De toekomst van robotica: hoe moderne robots gemaakt worden en waarom menselijke cyborgs alledaags worden

Vandaag de dag ontwikkelen neurowetenschap en robotica hand in hand. Mikhail Lebedev, academisch supervisor bij HSE University's Centre for Bioelectric Interfaces, sprak over hoe het bestuderen van de hersenen de ontwikkeling van robots inspireert.

Robots zijn interessant voor neurowetenschap en neurowetenschap is interessant voor robots – dit is waar het artikel "Neuroengineering challenges of fusing robotics and neuroscience" in het tijdschrift Science Robotics over ging.

Zo'n collaboratieve ontwikkeling bijdraagt aan vooruitgang in beide velden, wat ons dichter brengt bij het ontwikkelen van meer geavanceerde androïde robots en een dieper begrip van de structuur van het menselijk brein. En, tot op zekere hoogte, tot het combineren van biologische organismen met machines, om cybernetische organismen (cyborgs) te creëren.

Neurowetenschap voor robots

Robots lijken vaak op mensen in hun opbouw. Dit geldt voor robots die bedoeld zijn om menselijke acties en gedrag na te bootsen – neurowetenschap is minder belangrijk voor industriële machines.

Het meest voor de hand liggende om in het ontwerp van een robot te gebruiken, is om het menselijk te laten lijken. Robots hebben vaak twee armen, twee benen en een hoofd, zelfs als het niet nodig is vanuit een technisch oogpunt. Dit is vooral belangrijk wanneer de robot met mensen zal interacteren – een machine die eruitziet als ons is makkelijker te vertrouwen.

Het is mogelijk om ervoor te zorgen dat niet alleen de uiterlijk, maar ook de "hersenen" van de robot die van een mens nabootsen. Bij het ontwikkelen van de mechanismen voor perceptie, informatieverwerking, en controle, laten ingenieurs zich inspireren door de structuur van het menselijke zenuwstelsel.

Bijvoorbeeld, een robot's ogen – TV-camera's die op verschillende assen kunnen bewegen – nabootsen het menselijke visuele systeem. Gebaseerd op de kennis van hoe menselijk zicht gestructureerd is en hoe het visuele signaal verwerkt wordt, ontwerpen ingenieurs de sensoren van de robot volgens dezelfde principes. Op deze manier kan de robot bezit krijgen van de menselijke capaciteit om de wereld in drie dimensies te zien, bijvoorbeeld.

Mensen hebben een vestibulo-oculair reflex: de ogen passen stabilisatie toe met vestibulaire informatie wanneer we ons bewegen, wat ons in staat stelt de stabiliteit van het beeld dat we zien te handhaven.

Er kunnen ook versnellings- en oriëntatiesensoren op een robot's lichaam zitten. Deze helpen de robot om lichaamsbewegingen in rekening te brengen om de visuele perceptie van de buitenwereld te stabiliseren en wendbaarheid te verbeteren.

Daarnaast kan een robot het tastgevoel net als een mens ervaren – een robot kan een huid hebben, het kan aanraking voelen. En dan beweegt het niet willekeurig in de ruimte: als het een obstakel aanraakt, voelt het het en reageert het erop net als een mens. Het kan ook deze kunstmatige tastinformatie gebruiken om objecten te grijpen.

Robots kunnen zelfs pijnsensaties simuleren: sommige vormen van fysiek contact voelen normaal en sommige veroorzaken pijn, wat de gedraging van de robot drastisch verandert. Het begint pijn te vermijden en nieuwe gedragspatronen te ontwikkelen, dat wil zeggen het leert – als een kind dat voor de eerste keer verbrand is door iets heets.

Niet alleen zintuiglijke systemen, maar ook een robot's lichaamscontrole kan analoog aan die van mensen ontworpen worden. Bij mensen wordt lopen gecontroleerd door zogenaamde centrale ritmegeneratoren – gespecialiseerde zenuwcellen ontworpen om autonoom motorische activiteit te controleren. Er zijn robots waarin hetzelfde idee gebruikt wordt om lopen te controleren.

Bovendien kunnen robots van mensen leren. Een robot kan acties op oneindig veel manieren uitvoeren, maar als het een mens wil nabootsen, moet het de mens observeren en proberen hun bewegingen te herhalen. Wanneer het fouten maakt, vergelijkt het zich met hoe een mens dezelfde actie uitvoert.

Robots voor neurowetenschap

Hoe kan neurowetenschap robots gebruiken? Wanneer we een model van een biologisch systeem bouwen, beginnen we de principes beter te begrijpen waarvolgens het werkt. Daarom brengt het ontwikkelen van mechanische en computermodellen van menselijk zenuwstelsel-bewegingscontrole ons dichter bij het begrijpen van neurologische functies en biomechanica.

En de meest veelbelovende toepassing van robots in moderne neurowetenschap is in het ontwerpen van neuro-interfaces – systemen voor het besturen van externe apparaten met hersensignalen. Neuro-interfaces zijn nodig voor de ontwikkeling van neuroprothesen (bijvoorbeeld een kunstmatige arm voor mensen die een ledemaat verloren hebben) en exoskeletten – externe frames of skeletten voor een menselijk lichaam om de kracht te vergroten of verloren motorische vaardigheden te herstellen.

