Modele układu mięśniowo-szkieletowego dostępne na nowej platformie sztucznej inteligencji mogą przyspieszyć postępy w dziedzinie protetyki i rehabilitacji pourazowej.
Każdego roku udar mózgu i urazy rdzenia kręgowego stają się przyczyną niepełnosprawności milionów ludzi na całym świecie. Pacjenci często przy tym słyszą, że ich szanse na pełne wyzdrowienie są nikłe. Niestety, skuteczność aktualnie dostępnych metod terapeutycznych wykorzystujących roboty jest mniejsza, niż mogłaby być, gdyby uczeni posiadali większą wiedzę na temat interakcji urządzeń rehabilitacyjnych z ludzkim ciałem. „Gdybyśmy mogli z góry przewidzieć wyniki terapii robotycznej, możliwa byłaby jej optymalizacja pod kątem konkretnego pacjenta i wdrożenie prawdziwie spersonalizowanego i tańszego leczenia”, twierdzi prof. Massimo Sartori, cytowany w informacji prasowej opublikowanej na stronie Uniwersytetu Twente w Holandii.
Prof. Sartori pracuje na tej uczelni jako szef laboratorium modelowania i inżynierii neuromechanicznej, w którym kierowany przez niego zespół, wspólnie z uczonymi z amerykańskiego laboratorium badawczego Meta AI, stworzył otwartą platformę MyoSuite. Jej opracowanie było możliwe po części dzięki wsparciu w ramach finansowanych przez UE projektów INTERACT i SOPHIA. Nowe podejście, jakie zastosowano na platformie MyoSuite, polega na wykorzystaniu technologii uczenia maszynowego do rozwiązywania problemów z kontrolą biomechaniczną, łącząc inteligencję ruchową i neuronową.Platforma stanowi zbiór zadań i środowisk związanych z układem mięśniowo-szkieletowym i umożliwia wykonywanie symulacji dzięki ogólnodostępnemu silnikowi MuJoCo. Symulacje obejmują trzy modele: palca, łokcia i dłoni. Badacze opracowali szeroki zakres zadań korzystając z tych modeli – od prostych czynności sięgania po przedmioty, aż po bardzo złożone ruchy wymagające kontaktu, takie jak bawienie się długopisem czy ćwiczenia z kulkami Baoding. „Na platformie MyoSuite dostępne są modele cyfrowe oparte na sztucznej inteligencji, które można uczyć wykonywania skomplikowanych ruchów, a także interakcji z robotami społecznymi, co w innym wypadku wymagałoby przeprowadzania długotrwałych eksperymentów z udziałem ludzi w roli obiektów badawczych”, czytamy w informacji prasowej.
MyoSuite umożliwia jednoczesną symulację wykorzystujących SI układów mięśniowo-szkieletowych, które oddziałują fizycznie z robotami społecznymi. Użytkownicy mogą na przykład wykonywać symulacje zjawisk biologicznych, takich jak zmęczenie mięśni czy sarkopenia, a także sprawdzić, jak dostosować projekt robota społecznego pod kątem jego użyteczności w procesie odzyskiwania zdolności ruchowych przez osoby z niepełnosprawnościami. „To wszystko dzięki połączeniu najnowocześniejszych technik modelowania układu mięśniowo-szkieletowego z najnowszymi osiągnięciami w dziedzinie sztucznej inteligencji, co pozwala na syntezę zachowań ruchowych”, zauważa prof. Sartori.
Jak wspomniano w komunikacie prasowym, Mark Zuckerberg, dyrektor generalny Meta, zdążył się już podzielić informacją na temat MyoSuite w mediach społecznościowych: „Zespół Meta AI opracował nową platformę sztucznej inteligencji, nazwaną MyoSuite, która pozwala na tworzenie realistycznych symulacji układu mięśniowo-szkieletowego nawet 4 000 razy szybciej niż w przypadku najnowocześniejszych rozwiązań. Możemy szkolić te modele, aby wykonywały skomplikowane ruchy, jak na przykład zabawa długopisem czy przekręcanie klucza. Badania te mogą przyspieszyć postępy w dziedzinie protetyki, rehabilitacji ruchowej i technik operacyjnych. (…) Zamierzamy udostępnić te modele, aby badacze mogli je wykorzystywać do dalszych postępów na tym polu”.
Platforma opracowana przy wsparciu projektów INTERACT (Modelling the neuromusculoskeletal system across spatiotemporal scales for a new paradigm of human-machine motor interaction) i SOPHIA (Socio-physical Interaction Skills for Cooperative Human-Robot Systems in Agile Production) może stanowić początek nowej ery w dziedzinie robotów wspomagających rehabilitację. „Mamy nadzieję, że różnorodne aspekty wspierane przez naszą platformę otworzą nowe możliwości w badaniach nad interakcjami między układami neuromechanicznymi i rozwiązaniami robotycznymi”, podsumowuje prof. Sartori.
Więcej informacji:
poleca:
