নিউ নিউপ্রোসথেটিক একটি এআই রোবোটিক্স ব্রেকথ্রু

সুইজারল্যান্ডের ইপিএফএল (ইকোল পলিটেকনিউক ফ্যাড্রেলে দে লাউসনে) এর বিজ্ঞানীরা রোবোটিক হ্যান্ড কন্ট্রোলের জন্য বিশ্বের প্রথম স্থান তৈরির ঘোষণা করেছেন - একটি নতুন ধরণের নিউরোপ্রস্টেটিক যা মানবিক নিয়ন্ত্রণকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) অটোমেশনের সাথে বৃহত্তর রোবটের দক্ষতার জন্য একীভূত করে এবং তাদের গবেষণা প্রকাশ করে সেপ্টেম্বর 2019 ইন প্রকৃতি মেশিন বুদ্ধি .

নিউরোপ্রস্টেটিকস (নিউরাল প্রোস্টেটিকস) হ'ল কৃত্রিম ডিভাইস যা মোটর দক্ষতা, জ্ঞান, দৃষ্টি, শ্রুতি, যোগাযোগ, বা সংবেদনশীল দক্ষতাগুলিকে প্রভাবিত করে এমন ঘাটতিগুলি পূরণ করতে বৈদ্যুতিক উদ্দীপনার মাধ্যমে স্নায়ুতন্ত্রকে উদ্দীপিত বা উন্নত করে। নিউরোপ্রস্টেটিক্সের উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে মস্তিষ্ক-কম্পিউটার ইন্টারফেস (বিসিআই), গভীর মস্তিষ্কের উদ্দীপনা, মেরুদণ্ডের কর্ড উদ্দীপক (এসসিএস), মূত্রাশয় নিয়ন্ত্রণ প্রতিস্থাপন, কোক্লিয়ার ইমপ্লান্ট এবং কার্ডিয়াক পেসমেকার।

গ্লোবাল মার্কেট ইনসাইটের আগস্ট 2019 সালের এক প্রতিবেদনের পরিসংখ্যান অনুসারে, বিশ্বব্যাপী উপরের অঙ্গগুলির সিন্থেটিক্সের মান 2025 সালের মধ্যে 2.3 বিলিয়ন ডলার ছাড়িয়ে যাবে বলে আশা করা হচ্ছে। 2018 সালে, বিশ্বব্যাপী বাজার মূল্য একই প্রতিবেদনের ভিত্তিতে এক বিলিয়ন ডলারে পৌঁছেছে। ন্যাশনাল লিম্বব লস ইনফরমেশন সেন্টার অনুসারে, আনুমানিক দুই মিলিয়ন আমেরিকান এম্পিউটিস এবং এখানে প্রতিবছর ১৮৫,০০০ এরও বেশি বিচ্ছেদ হয়। প্রতিবেদন অনুযায়ী ভাস্কুলার রোগের 82 শতাংশ মার্কিন অঙ্গ বিভাজন রয়েছে।

মায়ো ইলেক্ট্রিক সিনথেসিসটি বহির্মুখী শক্তিযুক্ত কৃত্রিম অঙ্গ যা ব্যবহারকারীর বিদ্যমান পেশীগুলি দ্বারা সক্রিয় করা হয় তার দেহ অংশগুলি প্রতিস্থাপনের জন্য ব্যবহৃত হয়। ইপিএফএল গবেষণা দলের মতে, আজ উপলব্ধ বাণিজ্যিক ডিভাইসগুলি ব্যবহারকারীদের একটি উচ্চ স্তরের স্বায়ত্তশাসন দিতে পারে, তবে দক্ষতা অক্ষত মানুষের হাতের মতো প্রায় চতুর নয়।

“বাণিজ্যিক ডিভাইসগুলি একক মাত্রার স্বাধীনতা নিয়ন্ত্রণ করতে সাধারণত একটি দ্বি-রেকর্ডিং-চ্যানেল সিস্টেম ব্যবহার করে; এটি হ'ল ফ্লেক্সিংয়ের জন্য একটি এসইএমজি চ্যানেল এবং একটি এক্সটেনশনের জন্য, "ইপিএফএল গবেষকরা তাদের গবেষণায় লিখেছেন। "স্বজ্ঞাত যদিও, সিস্টেম সামান্য দক্ষতা প্রদান করে। লোকেরা উচ্চ হারে মায়ো ইলেক্ট্রিক প্রোথেসগুলি ত্যাগ করে, কারণ তারা মনে করে যে এই ডিভাইসের দাম এবং জটিলতার নিয়ন্ত্রণের স্তরটি অপর্যাপ্ত। "

