Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

Don FJ、Virgil、云舟编译

日本最新研究:从你脑中自动领任务的机械手,三头六臂不是梦

又是绝望的周一。

交计划书、接电话回消息、同时还想定个外卖……焦头烂额的多任务场景下,每个职场人都希望自己有三头六臂!

日本的一家研究院正朝着这个目标努力。

日前,日本Hiroshi Ishiguro实验室的研究人员宣布,他们成功研制出了一种神奇的黑科技——多任务场景下的机械手臂。

但如果这项黑科技只是能让我们多出一条能够意念控制的辅助手臂的话,炫酷指数似乎还是低了一些。这项技术真正让人激动的地方在于,提高了用户的多任务处理能力。

用户在佩戴上这种设备后可以在脑海中同时想象两个任务,机器人可以自动解析出这两个任务中哪个是给它的,然后再帮你完成这项任务。

“多任务往往反映了一个人注意力切换的能力,如果我们能够让用户只通过大脑就能和机器进行交流,那我们就可以提升人类的能力了。”

Shuichi Nishio是日本京都国际先进研究所的首席研究员,他和同事Christian Penaloza一起合作开发了这项技术。

Gif来自Hiroshi Ishiguro实验室/日本国际电气通信基础技术研究所(ATR)

Nichio和Penaloza开发了一个能够读取脑部电生理信号并据此识别出不同目标动作的算法。

我们知道,当一个人想要完成一个物理动作并在大脑中思考这个动作(比如捡起一瓶水)的时候,脑部特定区域的神经元就会被激活,从而产生一种与之对应的脑部生理电信号活动模式(下文称为脑电模式),这种运动和脑电模式的关联通常是一一对应的。

所以当大脑想着做另一种任务的时候(比如码一摞盘子),大脑就会产生另外一种不同的脑电模式。

在现在的技术条件下,脑电信号的采集技术已经很成熟了,通过贴在头皮上的无创电极即可实现(电极就在图中的帽子里面)。

在采集到信号之后,我们就可以通过算法模型来对其进行解读,从而识别出每种脑电背后的真实动作。

在识别出运动种类之后,设备就能控制机器手臂帮助用户完成这项任务了。这种系统通常被称为BMI(脑机接口,Brain-Machine Interfaces)。

为了验证系统的有效性,Nishio和Penaloza使用了15个健康的人类志愿者进行了试验,并记录下了他们在进行多任务思考时候的脑电信号。

每个受试者都被要求戴上一个电极帽子,并在坐立姿态下用双手去平衡一块板子上的球,与此同时,计算机记录了他们的脑电信号。

在接下来的试验中,受试者被要求保持相同的姿势,但不同的是是,这次实验环境中多出了一个机械手臂,受试者被要求看着机械手臂并让它抓住旁边的一个瓶子。

计算机通过收集每个受试者的脑电信号,识别出抓住瓶子的意图,然后通过驱动机械手臂来完成这个任务。

图片来自Hiroshi Ishiguro实验室/日本国际电气通信基础技术研究所(ATR)

之后,受试者需要在平衡球的同时控制机械手臂抓瓶子。根据报道,在计算机的帮助下,受试者们一边平衡球一边抓住水瓶的成功率大概是3/4.

实验中一些受试者的多任务的表现比其他人要好很多。“人们的表现有显著差异,表现好的人的多任务操作成功率能够达到85%,表现不好的人的成功率可能只有52%”,Penaloza说,“得分低并不是因为BMI的识别精度低,它只能说明这部分人从一个任务转到另一个任务的注意力切换能力差”(职业甩锅……)

有意思的是,受试者学习同时执行两个动作的速度特别快,通常情况下这应该需要很多的训练才行。Nishio和Penaloza表示,通过使用这套BMI系统,人们能够得到更多正确的反馈,并帮助人们更好的学习多任务工作。他们正在继续研究这种现象,并希望它能够用于医疗领域。

我们之前也见过一些外置的机械手臂,比如:

用于四肢瘫痪人群的脑控手外骨骼👇

https://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/bionics/controlling-a-hand-exoskeleton-with-your-mind

惯性控制的双机械臂👇

https://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/industrial-robots/heres-that-extra-pair-of-robot-arms-youve-always-wanted

疼痛感知假肢👇

https://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/bionics/a-prosthetic-that-feels-pain

机器人运动员👇

https://spectrum.ieee.org/biomedical/bionics/get-ready-for-the-worlds-first-cyborg-olympics

能够帮助断肢乐手打鼓的机械手臂👇

https://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/bionics/cyborg-drumming-arm-seeks-kickstarter-help-to-escape-the-lab

“在用一个普通的BMI设备完成一个任务的时候,通常需要用户特别特别专注地去想这个动作才行”,Penaloza说:“但是在我们这套设备里,有两个完全不同的任务同时在大脑里回荡,这也是我们设备的特别之处。”

目前来看,这项技术对于残疾人来说是一个福音,但是对于健全人来说,这套系统的用处还是不够明确。然而,多出一条手臂的想法还是引起了许多研究人员和哲学技术家的畅想:“当人类拥有了第三条手臂的时候,它会被用于哪些任务呢?”

大数据文摘
大数据文摘

秉承“普及数据思维,传播数据文化,助⼒产业发展”的企业⽂化,我们专注于数据领域的资讯、案例、技术,形成了“媒体+教育+⼈才服务”的良性⽣态,致⼒于打造精准数据科学社区。

产业机器人ATR
2
相关数据
感知技术

知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。

神经元技术

(人工)神经元是一个类比于生物神经元的数学计算模型,是神经网络的基本组成单元。 对于生物神经网络,每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时会向相连的神经元发送化学物质,从而改变这些神经元的电位;神经元的“兴奋”由其电位决定,当它的电位超过一个“阈值”(threshold)便会被激活,亦即“兴奋”。 目前最常见的神经元模型是基于1943年 Warren McCulloch 和 Walter Pitts提出的“M-P 神经元模型”。 在这个模型中,神经元通过带权重的连接接处理来自n个其他神经元的输入信号,其总输入值将与神经元的阈值进行比较,最后通过“激活函数”(activation function)产生神经元的输出。

推荐文章
暂无评论
暂无评论~