Een robot kan interacteren met het zenuwstelsel via een bi-directioneel interface: het zenuwstelsel kan een commando-signaal naar de robot sturen, en de robot kan van zijn sensoren sensorische informatie naar de mens terugsturen, wat echte sensaties veroorzaakt door zenuwen, zenuweindes in de huid, of de sensorische cortex zelf te stimuleren.

Dergelijke feedback-mechanismen maken het mogelijk om de sensatie van een ledemaat te herstellen als het verloren is gegaan. Ze zijn ook nodig voor nauwkeurigere bewegingen van het robotische ledemaat, aangezien het op basis van sensorische informatie ontvangen van armen en benen is dat we onze bewegingen corrigeren.

Er is een interessante vraag die hier rijst: Moeten we alle vrijheidsgraden van de robot via een neurale interface controleren? Met andere woorden, hoe moeten we specifieke commando's ernaar sturen?

Bijvoorbeeld, we kunnen de robotische arm "bevelen" een fles water op te pakken, en het zal specifieke operaties uitvoeren: het zal zijn arm omlaag laten, draaien, en de vingers aan zijn hand openen en sluiten – allemaal op eigen initiatief.

Deze benadering heet gecombineerde controle – we geven eenvoudige commando's via een neurale interface, en een speciale controller binnen de robot selecteert de beste strategie voor implementatie.

Of we kunnen een mechanisme creëren dat het 'pak de fles' commando niet begrijpt: het moet informatie over specifieke, gedetailleerde bewegingen gestuurd krijgen.

Huidige studies

Neurowetenschappers en robotica-wetenschappers bestuderen diverse aspecten van hersenwerking en robotische apparaten. Bijvoorbeeld, aan Duke University voerde ik experimenten uit met neurale interfaces op apen, aangezien interfaces direct met hersengebieden verbonden moeten zijn om nauwkeurig te werken en dergelijke experimentele interventies niet altijd op mensen uitgevoerd kunnen worden.

In een van mijn studies, liep een aap een pad af en de activiteit van zijn motorische cortex, verantwoordelijk voor beenbeweging, werd uitgelezen en activeerde een robot om te beginnen lopen. Tegelijkertijd observeerde de aap deze lopende robot op een scherm voor hem geplaatst.

De aap gebruikte feedback, dus het corrigeerde zijn bewegingen op basis van wat het op het scherm zag. Zo worden de meest effectieve neurale interfaces voor het implementeren van lopen ontwikkeld.

De cybernetische toekomst

Dit onderzoek leidt ons naar innovatieve ontwikkelingen in de toekomst. Bijvoorbeeld, het creëren van een exoskelet om de bewegingen van volledig gelummeerde herstellen lijkt niet langer een onbereikbare fantasie – het kost alleen tijd.

Vooruitgang kan worden tegengehouden door gebrek aan rekenkracht, maar de ontwikkeling de afgelopen tien jaar is hier ook enorm geweest. Het is waarschijnlijk dat we binnenkort mensen om ons heen zullen zien die lichte, comfortabele exoskeletten gebruiken in plaats van rolstoelen of loopstoeltjes om zich te verplaatsen.

Menselijke cyborgs zullen alledaags worden.

Commerciële ontwikkeling van dergelijke systemen vindt plaats over de hele wereld, inclusief in Rusland. Bijvoorbeeld, het beroemde ExoAtlet-project ontwikkelt exoskeletten voor de revalidatie van mensen met motorische handicap.

Het HSE Centre for Bioelectric Interfaces participeerde in de ontwikkeling van algoritmes voor deze machines: Centre Hoofd, Professor Alexey Ossadtchi, en zijn doctoraalstudenten ontwikkelden een neuro-interface die de loopbewegingen van het exoskelet activeert.

De snelle ontwikkeling van humanoïde robots wordt ook realiteit. Het is waarschijnlijk dat we binnenkort robots zullen zien die om ons heen lopen en ons in veel opzichten nabootsen – als ons bewegen en als ons denken. Ze zullen in staat zijn om een deel van het werk te doen dat voorheen alleen beschikbaar was voor mensen.

Ondubbelzinnig zullen we de ontwikkeling van zowel robotica als neurowetenschap zien, en deze velden zullen convergeren. Dit opent niet alleen nieuwe kansen, maar creëert ook nieuwe ethische vragen, zoals hoe we met androïde robots of menselijke cyborgs om moeten gaan.

En toch, tot nu toe, zijn mensen beter dan robots op veel manieren. Onze spieren zijn de meest zuinige: eet een boterham en je hebt genoeg energie voor de hele dag. De robot heeft een lege batterij in een half uur.

En hoewel het veel krachtiger kan zijn dan een mens, is het vaak te zwaar. Als het om elegantie en energiecapaciteitsoptimalisatie gaat – tot nu toe is een mens nog superieur aan een robot.

Het is niet ver in de toekomst wanneer dit zal veranderen – er zijn tienduizenden getalenteerde wetenschappers en ingenieurs die werken naar dit doel.

Van onze partnerwebsite, Science and Technology News