Gli scienziati dell'EPFL stanno sviluppando nuovi approcci per un migliore controllo delle mani robotiche, in particolare per gli amputati, che combinano il controllo individuale delle dita e l'automazione per una migliore presa e manipolazione. Questo proof of concept interdisciplinare tra neuroingegneria e robotica è stato testato con successo su tre amputati e sette soggetti sani. I risultati sono pubblicati nel numero di oggi di Intelligenza della macchina della natura .

La tecnologia fonde due concetti provenienti da due campi diversi. Implementarli entrambi insieme non era mai stato fatto prima per il controllo manuale robotico, e contribuisce al campo emergente del controllo condiviso in neuroprotesi.

Un concetto, dalla neuroingegneria, comporta la decifrazione del movimento delle dita previsto dall'attività muscolare sul moncone dell'amputato per il controllo individuale delle dita della mano protesica che non è mai stato fatto prima. L'altro, dalla robotica, consente alla mano robotica di aiutare a prendere gli oggetti e mantenere il contatto con loro per una presa robusta.

"Quando tieni un oggetto in mano, e inizia a scivolare, hai solo un paio di millisecondi per reagire, " spiega Aude Billard che guida il laboratorio di algoritmi e sistemi di apprendimento dell'EPFL. "La mano robotica ha la capacità di reagire entro 400 millisecondi. Dotato di sensori di pressione lungo le dita, può reagire e stabilizzare l'oggetto prima che il cervello possa effettivamente percepire che l'oggetto sta scivolando. "

Come funziona il controllo condiviso

L'algoritmo impara prima a decodificare l'intenzione dell'utente e la traduce nel movimento delle dita della mano protesica. L'amputato deve eseguire una serie di movimenti della mano per addestrare l'algoritmo che utilizza l'apprendimento automatico. I sensori posizionati sul moncone dell'amputato rilevano l'attività muscolare, e l'algoritmo apprende quali movimenti della mano corrispondono a quali schemi di attività muscolare. Una volta compresi i movimenti delle dita previsti dall'utente, queste informazioni possono essere utilizzate per controllare le singole dita della mano protesica.

"Poiché i segnali muscolari possono essere rumorosi, abbiamo bisogno di un algoritmo di apprendimento automatico che estragga attività significative da quei muscoli e le interpreti in movimenti, " dice Katie Zhuang prima autrice della pubblicazione.

Prossimo, gli scienziati hanno progettato l'algoritmo in modo che l'automazione robotica si attivi quando l'utente cerca di afferrare un oggetto. L'algoritmo dice alla mano protesica di chiudere le dita quando un oggetto è in contatto con i sensori sulla superficie della mano protesica. Questa presa automatica è un adattamento di un precedente studio per i bracci robotici progettati per dedurre la forma degli oggetti e afferrarli sulla base delle sole informazioni tattili, senza l'ausilio di segnali visivi.

Rimangono molte sfide per progettare l'algoritmo prima che possa essere implementato in una mano protesica disponibile in commercio per gli amputati. Per adesso, l'algoritmo è ancora in fase di test su un robot fornito da una parte esterna.

"Il nostro approccio condiviso per controllare le mani robotiche potrebbe essere utilizzato in diverse applicazioni neuroprotesiche come le protesi bioniche della mano e le interfacce cervello-macchina, aumentare l'impatto clinico e l'usabilità di questi dispositivi, "Silvestro Micera, Presidente della Fondazione Bertarelli dell'EPFL in Neuroingegneria traslazionale, e Professore di Bioelettronica presso la Scuola Superiore Sant'Anna.