間違いを早期に発見するロボット

新しいシステムにより、ロボットが人間の脳信号を読み取ることで間違いを早期に検出し、リアルタイムで対応できるようになり、遅延が軽減され、重要なタスクの制御が向上します。

ロボットは通常、間違いが起こった後に反応します。オクラホマ州立大学のチームは、人間が何か異常を感じた瞬間にロボットが反応できるシステムの開発に取り組んでいる。このシステムは脳信号を読み取り、ロボットの動作をリアルタイムで変更します。人間が問題を感知すると、ロボットは数ミリ秒以内に速度を落としたり、停止したり、制御を戻したりすることができます。これにより、ロボットの反応は遅れた修正から早期の介入に移行します。

これは、ブレイン コンピューター インターフェイスを使用して、エラー関連の可能性 (ErrP) を検出することによって機能します。これらの信号は、人が間違いに気づいたとき、物理的な行動を起こす前に、ほぼ瞬時に現れます。ウェアラブル脳波キャップがこれらの信号を捕捉し、共有制御ロボットに送信します。

このアプローチは、遠隔操作における重要なギャップに対処します。核施設の取り扱いや深海の検査などのリスクの高い作業では、ロボットは単独で完全に動作することはできません。人間による制御は役立ちますが、時間がかかり、すぐに起こる失敗を止めるのは困難です。ほとんどのロボットは接触後にのみ問題を検出します。その時には、対応が手遅れになる可能性があります。脳信号は早期警告として機能します。

信号は脳の前帯状皮質から発信され、内部警報として ErrP が生成されます。脳は物理的な動きよりも早く反応するため、修正のための短いながらも重要な時間枠が得られます。

システムを使いやすくするために、チームは一般的な脳のパターンを学習して各ユーザーに適応するモデルを構築しました。これにより、ブレイン コンピューター システムでよくある問題であるセットアップ時間が短縮されます。信号はユーザーによって異なるため、迅速な適応が必要です。

安全性は、ロボットの動作に制限を設定する信号時間論理を使用して管理されます。脳信号は問題にフラグを立て、ロジックは許容される応答を定義します。これにより、脳からの直接入力でも制御が安定します。

このシステムは、リアルタイム シミュレーションと制御のために、RTX PRO 6000 GPU 上の NVIDIA Isaac Lab と NVIDIA Isaac ROS を使用してテストされています。

同じアイデアは産業用途を超えて拡張できます。医療分野では、義肢や外骨格をサポートする可能性があります。たとえば、義肢はユーザーが間違った動きを感知したときそれを検出し、即座に修正することができます。