Gelişmiş biyonik el protezleri, doğal uzuvlara kıyasla hareket kabiliyeti ve karmaşıklık açısından büyük ölçüde benzerlik göstermesine rağmen, kullanıcıların önemli bir kısmının bu teknolojiyle yaşadığı sorunlar dikkat çekiyor. Özellikle üst ekstremite ampütasyonu olan bireylerin yarısına kadarının bu protezleri kullanmaktan vazgeçtiği belirtiliyor. Bu durumun temelinde yatan neden ise, biyonik ellerin kontrolünün zorluğu olarak öne çıkıyor.
Araştırmacılar, biyonik kolları daha sezgisel hale getirerek, kullanıcıların günlük işlerini düşünmeden gerçekleştirebilmelerini sağlamayı hedefliyor. Bu amaca ulaşmak için yapay zeka destekli bir biyonik el yardımcı pilotu geliştirildi.
Kontrol Karmaşasını Aşmak
Biyonik ellerdeki kontrol sorunları, büyük ölçüde özerkliklerinin eksikliğinden kaynaklanıyor. Bir kağıt bardağı ezmeden tutmak veya havada uçan bir topu yakalamak gibi eylemler, doğal hareketlerimizde devreye giren refleks ve geri bildirim döngülerinin karmaşık sistemi sayesinde zahmetsizce gerçekleşir. Örneğin, tuttuğumuz nesne kaymaya başladığında, parmak uçlarındaki minik mekanoreseptörler, sinir sistemine sinyaller göndererek elin kavrayışını sıkılaştırmasını sağlar. Bu süreç, olayı bilinçli olarak fark etmeden önce 60 ila 80 milisaniye içinde tamamlanır. Bu refleks, beynimizin el becerisi gerektiren görevlerde bize otomatik olarak yardımcı olduğu birçok yoldan sadece biridir.
Piyasada bulunan biyonik ellerin çoğunda bu dahili otonom refleks özelliği bulunmuyor. Bu da her şeyin kullanıcı tarafından kontrol edilmesini gerektiriyor, bu da kullanımı son derece karmaşık hale getiriyor. Bu zorluğu anlamak için, doğal bir elde bulunan 27 ana eklemin konumunu hassas bir şekilde ayarlamayı ve 20 kasın her birinin uygulayacağı uygun gücü seçmeyi düşünmeniz gerekebilir. Ayrıca, biyonik el ile kullanıcı arasındaki arayüzün bant genişliğinin sınırlı olması da durumu iyileştirmiyor.
Çoğu durumda, kullanıcılar önceden belirlenmiş kavrama türlerini seçebildikleri ve çeşitli aktüatörlerin uyguladığı kuvvetleri ayarlayabildikleri bir uygulama aracılığıyla biyonik elleri kontrol ediyordu. Daha doğal bir alternatif olan elektromiyografi (EMG) yöntemi, kalan kaslardan gelen elektrik sinyallerini biyonik elin komutlarına dönüştürüyor. Ancak bu yöntem de kusursuz olmaktan uzaktı. Bir nesneyi kavramak için ona doğru uzanmanız, kasları esnetmeniz ve sonra kasları aynı pozisyonda tutarak aynı kavrayışı sürdürmeniz gerekiyor. Araştırmacılar, bu "sezgisel" biyonik ellerini geliştirmek için özel sensörler entegre ettiler.
Kavrayışı Hissetmek
Araştırmacılar, piyasada bulunan biyonik ellerden birinin parmak uçlarını silikonla kaplı basınç ve yakınlık sensörleriyle değiştirdiler. Bu sayede el, bir nesneye yaklaştığını algılayabiliyor ve onu ezmeden veya düşürmeden tutmak için gereken kuvveti hassas bir şekilde ölçebiliyordu. Sensörlerden gelen veriyi işlemek için ekip, eklemleri hareket ettiren ve kavrama kuvvetini ayarlayan bir yapay zeka denetleyicisi geliştirdi. Bu sistem, elin nesneye dokunmasını ve ardından geri çekilmesini sağlayarak, yapay zekanın çeşitli nesneleri tanıması ve farklı kavrama türleri arasında geçiş yapması için yeterli eğitim verisi topladı. Yapay zeka ayrıca her bir parmağı bağımsız olarak kontrol ederek doğal kavrama desenleri elde etti.
Destekli Kontrol
Bu tür otonom kavrama daha önce gösterilmiş olsa da, ekibin getirdiği yenilik, sistemin kontrolünün kimde olacağını belirlemekti. Önceki araştırmalar, kullanıcıların otonomiyi açıp kapatmasına dayanıyordu. Buna karşılık, bu yaklaşım paylaşımlı kontrole odaklandı. Bu, makinenin sessizce çalıştığı ve kullanıcının her zaman kontrolü elinde tuttuğu bir sistem. Kullanıcı kavrayışı sıkılaştırabilir, gevşetebilir veya nesneyi bırakabilir.
Yapay zeka destekli ellerini test etmek için ekip, sağlam uzuvlu ve ampüteli katılımcılardan kırılgan nesneleri manipüle etmelerini istedi. Yapay zeka olmadan, denemelerin sadece bir veya ikisinde başarılı olabildiler. Yapay zeka yardımcısı açıkken, başarı oranları yüzde 80 ila 90'a yükseldi. Yapay zeka ayrıca katılımcıların bilişsel yükünü azalttı, yani eli çalıştırmak için daha az odaklanmaları gerekti.
Ancak, makinelerin insan vücuduyla sorunsuz bir şekilde entegrasyonundan hala uzak olduğumuz söylenebilir.
Gerçek Dünya Testleri
Araştırmacıların bir sonraki adımı, bu sistemi gerçek dünyaya taşıyarak bir kişinin ev ortamında kullanmasını sağlamak. Şu ana kadar yapay zeka biyonik elinin performansı, laboratuvar koşullarında ve ekibin özel olarak seçtiği veya tasarladığı ortam ve nesnelerle değerlendirildi.
Bu elin doğal bir uzuv kadar becerikli veya kontrolü kolay olmadığını belirtmek gerekir. Protezlerdeki her küçük gelişmenin, ampüteli kişilerin günlük yaşamlarında daha fazla görevi yerine getirmelerine olanak sağladığı düşünülüyor. Ancak, biyonik protezlerin doğal uzuvlar kadar iyi veya daha iyi olduğu bilim kurgu seviyesine ulaşmak için, sadece küçük iyileştirmelerden daha fazlasına ihtiyaç duyulacak. Robotik açısından bakıldığında, bu protezler yüksek hareket serbestliği ile oldukça becerikli olsa da, bunları kontrol etmenin iyi bir yolu henüz bulunmuyor. Bunun bir kısmı, bilgilerin kullanıcılardan alınıp verilmasındaki zorluktan kaynaklanıyor. Cilt yüzeyi EMG'sinin oldukça gürültülü olması, iç EMG veya nöral implantlar gibi yöntemlerle bu arayüzü iyileştirmenin mevcut algoritmaları geliştirebileceği düşünülüyor. Bu nedenle ekip, nöral arayüz teknolojileri üzerinde çalışıyor ve endüstri ortakları arıyor.
Hedef, tüm bu yaklaşımları tek bir cihazda birleştirmek. Ekip, klinik denemeler için piyasaya sürebilecek bir şirketle birlikte nöral bir arayüze sahip, yapay zeka destekli bir robotik el inşa etmek istiyor.
