オクラホマ大学 (OU) 健康科学センターでは、脳性麻痺のリスクのある幼児がスケートボード、ロボット、機械学習アルゴリズムから少しのサポートを受けています。 研究者チームは革新的な取り組みの第 3 バージョンに着手しましたとIEEEスペクトラムが報じた。
幼児が成長するにつれて、おもちゃやその他の興味深い物体など、何らかの目標を達成するためにハイハイすることを学ぶことがよくあります。 この場合、クロールの学習は報酬ベースです。 しかし、乳児が脳性麻痺を患うと、動きや筋肉の調整が著しく阻害される可能性があり、 タスクが難しすぎるか、報酬が得られないため、クロールを続けるモチベーションが低下する可能性があります。
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この動機が失われると、乳児はエネルギーを別の場所に集中させるため、脳は重要な空間認知と運動結合の構築と強化を停止し、後の人生でさらなる問題を引き起こすことになります。
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ロボットの着ぐるみが脳性麻痺のリスクのある赤ちゃんを支援
自己開始型うつ伏せ進行クローラー (SIPPC) — 理学療法士で研究者のトゥビ・コロベ氏とピーター・ピッドコー氏によって発明されました。 — ロボットに縛り付けられ、脳の活動を監視するための数十個の電極が詰まった帽子をかぶった幼児が、パッド入りのスケートボードの上に横たわっているのが見えます。 ロボットのカメラが幼児の手足の動きを記録すると、キャップは幼児の動きを 3D スクリーンに送信します。 このデータは最終的に、幼児がどのような行動をとったかを解釈する機械学習アルゴリズムに中継されます。 幼児の動きに合わせてわずかに動くようにロボットに指示します。 欲望。
包括的な取り組みにより、動きを補助することで、単にハイハイしようとする幼児に報酬が与えられます。
「這い始めるとすぐに、世界がはるかに広い場所のように見えます」と、OU 工学教授のアンドリュー・ファッグ氏は IEEE Spectrum に語った。 「私たちは、クロールによって、将来本当に重要になる他の機能を構築できるようにしたいと考えています。」
試験では、ファッグ氏にコロベ氏、工学部教授のデビッド・ミラー氏とレイ・ディン氏が参加する。 彼らは自分たちの大義が名誉あるものであることを認識しているが、ファッグは疲労が要因であることを認めた。 1,000回のセッション、10ギガバイトのデータ、さらに6～9か月の研究が待っている状況を経て、「みんな疲れ果てている」と彼は語った。
ファッグ教授は、決定的な結論が出る前にさらなる研究が必要だと主張しているが、今年の研究結果は、次のような結果となった。 研究者らはパイロット研究で、おそらく同様に有望であることを発見したが、幼児の参加者の親はすでに自分のデバイスを持ちたがっているという。 家。
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