Les capteurs tactiles sont moins importants que l’ordre des expériences d’apprentissage pour les mains robotiques, montre l’étude
Comment un bras robotique ou une main prothétique apprend-il une tâche complexe comme la saisie et la rotation d’une balle? Le défi pour la main humaine, prothétique ou robotique a toujours été d’apprendre correctement à contrôler les doigts pour exercer des forces sur un objet.
La peau sensible et les terminaisons nerveuses qui couvrent nos mains ont été attribuées à nous aider à apprendre et à nous adapter à notre manipulation, de sorte que les robotiques ont insisté pour incorporer des capteurs dans les mains robotiques. Mais – donné que vous pouvez toujours apprendre à gérer des objets avec des gants – il doit y avoir autre chose en jeu.
Ce mystère est ce qui a inspiré les chercheurs de la valerolab à la Viterbi School of Engineering pour explorer si la sensation tactile est vraiment nécessaire pour apprendre à contrôler les doigts.
Les chercheurs Romina Mir, Ali Marjaninejad, Andrew Erwin et le professeur Francisco Valero-Cuevas au sein du département d’Alfred Mann en génie biomédical ont demandé: comment les capteurs qui font partie de la main (sa nature) interviennent avec la façon dont une main est formée (nourri) pour apprendre les tasks complexes?
Dans un article dans le journal Avancées scientifiquesL’équipe aborde la question classique de la « nature contre le culture » en utilisant la modélisation informatique et l’apprentissage automatique.
L’article, «Le programme d’études est plus influent que les informations haptiques lors de l’apprentissage du renforcement de la manipulation des objets contre la gravité», s’appuie sur les travaux précédents du laboratoire liés à l’évolution des mains et à l’intelligence artificielle. Il démontre que la séquence de l’apprentissage, également connu sous le nom de «programme d’études», est essentielle pour que l’apprentissage se produise.
En fait, les chercheurs notent que si le programme a lieu dans une séquence particulière, une main robotique simulée peut apprendre à manipuler avec une sensation tactile incomplète ou même absente.
Pour cette étude, l’équipe a utilisé des logiciels pour simuler une main robotique à trois doigts pour « fournir un contre-exemple à la notion de longue date que la sensation tactile est toujours nécessaire », explique Valero-Cuevas, et « met également l’accent sur l’importance de la séquence de récompenses pour la formation », a commenté Romina Mir, qui est l’une des deux premiers auteurs et d’un Ph.D. Étudiant dans la valerolab.
« La récompense guide le développement du système », a déclaré l’auteur correspondant, Francisco Valero-Cuevas, qui est également professeur à la division de biokinnéologie et de physiothérapie à l’USC.
Il a ajouté: « … Tout comme les systèmes biologiques sont le produit de leur expérience. Ce lien entre l’apprentissage automatique et la biologie est une connexion puissante qui peut permettre la progression des systèmes d’intelligence artificielle qui peuvent apprendre et s’adapter dans le monde physique. »
Dans cette collaboration entre la Viterbi School of Engineering et l’Université de Californie à Santa Cruz (UCSC), les doctorants Parmita Ojaghi (UCSC) et la Romina Mir (USC) ont co-a co-a co-a coérérécélé ce travail la collaboration avec le professeur Michael Wehner (UCSC). Ali Marjaninejad et Andrew Erwin (USC) ont également contribué à ce travail.
