L’apprentissage automatique à la rencontre des doigts, des mains et des coudes pour une meilleure thérapie robotique
Les accidents vasculaires cérébraux et les lésions de la moelle épinière laissent chaque année des millions de personnes handicapées dans le monde, avec des chances de guérison souvent réduites. Malheureusement, la thérapie robotique actuelle n’est pas aussi efficace qu’elle pourrait l’être en raison de la connaissance limitée de l’interaction des dispositifs de rééducation avec le corps humain. «Si nous pouvions prédire le résultat d’une thérapie robotique, nous pourrions l’optimiser pour le patient et lui offrir un traitement véritablement personnalisé et rentable», déclare le professeur Massimo Sartori, chercheur, dans un article publié sur le site web de l’université de Twente, aux Pays-Bas. Massimo Sartori dirige l’atelier de modélisation et d’ingénierie neuro-mécanique de l’université, dont l’équipe, en collaboration avec des chercheurs du laboratoire de recherche Meta AI aux États-Unis, a co-développé un cadre à code ouvert appelé MyoSuite. Développé avec le soutien partiel des projets INTERACT et SOPHIA financés par l’UE, MyoSuite applique l’apprentissage automatique aux problèmes de contrôle biomécanique en combinant l’intelligence motrice et neuronale.
Finies les longues expérimentations sur l’homme
La plateforme est une collection de tâches et d’environnements musculo-squelettiques simulés à l’aide d’un moteur physique à code ouvert. Elle se compose de trois modèles: doigt, coude et main. À l’aide de ces modèles, les chercheurs ont conçu une grande variété de tâches allant de simples mouvements d’extension à des mouvements dans lesquels les contacts abondent, comme faire tournoyer un stylo ou manipuler des boules chinoises. «Les modèles numériques alimentés par l’IA dans MyoSuite peuvent apprendre à exécuter des mouvements complexes et à interagir avec des robots d’assistance, ce qui nécessiterait autrement de longues expérimentations sur des sujets humains réels», rapporte l’article. MyoSuite permet de co-simuler des systèmes musculo-squelettiques alimentés par l’IA qui interagissent physiquement avec des robots d’assistance. Les utilisateurs peuvent simuler des phénomènes biologiques tels que la fatigue musculaire et la sarcopénie, ainsi que la manière dont les robots d’assistance pourraient être conçus pour rétablir le mouvement chez les personnes en situation de handicap. «Tout cela est rendu possible grâce à la combinaison d’une modélisation musculo-squelettique de pointe et d’une intelligence artificielle avancée pour la synthèse du comportement de mouvement», note Massimo Sartori. Comme indiqué dans l’article, Mark Zuckerberg, directeur général de Meta, a partagé une publication sur les réseaux sociaux présentant MyoSuite: «L’équipe d’IA de Meta a mis au point une nouvelle plateforme d’IA appelée MyoSuite qui permet de créer des simulations musculo-squelettiques réalistes qui fonctionnent jusqu’à 4 000 fois plus vite que l’état de l’art. Nous pouvons entraîner ces modèles à effectuer des mouvements complexes comme faire tourner un stylo ou une clé. Cette recherche pourrait accélérer le développement des prothèses, de la rééducation physique et des techniques chirurgicales. ... Nous allons mettre ces modèles en libre accès afin que les chercheurs puissent les utiliser pour faire avancer le domaine». La plateforme développée avec le soutien d’INTERACT (Modelling the neuromusculoskeletal system across spatiotemporal scales for a new paradigm of human-machine motor interaction) et SOPHIA (Socio-physical Interaction Skills for Cooperative Human-Robot Systems in Agile Production) pourrait marquer le début d’une nouvelle ère dans la robotique de rééducation. «Nous espérons que les diverses fonctionnalités prises en charge par notre cadre ouvriront de nouvelles perspectives dans la compréhension des systèmes neuro-mécaniques interagissant avec des agents robotiques artificiels», conclut Massimo Sartori. Pour plus d’informations, veuillez consulter: page web du projet INTERACT site web du projet SOPHIA
Mots‑clés
INTERACT, SOPHIA, MyoSuite, IA, robot, robotique, handicap, mouvement, musculo-squelettique, doigt, coude, main
