Elektronik hilft Roboterhandschuh hilft Klavierspielern nach einem Schlaganfall

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Klavierspielen nach einem Schlaganfall ist oft nicht möglich. Forschende der Florida Atlantic University haben einen Roboterhandschuh vorgestellt, der dabei hilft, das Klavierspielen wieder zu erlernen. Das Exoskelett für die weiche Roboterhand nutzt künstliche Intelligenz, um die Geschicklichkeit der Hand zu verbessern.

Für Menschen, die ein Neurotrauma wie einen Schlaganfall erlitten haben, können alltägliche Aufgaben aufgrund der verminderten Koordination und Kraft in einer oder beiden oberen Gliedmaßen eine große Herausforderung sein. Diese Probleme haben die Entwicklung von Robotern vorangetrieben, welche die Fähigkeiten dieser Menschen verbessern sollen. Die starre Bauweise solcher Hilfsmittel kann jedoch problematisch sein, insbesondere bei komplexeren Aufgaben wie dem Spielen eines Musikinstruments.

Ein neuartiger Roboterhandschuh hilft Klavierspielern, die einen Schlaganfall erlitten haben, und gibt ihnen Hoffnung. Das von Forschern des College of Engineering and Computer Science der Florida Atlantic University (FAU) entwickelte Exoskelett für die weiche Roboterhand nutzt künstliche Intelligenz, um die Geschicklichkeit der Hand zu verbessern.

Kombination taktiler Sensoren, weichen Aktuatoren und KI

Durch die Kombination von flexiblen taktilen Sensoren, weichen Aktuatoren und künstlicher Intelligenz ist dieser Roboterhandschuh der erste, der den Unterschied zwischen der richtigen und der falschen Version desselben Liedes „fühlt“ und diese Eigenschaften in einem einzigen Hand-Exoskelett kombiniert.

„Klavierspielen erfordert komplexe und hochqualifizierte Bewegungen, und das Wiedererlernen von Aufgaben beinhaltet die Wiederherstellung und das erneute Trainieren bestimmter Bewegungen oder Fähigkeiten“, erklärt Dr. Erik Engeberg, Seniorautor, Professor am Department of Ocean and Mechanical Engineering der FAU im College of Engineering and Computer Science und Mitglied des FAU Center for Complex Systems and Brain Sciences und des FAU Stiles-Nicholson Brain Institute. „Unser Roboterhandschuh besteht aus weichen, flexiblen Materialien und Sensoren, die den Betroffenen sanfte Unterstützung und Hilfe beim Wiedererlernen und Wiedererlangen ihrer motorischen Fähigkeiten bieten.“

Spezielle Sensorarrays in jeder Fingerspitze

Die Forscher haben in jede Fingerspitze des Roboterhandschuhs spezielle Sensorarrays integriert. Im Gegensatz zu früheren Exoskeletten bietet diese neue Technologie präzise Kraft und Führung bei der Wiedererlangung der feinen Fingerbewegungen, die für das Klavierspielen erforderlich sind. Indem der Roboterhandschuh die Bewegungen des Nutzers überwacht und darauf reagiert, bietet er Echtzeit-Feedback und Anpassungen, die es dem Nutzer erleichtern, die richtigen Bewegungstechniken zu erlernen.

Um die Fähigkeiten des Roboterhandschuhs zu demonstrieren, programmierten die Forscher ihn so, dass er den Unterschied zwischen korrekten und inkorrekten Versionen der bekannten Melodie „Mary Had a Little Lamb“ auf dem Klavier spürte. Um Variationen in die Darbietung einzubringen, erstellten sie einen Pool von 12 verschiedenen Fehlertypen, die am Anfang oder am Ende einer Note oder aufgrund von Zeitfehlern auftreten konnten, die entweder verfrüht oder verzögert waren und 0,1, 0,2 oder 0,3 Sekunden lang andauerten. Zehn verschiedene Liedvariationen bestanden aus drei Gruppen mit je drei Variationen sowie dem korrekten, fehlerfrei gespielten Lied.

Den Unterschied zwischen falsch und richtig fühlen

Um die Liedvariationen zu klassifizieren, wurden Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN) und Artificial Neural Network (ANN) Algorithmen mit den Daten der taktilen Sensoren in den Fingerspitzen trainiert. Das Erfühlen der Unterschiede zwischen korrekten und inkorrekten Versionen des Liedes wurde sowohl mit dem Roboterhandschuh als auch mit dem von einer Person getragenen Handschuh durchgeführt. Die Genauigkeit dieser Algorithmen wurde verglichen, um die richtigen und falschen Liedvariationen mit und ohne die menschliche Person zu klassifizieren.

