyüş performansını (yürüyüş simetrisi gibi) veya kullanıcı tercihlerini dikkate almadan normal yürüme diz eklemi hareketini tatmin etmektir. Diğer bir örnek, sistemi zaman içinde kullanıcı ihtiyaçlarına göre uyarlamak için klinikler ve laboratuvarlar dışındaki ekipmanların ince ayarını yapmak için ayarlama yöntemlerinin kullanılabilmesidir. Ancak, gerçek kullanımda güvenliği sağlamak gereklidir, çünkü kontroldeki hatalar takılmalara ve düşmelere neden olabilir ve güvenliği kanıtlamak için daha fazla teste ihtiyaç vardır. Araştırmacılar ayrıca, sistemin etkili ve yaygın olarak kullanıldığı kanıtlanırsa, hastalar ve doktorlar arasındaki klinik ziyaret ihtiyacını sınırlandırarak hasta maliyetlerini düşürebileceğine dikkat çekti. Araştırma sonucu makalesi, "Sibernetik üzerine IEEE İşlemleri" adlı dergide yayınlanan "Kişiselleştirilmiş Robot Diz Protezinin Çevrimiçi Güçlendirmeli Öğrenme Kontrolü" başlıklı.
Brocade Park-Bilim Popülerleştirme Araştırma / Gönderen: North Carolina Eyalet Üniversitesi
Matt Shipman, Kuzey Karolina Eyalet Üniversitesi
Referans dergi literatürü: "Sibernetik üzerine IEEE İşlemleri"
Kağıt DOI: 10.1109 / TCYB.2019.2890974
Brocade Park - Evren Biliminin Güzelliğini Sunuyor
