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感測器/MEMS  

會「讀心」的智慧義肢

上網時間: 2015年09月15日     打印版  Bookmark and Share  字型大小:  

關鍵字:智慧義肢  人腦研究  神經形態  ErrP  機器手臂 

多年來業界一直在開發能夠對截肢患者的大腦或殘肢端發出的訊號作出反應的智慧義肢。遺憾的是,即使只是為了矯正控制義肢,患者也必須花好幾個月的時間,才能學會在恰當的時間與地點發出適當的腦部訊號。

如今,主導歐盟人腦研究計劃(The Human Brain Project)的瑞士洛桑聯邦理工學院(EPFL)扭轉了這個局面。EPFL開發出一種智慧義肢,可自主學習截肢患者自然發出的訊號,而不必再強迫截肢患者必須花數月的時間學習如何傳送控制義肢的訊號了,這讓整個學習過程所需的時間縮短到僅幾分鐘。

由EPFL主導的人腦研究計劃正設計一種模擬人腦的神經形態電腦,並導入矽晶片中。EPFL也參與了這項智慧義肢計劃。

這項人腦研究計劃的共同研究總監主任Henry Markram表示,「我們提出了一個探索與瞭解大腦的全新基礎,並計劃用這些知識來建構新的運算技術。」

在EPFL最近的研究項目EPFL教授Jose Millan的智慧結晶,他發現當人腦做出錯誤的步驟時,會發出一個可偵測的「錯誤相關電位」(ErrP)。透過電子檢測ErrP訊號,EPFL正致力於開發可學習患者發出訊號的新一代智慧義肢裝置。傳統的方式是迫使患者建立新的腦部路徑,以便控制義肢,但對於已經疲於應付「截肢」痛苦的患者而言,這更是一個漫長且令人不悅的經驗。但新的技術結合智慧義肢,使其只需花幾分鐘的時間學習即可,甚至可還用於造福癱瘓病人。


監測患者腦電圖(EEG)的腦電極帽(brain-cap)使用粘貼在頭皮上的電極,讀取患者發送給智慧義肢(圖中的機器手臂)的腦部訊號,學習患者分類對或錯的模式,加速學習過程
(來源:EPFL)

腦機介面(BMI)是Millan研究團隊的專長,他們已經協助多名患者了。然而,透過利用ErrP訊號,可望將這些成功經驗擴展到全世界成千上萬的患者,甚至是行動不便的人,特別是像霍金 (Stephen Hawkings)那樣的癱瘓患者都能因而受惠。只要患者的腦部仍在發送ErrP訊號,這種智慧義肢就能持續學習患者的指令。

基於檢測ErrP訊號的新一代腦機介面,可大幅簡化無需檢測整個大腦活動的結構和植入物,例如需要幾個月才能開始使用的EEG。加上僅檢測不自覺發射的ErrP訊號,可讓患者執行無法使用EEG學習的複雜的動作。Millan認為這種創新是一種治療方法的一種「典範移轉」(paradigm shift),因為這種神經義肢經可在每一次得到ErrP訊號時改變其行為 ,直到最終得到正確且無ErrP回傳的結果,從而學習到複雜的行動。

EPFL所主導開發的智慧義肢,能夠學習服從截肢患者的思考,而不是要求患者的大腦去適應義肢,從而使學習的時間從好幾個月縮短到幾分鐘。

在測試這種智慧義肢能否進行350種不同的動作時,人類受試者被要求專注於執行辨識特定目標並以機器手臂指向的任務。機器人平均花費25分鐘學會指向目標(受試者的目標都不一樣)的350個動作順序。


使用由EPFL教授Jose Millan開發的ErrP,僅需25分鐘就能教會智慧義肢由截肢患者發出的新指令

控制智慧義肢的軟體可將未受ErrP打斷的訊號依次儲存起來,直到完成可讓工作順利執行的清單,而且患者連一隻動一動手指頭都不用。相較於試圖打斷腦波的傳統方法,更多患者將能夠輕鬆掌握這種學習技巧。

其他對這項研究帶來貢獻的研究人員還包括分別來自西班牙阿拉貢工程研究院與薩拉戈薩大學(University of Zaragoza)的Luis Montesano與Javier Minguez。同時,EPFL神經義肢技術與生物微機電中心的Inaki Iturrate與Ricardo Chavarriaga也有助於這項研究計劃。

編譯:Susan Hong

(參考原文:Smart Prosthetics to Learn Mind Reading,by R. Colin Johnson)





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