Die Ergebnisse der Studie, die in der Fachzeitschrift Frontiers in Robotics and AI veröffentlicht wurden, zeigten, dass der ANN-Algorithmus die höchste Klassifizierungsgenauigkeit von 97,13 Prozent mit der menschlichen Person und 94,60 Prozent ohne die menschliche Person hatte. Der Algorithmus ermittelte erfolgreich den prozentualen Fehler eines bestimmten Liedes und identifizierte Tastendrücke, die außerhalb der Zeit lagen. Diese Ergebnisse unterstreichen das Potenzial des intelligenten Roboterhandschuhs, Menschen mit Behinderungen beim Erlernen von Geschicklichkeitsaufgaben wie dem Spielen von Musikinstrumenten zu helfen.

Fünf Aktuatoren in einem einzigen tragbaren Gerät

Die Forscher entwarfen den Roboterhandschuh unter Verwendung von 3D-gedruckten Polyvinylsäure-Stents und Hydrogel-Guss, um fünf Aktuatoren in ein einziges tragbares Gerät zu integrieren, das sich der Hand des Benutzers anpasst. Das Herstellungsverfahren ist neu, und der Formfaktor könnte mit Hilfe von 3D-Scans oder CT-Scans an die individuelle Anatomie einzelner Patienten angepasst werden.

„Unser Design ist wesentlich einfacher als die meisten anderen, da alle Aktoren und Sensoren in einem einzigen Formgebungsprozess zusammengefasst sind“, so Engeberg. „Wichtig ist, dass, obwohl die Anwendung in dieser Studie das Abspielen eines Liedes war, der Ansatz auf unzählige Aufgaben des täglichen Lebens angewandt werden könnte und das Gerät komplizierte Rehabilitationsprogramme erleichtern könnte, die auf jeden Patienten zugeschnitten sind.

Kliniker könnten die Daten nutzen, um personalisierte Aktionspläne zu entwickeln, um die Schwächen der Patienten zu ermitteln, die sich als Abschnitte des Liedes zeigen können, die immer wieder falsch abgespielt werden, und um festzustellen, welche motorischen Funktionen verbessert werden müssen. Je weiter der Patient fortschreitet, desto anspruchsvollere Lieder könnte das Rehabilitationsteam in einer spielerischen Abfolge vorgeben, um einen individuell gestaltbaren Weg zur Verbesserung zu bieten.

Hoffnung für Menschen mit eingeschränkter Funktionalität der Gliedmaßen

„Die von Professor Engeberg und dem Forschungsteam entwickelte Technologie ist ein echter Wendepunkt für Menschen mit neuromuskulären Störungen und eingeschränkter Funktionalität der Gliedmaßen“, sagte Stella Batalama, Ph.D., Dekanin des FAU College of Engineering and Computer Science. „Obwohl auch andere weiche Roboteraktoren zum Klavierspielen verwendet wurden, ist unser Roboterhandschuh der einzige, der die Fähigkeit bewiesen hat, den Unterschied zwischen der richtigen und der falschen Version desselben Liedes zu 'fühlen'.“

Co-Autoren der Studie sind Maohua Lin, Erstautor und Doktorand, Rudy Paul, Doktorand, und Moaed Abd, Doktorand, alle vom FAU College of Engineering and Computer Science, James Jones, Boise State University, Darryl Dieujuste, wissenschaftlicher Mitarbeiter am FAU College of Engineering and Computer Science, und Harvey Chim, Professor in der Abteilung für plastische und rekonstruktive Chirurgie an der University of Florida.

Diese Forschung wurde vom National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering der National Institutes of Health (NIH), dem National Institute of Aging der NIH und der National Science Foundation unterstützt. Sie wurde zum Teil durch ein Startkapital des College of Engineering and Computer Science der Florida Atlantic University und des FAU Institute for Sensing and Embedded Network Systems Engineering (I-Sense) unterstützt.

Der Handschuh im folgenden Video wurde so programmiert, dass er den Unterschied zwischen der richtigen und der falschen Version des bekannten Liedes „Mary Had a Little Lamb“ fühlt, das auf dem Klavier gespielt wird:

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