뇌성마비 위험이 있는 유아들은 올해 오클라호마 대학교(OU) 보건 과학 센터에서 스케이트보드, 로봇, 기계 학습 알고리즘의 도움을 받고 있습니다. 한 연구팀이 혁신적인 노력의 세 번째 버전에 착수했습니다., IEEE 스펙트럼 보고서.
유아는 성숙해지면서 장난감이나 다른 흥미로운 물건과 같은 목표를 달성하기 위해 기어가는 법을 배우는 경우가 많습니다. 이 경우 크롤링 학습은 보상 기반입니다. 그러나 영아가 뇌성마비를 앓게 되면 움직임과 근육 협응력이 심하게 저하될 수 있으며, 작업이 너무 어렵거나 보상을 얻지 못하기 때문에 계속 크롤링하려는 동기가 줄어들 수 있습니다.
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이러한 동기가 사라지면 유아가 에너지를 다른 곳에 집중함에 따라 뇌는 중요한 공간 인지 및 운동 연결을 구축하고 강화하는 것을 중단하여 나중에 더 많은 문제를 야기하게 됩니다.
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뇌성마비 위험에 처한 아기를 돕는 로봇 Onesies
자체 시작 복위 진행 크롤러(SIPPC) — 물리 치료사이자 연구원인 Thubi Kolobe와 Peter Pidcoe가 발명했습니다. — 유아가 로봇에 묶여 있고 뇌 활동을 모니터링하기 위해 수십 개의 전극이 들어 있는 모자를 쓰고 패딩 처리된 스케이트보드 위에 누워 있는 모습을 봅니다. 로봇의 카메라가 팔다리의 움직임을 기록하면서 모자는 유아의 움직임을 3D 화면으로 전송합니다. 이 데이터는 최종적으로 유아가 어떤 행동을 하는지 해석하는 기계 학습 알고리즘으로 전달됩니다. 수행을 시도하고 있으며, 유아의 움직임에 따라 로봇이 조금씩 움직이도록 알려줍니다. 욕망.
포괄적인 노력은 아기의 움직임을 지원함으로써 단순히 기어 가려고 시도한 것에 대해 보상합니다.
OU 엔지니어링 교수 Andrew Fagg는 IEEE Spectrum에 "크롤링을 시작하자마자 세상이 훨씬 더 넓은 곳처럼 보입니다."라고 말했습니다. "우리는 크롤링을 통해 나중에 인생에서 정말 중요해질 다른 기능을 구축할 수 있도록 설정하기를 바랍니다."
시험에서 Fagg는 Kolobe와 공학 교수인 David Miller 및 Lei Ding과 합류했습니다. 그들은 그들의 대의가 명예롭다는 것을 알고 있지만 Fagg는 피로가 요인이라는 것을 인정했습니다. 1,000번의 세션, 10GB의 데이터, 그리고 앞으로 6~9개월 더 연구를 거쳐야 그는 "모든 사람을 지치게 하고 있습니다."라고 말했습니다.
Fagg는 확실한 결론을 내리기 전에 더 많은 연구가 필요하다고 주장하지만 올해 연구 결과는 다음과 일치합니다. 예비 연구에서 발견한 연구원들과 – 아마도 마찬가지로 유망한 – 유아 참가자의 부모는 이미 자신의 장치를 갖고 싶어하고 있습니다. 집.
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