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当机器人遇上神经科学时,将会发生什么?

 脑机接口社区 2021-07-01

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当前,神经科学和机器人技术正在携手发展。HSE大学生物电接口中心的学术主管MikhailLebedev谈到研究大脑如何促进机器人的发展。

机器人对于神经科学领域来说非常的有意思,神经科学对于机器人领域来说也很感兴趣——这是《Science Robotics.》中《融合机器人技术和神经科学的神经工程未来与挑战》一文的主题。这种协同发展有助于这两个领域的进步,使我们更接近于开发更先进的机器人,并能让我们更深入地了解人类大脑的结构。在某种程度上,也就是把生物有机体和机器结合起来,创造出可控制的有机体(半机械人)。

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机器人--神经科学

对于拟模仿人类动作和行为的机器人而言,机器人的妆容通常与人相似。在机器人设计中使用的最明显的东西是使其看起来很人性化。机器人通常有两只胳膊,两条腿和一个头,虽然从工程学的角度来看这是不必要的。当机器人与人互动时,这一点尤其重要——人形机器人看起来更易受我们信任。

然而机器人不仅外观可以与人相似,它们的“大脑”也可以与人类相似。在开发感知、信息处理和控制的机制时,工程师们受到了人类神经系统结构的启发。

例如,机器人的眼睛(可以在不同轴上移动的电视摄像机)模仿了人类的视觉系统。基于对人类视觉的结构以及视觉信号的处理方式的知识,工程师根据相同的原理设计了机器人的传感器。通过这种方式,机器人可以被赋予人类看三维世界的能力。

人类有前庭-眼球反射:当我们移动时,眼睛会利用前庭信息来稳定我们所看到的图像。在机器人的身体上也可能有加速度和方向传感器。这些帮助机器人将身体运动考虑在内,以稳定外部世界的视觉感知并提高敏捷性。

另外,机器人可以像人一样体验触摸感—机器人可以有皮肤,可以被触摸。然后,它不仅会在空间中随机移动:如果它碰到障碍物,它会像人类一样感知障碍物并做出反应。它还可以利用这种人工触觉信息来抓取物体。

机器人甚至可以模拟疼痛感:某些形式的身体接触会感觉正常,而某些会引起疼痛,从而极大地改变了机器人的行为。它开始避免疼痛并发展新的行为方式,即它像一个第一次被高温灼伤的孩子一样学习。

不仅感觉系统,机器人的身体控制也可以设计成类似于人类的。对人类来说,走路是由所谓的中枢节律发生器(central rhythm generators)控制的。中枢节律发生器是专门用来控制自主运动的神经细胞。有些机器人用同样的方法来控制行走。

此外,机器人可以向人类学习。机器人可以以无数种方式执行动作,但如果它想模仿人类,它必须观察人类并尝试重复他们的动作。当它犯错时,它会把自己和人类做同样的动作进行比较。

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神经科学--机器人

神经科学如何使用机器人?当我们建立一个生物系统的模型时,我们开始更好地理解它的工作原理。因此,开发人类神经系统运动控制的机械模型和计算机模型,将使我们更加了解神经功能和生物力学。

在现代神经科学中使用机器人最有前途的领域是设计神经接口系统——利用大脑信号控制外部设备的系统。神经接口对于神经假体(例如,为失去肢体的患者制造的假肢)和外骨骼(增加人体力量或恢复失去的运动能力的外部框架或骨骼)的发展是必要的。

机器人可以通过双向接口与神经系统进行交互:神经系统可以向机器人发送命令信号,并且机器人通过其传感器可以将感官信息返回给人类,从而通过刺激神经,神经末梢来产生真实的感觉。这种反馈机制使失去肢体的感觉恢复成为可能。它们对于机械臂更精确的运动也是必要的,因为它是基于从手臂和腿部收到的感觉信息来校正我们的运动。