মায়ো ইলেক্ট্রিক প্রোথেসিসের সাথে দক্ষতার সমস্যা সমাধানের জন্য, ইপিএফএল গবেষকরা নিউরোইঞ্জিনিয়ারিং, রোবোটিকস এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রগুলিকে "ভাগ করে নেওয়ার" জন্য মোটর কমান্ডের একটি অংশকে আধা-স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংযুক্ত করে এই প্রুফ-অফ-কনসেপ্ট স্টাডির জন্য আন্তঃশাস্তিক পদ্ধতি গ্রহণ করেছিলেন। নিয়ন্ত্রণ

সিলভেস্ট্রো মাইসেরা, ইপিএফএল এর বার্টারেল্লি ফাউন্ডেশন চেয়ার ট্রান্সলেশনাল নিউরোইনজিনিয়ারিংয়ে এবং ইতালির স্কুওলা সুপিরিওর সান'আন্নাতে বায়োইলেক্ট্রনিক্সের অধ্যাপক, মস্তিষ্কের মতো বিস্তৃত স্নায়ুপ্রবাহ সংক্রান্ত উদ্দেশ্যে ক্লিনিকাল প্রভাব এবং ব্যবহারযোগ্যতার উন্নতি করতে পারে বলে রোবোটিক হাত নিয়ন্ত্রণের জন্য এই অংশীদারিত দৃষ্টিভঙ্গি দেখেছেন টু-মেশিন ইন্টারফেস (বিএমআই) এবং বায়োনিক হাত।

গবেষকরা লিখেছেন, "বাণিজ্যিকভাবে প্রোথেসিগুলি সমানুপাতিকদের পরিবর্তে শ্রেণিবদ্ধভিত্তিক ডিকোডারগুলি বেশি ব্যবহার করার কারণ কারণ শ্রেণিবদ্ধকারীরা আরও দৃ rob়ভাবে একটি নির্দিষ্ট ভঙ্গিতে থাকে," গবেষকরা লিখেছিলেন। “উপলব্ধি করার জন্য, এই ধরণের নিয়ন্ত্রণ দুর্ঘটনাজনিত পতন রোধে আদর্শ তবে সম্ভাব্য হাতের ভঙ্গির সংখ্যা সীমাবদ্ধ করে ব্যবহারকারী সংস্থাকে ত্যাগ করে। আমাদের ভাগ করা নিয়ন্ত্রণের বাস্তবায়ন ব্যবহারকারীর এজেন্সি এবং দৃ .়তা উভয়কেই মঞ্জুরি দেয়। খালি জায়গায়, ব্যবহারকারীর হাতের চলাচলে পুরো নিয়ন্ত্রণ রয়েছে, যা দখল করার জন্য বিচ্ছিন্ন প্রাক-আকার দেওয়ার অনুমতি দেয় ”"

এই সমীক্ষায়, ইপিএফএল গবেষকরা সফ্টওয়্যার অ্যালগোরিদমগুলির নকশায় ফোকাস করেছিলেন external যে রোবোটিক হার্ডওয়্যারটি বাহ্যিক দলগুলি সরবরাহ করেছিল সেগুলি রয়েছে কুকা IIWA 7 রোবট, একটি অপটিট্র্যাক ক্যামেরা সিস্টেম এবং টেকসেকান চাপ সেন্সরগুলির উপর ভিত্তি করে একটি অ্যালেগ্রো হ্যান্ড।

ইপিএফএল বিজ্ঞানীরা একটি কৃত্রিম হাতে আঙ্গুলের চলাচলে অনুবাদ করার জন্য ব্যবহারকারীর অভিপ্রায়টি কীভাবে ব্যাখ্যা করতে হয় তা শিখতে একটি মাল্টিলেয়ার পারসেপ্ট্রন (এমএলপি) তৈরি করে একটি কাইনেটিক আনুশল ডিকোডার তৈরি করেছিলেন। একটি মাল্টিলেয়ার পার্সেপট্রন হ'ল ফিডফোরওয়ার্ড কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক যা ব্যাকপ্রোপেশন ব্যবহার করে। এমএলপি একটি গভীর শিক্ষার পদ্ধতি যেখানে তথ্যগুলি এক দিকে এগিয়ে যায়, একটি চক্রের বিপরীতে বা কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে লুপ।

