L’apprendimento automatico incontra dita, mani e gomiti per migliorare la terapia robotica
Gli ictus e le lesioni del midollo spinale rendono disabili ogni anno milioni di persone in tutto il mondo, con possibilità di recupero spesso non molto elevate. Purtroppo, l’attuale terapia robotica non è così efficace a causa della limitata conoscenza dell’interazione dei dispositivi di riabilitazione con il corpo umano. «Se potessimo prevedere in anticipo l’esito di una terapia robotica, potremmo ottimizzarla per il paziente e fornire un trattamento veramente personalizzato e conveniente», afferma il ricercatore prof. Massimo Sartori in una notizia pubblicata sul sito web dell’Università di Twente nei Paesi Bassi. Il prof. Sartori dirige il laboratorio di Modellizzazione e ingegneria neuromeccanica dell’università, il cui gruppo di lavoro ha sviluppato, insieme ai ricercatori del laboratorio di ricerca Meta AI negli Stati Uniti, una piattaforma open-source chiamata MyoSuite. La piattaforma, sviluppata grazie al parziale sostegno dei progetti INTERACT e SOPHIA, finanziati dall’UE, applica l’apprendimento automatico ai problemi di controllo biomeccanico, combinando intelligenza motoria con quella neurale.
Niente più lunghe sperimentazioni sugli esseri umani
La piattaforma è una raccolta di compiti e ambienti muscolo-scheletrici simulati utilizzando un motore fisico open-source. Si compone di tre modelli (dito, gomito e mano), attraverso i quali i ricercatori hanno progettato un’ampia varietà di compiti, che vanno da semplici movimenti di avvicinamento a movimenti ricchi di contatto, come la rotazione di una penna o la manipolazione di palline Baoding. «I modelli digitali alimentati dall’IA di MyoSuite possono imparare a eseguire movimenti complessi e interazioni con robot di assistenza che altrimenti richiederebbero lunghe sperimentazioni su soggetti umani reali», si legge nella notizia. MyoSuite consente di co-simulare sistemi muscolo-scheletrici potenziati dall’IA che interagiscono fisicamente con robot di assistenza. Gli utenti possono simulare fenomeni biologici come l’affaticamento muscolare e la sarcopenia, nonché le modalità in cui i robot di assistenza possono essere progettati per ripristinare il movimento nelle persone con disabilità. «Tutto ciò è possibile combinando la modellizzazione muscolo-scheletrica all’avanguardia con un’intelligenza artificiale altrettanto all’avanguardia per la sintesi del comportamento di movimento», spiega il prof. Sartori. Come riportato nella notizia, l’amministratore delegato di Meta Mark Zuckerberg ha condiviso un post sui social media in cui presenta MyoSuite: «Il gruppo di ricerca di Meta AI ha sviluppato una nuova piattaforma di IA, chiamata MyoSuite, la quale costruisce simulazioni muscolo-scheletriche realistiche che funzionano fino a 4 000 volte più velocemente rispetto allo stato dell’arte. Possiamo addestrare questi modelli a eseguire movimenti complessi come far girare una penna o ruotare una chiave. Questa ricerca potrebbe accelerare lo sviluppo di protesi, riabilitazione fisica e tecniche chirurgiche. Renderemo questi modelli open-source in modo tale che i ricercatori possano usarli per far progredire ulteriormente il campo.» La piattaforma sviluppata grazie al supporto di INTERACT (Modelling the neuromusculoskeletal system across spatiotemporal scales for a new paradigm of human-machine motor interaction) e SOPHIA (Socio-physical Interaction Skills for Cooperative Human-Robot Systems in Agile Production) potrebbe contribuire a inaugurare una nuova era nella robotica riabilitativa. «Ci auguriamo che le diverse funzionalità supportate dalla nostra piattaforma offrano nuove opportunità nella comprensione dei sistemi neuromeccanici che interagiscono con agenti robotici artificiali», conclude il prof. Sartori. Per maggiori informazioni, consultare: progetto web della pagina INTERACT sito web del progetto SOPHIA
Parole chiave
INTERACT, SOPHIA, MyoSuite, IA, robot, robotica, disabilità, movimento, muscolo-scheletrico, dito, gomito, mano