这里出现了一个有趣的问题:我们是否应该通过一个神经接口来控制机器人的所有自由度?换句话说,我们应该如何向它发送特定的命令?例如,我们可以“命令”机械手臂拿起一瓶水,它将执行特定的操作:它会放下手臂,转动手臂,松开并握紧手上的手指——这一切都是靠它自己。这种方法被称为组合控制——我们通过一个神经接口给出简单的命令,然后机器人内部的一个特殊控制器选择执行的最佳策略。或者我们可以创造一种机制,它无需理解“拿起瓶子”的命令:它需要被发送关于具体的、详细的动作的信息。

这里出现一个有趣的问题:我们是否应该通过神经接口控制机器人的所有自由度?换句话说,我们应该如何向其发送特定命令?例如,我们可以“命令”机械臂拿起一瓶水,它将执行特定的操作:它将放下其臂,转动它,然后解开并握紧手指,全部依靠自己。这种方法称为组合控制-我们通过神经接口发出简单的命令,并且机器人内部的特殊控制器选择了最佳实施策略。或者,我们可以创建一种机制,使它无法理解“接管瓶子”命令:需要向其发送有关具体,详细动作的信息。

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最新研究

神经科学家和机器人科学家研究大脑操作和机器人设备的各个方面。例如,在杜克大学(Duke University),我在猴子身上进行了神经接口的实验,因为接口需要直接连接到大脑区域才能使它们准确地工作,而且这种实验性干预措施并非总是可以在人类身上进行。

在我的一项研究中,一只猴子沿着一条小路行走,我们并读取了负责腿部运动的运动皮层的活动,并触发了机器人开始行走。同时,猴子在它前面的屏幕上观察了这个行走的行机器人。

猴子使用了反馈,因此它根据屏幕上看到的内容纠正了自己的动作。这就是开发用于实现行走的最有效的神经接口的方式。

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控制论的未来

这些研究将引领我们走向未来的创新发展。例如,创建一个外骨骼来恢复完全瘫痪者的动作似乎不再是遥不可及的幻想—它只是需要时间。缺乏计算机功能可能会阻碍进步,但是过去十年来这里的发展也非常巨大。我们很可能很快就会看到周围的人使用轻便,舒适的外骨骼,而不是轮椅或婴儿车四处走动。人类半机械人将变得很普遍。

这种系统的商业开发正在世界各地进行,包括俄罗斯。例如,著名的“ExoAtlet”项目正在开发用于运动残疾者康复的外骨骼。HSE生物电气接口中心参与了这些机器算法的开发:中心负责人AlexeyOssadtchi教授和他的博士生开发了一种神经接口,可以触发外骨骼的行走运动。

这种系统的商业开发正在全世界范围内进行,包括在俄罗斯。例如,著名的ExoAtlet项目正在开发外骨骼,以康复运动障碍者。HSE生物电接口中心参与了这些机器算法的开发:中心负责人Alexey Ossadtchi教授和他的博士生开发了触发外骨骼步行运动的神经接口。

人形机器人的快速发展也已成为现实。我们可能很快就会有机器人在许多方面模仿我们-像我们一样行动,像我们一样思考。它们将能够完成一些以前只有人类才能完成的工作。

很明显,我们将看到机器人技术和神经科学的发展,并且这些领域将会融合。这不仅带来了新的机遇,也带来了新的伦理问题,比如我们应该如何对待机器人或人类半机械人。

然而,到目前为止,人类在很多方面都比机器人更好。我们的肌肉是最经济的:吃一个三明治,你就有足够一整天的能量。而机器人的电池很可能在短时间就没电了。虽然它可能比人类强大得多,但往往太重了。到目前为止,在优雅和能量优化方面,人类仍然优于机器人。

不过在不久的将来,这种情况将会改变,因为越来越多才华横溢的科学家和工程师们正在朝着这个目标努力。

来源:

techxplore

融合机器人技术和神经科学的神经工程未来与挑战

Neuroengineering challenges of fusing robotics and neuroscience

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