অ্যালগোরিদম ব্যবহারকারীদের হাতে ক্রমহীন ক্রমশ চালিয়ে যাওয়া ইনপুট ডেটা দ্বারা প্রশিক্ষিত। দ্রুত অভিযানের সময়ের জন্য, গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুতের পরিবর্তে নেটওয়ার্ক ওয়েট ফিট করার জন্য লেভেনবার্গ – মারকার্ড্ট পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছিল। সম্পূর্ণ-মডেল প্রশিক্ষণের প্রক্রিয়াটি দ্রুত ছিল এবং ক্লিনিকাল-ব্যবহারের দৃষ্টিকোণ থেকে অ্যালগরিদমকে ব্যবহারিক করে তোলে, প্রতিটি বিষয়ের জন্য 10 মিনিটেরও কম সময় নেয়।

“গবেষণামূলক গবেষণার প্রথম লেখক, ইপিএফএল অনুবাদক নিউরাল ইঞ্জিনিয়ারিং ল্যাব-এ কেটি জুয়াং বলেছেন,“ একটি অ্যাম্পিউটির ক্ষেত্রে, আমাদের আঙ্গুলগুলি যেভাবে চালিত করে তার সমস্ত নিয়ন্ত্রণের জন্য পেশীগুলি অনেকের, বিভিন্নভাবে বিভিন্নভাবে সংকুচিত করা খুব কঠিন ” । “আমরা যা করি তা হ'ল আমরা এই সেন্সরগুলি তাদের অবশিষ্ট স্টাম্পে রেখেছি এবং তারপরে সেগুলি রেকর্ড করব এবং আন্দোলনের সংকেতগুলি কী তা ব্যাখ্যা করার চেষ্টা করব। কারণ এই সংকেতগুলি কিছুটা গোলমাল হতে পারে, আমাদের যা দরকার তা হল এই মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম যা সেই পেশীগুলি থেকে অর্থবহ ক্রিয়াকলাপ বের করে এবং সেগুলিকে আন্দোলনে ব্যাখ্যা করে। এবং এই আন্দোলনগুলি রোবোটিক হাতের প্রতিটি আঙুলকে নিয়ন্ত্রণ করে ”"

যেহেতু আঙুলের চলাচলের মেশিনের পূর্বাভাসগুলি 100 শতাংশ সঠিক নাও হতে পারে, তাই ইপিএফএল গবেষকরা কৃত্রিম হাত সক্ষম করতে এবং প্রাথমিক যোগাযোগ হয়ে যাওয়ার পরে কোনও বস্তুর চারপাশে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বন্ধ হওয়া শুরু করতে রোবোটিক অটোমেশনকে সংযুক্ত করে। ব্যবহারকারী যদি কোনও বস্তু মুক্তি দিতে চান, তবে রোবোটিক নিয়ামকটি বন্ধ করার জন্য তার হাতটি খোলার চেষ্টা করতে হবে এবং ব্যবহারকারীকে হাতের নিয়ন্ত্রণে রাখতে হবে।

ইপিএফএল এর লার্নিং অ্যালগরিদম এবং সিস্টেম ল্যাবরেটরির নেতৃত্বদানকারী অডি বিলার্ডের মতে, রোবোটিক হাতটি 400 মিলিসেকেন্ডের মধ্যে প্রতিক্রিয়া জানাতে সক্ষম। বিলার্ড বলেছিলেন, "সমস্ত আঙ্গুলের সাথে চাপ সংবেদক দিয়ে সজ্জিত, মস্তিষ্ক আসলে বুঝতে পারে যে বস্তুটি পিছলে যাচ্ছে তার আগে এটি প্রতিক্রিয়া এবং স্থিতিশীল করতে পারে।"

নিউরোইঞ্জিনিরিং এবং রোবোটিক্সে কৃত্রিম বুদ্ধি প্রয়োগ করে, ইপিএফএল বিজ্ঞানীরা মেশিন এবং ব্যবহারকারীর ইচ্ছার মধ্যে ভাগ করে নেওয়া নিয়ন্ত্রণের নতুন পদ্ধতির প্রদর্শন করেছেন ne নিউরোপ্রোসেটিক প্রযুক্তিতে একটি অগ্রগতি।

কপিরাইট © 2019 ক্যামি রসো সমস্ত অধিকার সংরক্ষিত।