Robert Klatt
Eine Roboterprothese verhilft Menschen mit Gehbehinderungen zu mehr Mobilität. Die Bewegungssteuerung übernehmen KI-Algorithmen und nicht der Mensch selbst.
Ontario (Kanada). Wissenschaftler der University of Waterloo (UW) haben im Forschungsprojekt ExoNet Deep-Learning-Systeme mit robotischen Prothesen kombiniert, um gehbehinderten Menschen mehr Mobilität zu ermöglichen. Die Künstliche Intelligenz (KI) der Roboterprothesen handelt autonom. Ein Gehirn-Computer-Interface oder implantierte Elektroden zur Steuerung sind somit überflüssig.
„Unser Kontrollansatz würde nicht unbedingt menschliches Denken benötigen. Ähnlich wie bei autonomen Autos, die selbstständig fahren, entwickeln wir autonome Exoskelette, die selbst laufen“, erklärt Brock Laschowski gegenüber The Register. Helfen sollen die KI-Roboterprothesen Menschen mit Multipler Sklerose, Rückenmarksverletzungen und anderen Krankheiten, aufgrund derer sie nicht mehr selbstständig laufen können.
Die autonome KI-Roboterprothese besitzt an ihren Gliedern eine Reihe von Kameras und Sensoren, die ihre Daten an Computer-Vision-Algorithmen weiterleiten. Diese kontrollieren wiederum das Steuerungssystem des Exoskeletts und führen unter Berücksichtigung der Umgebung Bewegungen aus. Der Mensch in der Roboterprothese selbst muss Aktionen wie Gehen, Stehen, Sitzen oder Treppensteigen nicht selbst auslösen. Möglich ist dies, weil die KI-Algorithmen Bewegungssituationen erkennen und dann selbstständig die entsprechend notwendige Handlung ausführen.
Trainiert wurden die Deep-Learning-Systeme mit mehreren Stunden Filmmaterial, das in unterschiedlichen Umgebungen verschiedenste Bewegungsabläufe zeigt. Insgesamt wurden dabei eine Million Einzelbilder extrahiert, mit denen das KI-Exoskelett über Deep-Learning-Verfahren angelernt wurde.
Auf Informationen der Daten der Kameras und Sensoren sowie der Trainingsdaten schlussfolgert das Steuerungssystem nun unter Berücksichtigung der Situation und Umgebung autonom, welche Bewegung der Nutzer durchführen möchte. Die für die jeweilige Bewegung nötigen Befehle an die Motoren des KI-Exoskeletts führt das System eigenständig durch. Ein Eingriff des Menschen ist somit nicht mehr erforderlich.
Derzeit befindet sich die Entwicklung des KI-Exoskeletts noch in einer frühen Phase. Laut Laschowski beschäftigten sich die Wissenschaftler derzeit vor allem damit möglich Fehler zu verhindern, die zum Beispiel auftreten könnten, wenn die Roboterprothese bei Stufen anstatt in den Treppensteige-Modus zuschalten weiterhin im Geh-Modus bleibt.
„Um die Sicherheit zu gewährleisten, verfügen Systeme wie unseres über vom Menschen gesteuerte Override-Tasten, mit denen die automatisierten Steuerungen deaktiviert werden können. Darüber hinaus führen wir umfangreiche simulationsbasierte Tests unserer Steuerungen vor dem Testen am Menschen durch“, erklärt John McPhee.
Bevor klinische Studien durchgeführt werden, muss laut den Entwicklern das Umgebungserkennungssystem noch soweit verbessert werden, dass eine nahezu fehlerfreie Umgebungsklassifizierung in Echtzeit möglich ist.
