Aude Billard 교수는 로잔 연방 공과대학교(EPFL)의 학습 알고리즘 및 시스템 연구소 소장이다.

Billard는 "척수 손상을 입은 사람들은 종종 영구적인 신경학적 결함과 심각한 운동 장애를 경험하여 물건을 잡는 것과 같은 가장 단순한 작업조차 수행하지 못하게 한다."고 말했다. "로봇이 대신 작업을 실행할 수 있기 때문에 로봇의 도움은 이 사람들이 잃어버린 손재주를 회복하는 데 도움이 될 수 있다."

생각으로 로봇을 움직이다.

José del R. Millán과 함께 Billard 교수와 두 연구 그룹은 음성 제어나 터치 기능이 필요 없는 컴퓨터 프로그램을 개발했다. 환자는 생각만으로 로봇을 움직일 수 있다. 

연구원들은 먼저 몇 년 전에 개발된 로봇 팔을 기반으로 시스템 개발을 시작했다. 그것은 오른쪽에서 왼쪽으로 앞뒤로 움직일 수 있을 뿐만 아니라 앞에 있는 물체를 재배치하고 경로에 있는 물체를 돌아다닐 수 있다.

Billard 교수는 "우리 연구에서 우리는 장애물을 피하도록 로봇을 프로그래밍했지만 물 한 컵을 채우거나 물체를 밀거나 당기는 것과 같은 다른 종류의 작업을 선택할 수도 있다."고 말한다.

그런 다음 연구원들은 장애물을 피하는 로봇의 메커니즘을 개선하여 더 정확했다.

Carolina Gaspar Pinto Ramon Correia는 Billard 교수 연구실의 박사 과정 학생이다.

Correia는 "처음에는 로봇이 일부 장애물에 비해 너무 넓은 경로를 선택하여 너무 멀리 가져가고 다른 경로에는 충분하지 않은 경로를 선택하여 너무 가깝게 유지했다"고 말한다. "로봇의 목표는 마비 환자를 돕는 것이었으므로 사용자가 말하거나 움직일 필요 없이 로봇과 의사 소통할 수 있는 방법을 찾아야 했다." 

알고리즘 개발

이를 위해서는 환자의 생각만으로 로봇의 움직임을 조절할 수 있는 알고리즘을 개발해야 했다. 알고리즘은 환자의 뇌 활동에 대한 EEG 스캔을 실행하기 위해 전극이 장착된 헤드캡에 부착되었다. 

환자는 시스템을 사용하기 위해 로봇을 바라보기만 하면 된다. 로봇이 잘못된 움직임을 하면 환자의 뇌는 명확하게 식별할 수 있는 신호를 통해 "오류 메시지"를 내보낸다. 이는 로봇이 잘못된 행동을 하고 있음을 알려준다. 로봇은 처음에 신호를 수신하는 이유를 이해하지 못하지만 오류 메시지가 알고리즘에 입력된다. 알고리즘은 역강화 학습 접근 방식을 사용하여 환자가 원하는 것과 로봇이 취해야 하는 조치를 파악한다.

시행착오 과정은 로봇이 어떤 움직임이 올바른지 확인하기 위해 다양한 움직임을 시도한다는 것을 의미하며, 올바른 응답을 파악하는 데 일반적으로 3~5번의 시도만 필요하다.

Millán 교수는 "로봇의 AI 프로그램은 빠르게 학습할 수 있지만 실수할 때 이를 알려야 행동을 수정할 수 있다."고 말한다. "오류 신호에 대한 감지 기술을 개발하는 것은 우리가 직면한 가장 큰 기술적 과제 중 하나였다."

Iason Batzianoulis는 이 연구의 주 저자이다.

"우리 연구에서 특히 어려웠던 것은 환자의 뇌 활동을 로봇의 제어 시스템에 연결하는 것이었다. 즉, 환자의 뇌 신호를 로봇이 수행하는 행동으로 '변환'하는 것이었다."라고 Batzianoulis는 말한다. “우리는 주어진 뇌 신호를 특정 작업에 연결하기 위해 기계 학습을 사용하여 이를 수행했다. 그런 다음 로봇이 환자가 염두에 두고 있는 작업을 수행할 수 있도록 개별 로봇 제어와 작업을 연결했다." 

연구원들은 알고리즘이 궁극적으로 휠체어를 제어하는 데 사용될 수 있다고 믿는다.

Billard 교수는 “현재로서는 아직 극복해야 할 엔지니어링 장애물이 많이 있다. "그리고 휠체어는 환자와 로봇이 모두 움직이기 때문에 완전히 새로운 도전 과제를 제시한다."고 말했다.

이 연구는 Communications Biology에 게재되었다.