ฝีมือนักวิจัยไทยหุ่นยนต์มือเทียมกลสวมแขนช่วยผู้พิการ

ฝีมือนักวิจัยไทยหุ่นยนต์มือเทียมกลสวมแขน

นักวิจัย มจธ.  ทำหุ่นยนต์มือเทียมกลสวมแขน หยิบจับได้ด้วยสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ เพิ่มคุณภาพชีวิตคนพิการ

หุ่นยนต์ต้นแบบมือเทียมกลสวมแขนสำหรับคนพิการแขนขาดบริเวณกึ่งกลางปลายแขนโดยใช้สัญญาณอิเล็กโทรมิโอแกรมและเทคนิคปัญญาประดิษฐ์”  เป็นผลงานสิ่งประดิษฐ์ของนักวิจัยไทย  ได้รับรางวัล JDIE Grand Award ซึ่งเป็นรางวัลสูงสุดของงานจากงานประกวดสิ่งประดิษฐ์และนวัตกรรมระดับนานาชาติในเวที Japan Design, Idea and Invention Expo 2024 และเหรียญทองจากสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) ณ Tokyo  Ariake Garden Convention Center กรุงโตเกียว ประเทศญี่ปุ่น เมื่อเดือนกรกฎาคม 2567 ที่ผ่านมา

ใช้“สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ”

ดร.ฐิตาภรณ์ กนกรัตน อาจารย์ประจำภาควิชาคณิตศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.) ในฐานะหัวหน้าโครงการ กล่าวว่า งานวิจัยนี้เริ่มพัฒนาเมื่อปี 2566  เป้าหมายคือ การนำองค์ความรู้ด้าน Internet of Things (IoT), Machine Learning (การเรียนรู้ด้วยเครื่อง) และ AI (ปัญญาประดิษฐ์) มาสร้าง “หุ่นยนต์ต้นแบบมือเทียมกลสวมแขน” เพื่อช่วยให้คนพิการที่แขนขาดตั้งแต่ใต้ข้อศอกลงไป มีอวัยวะเทียม สามารถหยิบ จับ สิ่งของ ทำกิจวัตรประจำวันต่างๆ ใกล้เคียงกับมือจริง ๆ โดยใช้“สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ”

สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ  (Electromyography/EMG) คือ ความต่างศักย์ไฟฟ้าของกล้ามเนื้อที่เกิดจากระดับเกร็งของเส้นใยกล้ามเนื้อส่วนนั้น ๆ ในระดับต่าง ๆ  สั่งงานโดยเซลล์ประสาท ผ่านกระแสประสาทมายังเส้นใยกล้ามเนื้อ โดยสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อจะมีรูปแบบและระดับสัญญาณที่แตกต่างกันตามลักษณะการเคลื่อนไหวและระดับความแรงที่สมองของเจ้าของอวัยวะสั่งการ ซึ่งหากสามารถตรวจวัดและวิเคราะห์สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อที่เกิดขึ้นในช่วงเวลานั้นๆ ได้อย่างถูกต้อง มือเทียมก็จะขยับหรือเคลื่อนไหวได้ตรงหรือใกล้เคียงกับคำสั่งที่มาจากสมองของคนพิการคนนั้น

“สิ่งที่เราทำก็คือ นำเซนเซอร์ตรวจจับสัญญาณไฟฟ้า มาติดบริเวณปลายแขนของคนพิการมือที่เข้าร่วมโครงการวิจัย และนำตัวเลขที่ได้มาเป็นข้อมูล แล้วใช้ Machine Learningวิเคราะห์และตีความสัญญาณนั้นออกมา โดยเริ่มจากการกระบวนการกรองให้สัญญาณไฟฟ้าของแต่ละคำสั่งการเคลื่อนไหว มีความแม่นยำมากที่สุดก่อน ซึ่งเป็นเป็นจุดเด่นของงานนี้ เพราะอัลกอริทึม (Algorithm)* ที่เราพัฒนาขึ้น ทำให้ Machine Leaning  สามารถคัดแยกสัญญาณได้อย่างถูกต้องแม่นยำกว่า” เทคโนโลยีที่มีอยู่ในตลาดปัจจุบัน ทำให้ AI สามารถเรียนรู้และสั่งการมือกลให้เคลื่อนไหวในท่าทางที่ถูกต้องยิ่งขึ้นขณะเดียวกันมือเทียมกลที่พัฒนาขึ้นก็มีจุดเด่นคือ ทำจากวัสดุคอมโพสิทที่มีน้ำหนักเบาที่ใช้การขึ้นรูปด้วยเครื่อง 3D Print ทำให้มีต้นทุนการผลิตต่ำ (ประมาณ 5,000 บาท/ชิ้น) และง่ายต่อการซ่อมแซม เพราะโครงสร้างส่วนใดแตกหักหรือเสียหายก็สามารถพิมพ์ชิ้นใหม่มาใส่แทนได้

กำ-แบ-หมุนข้อมือ

การพัฒนาหุ่นยนต์มือเทียมกล  ขณะนี้ทำตามคำสั่ง “กำนิ้ว” “แบนิ้ว” “หมุนข้อมือ” รวมถึงหยิบ จับ และยกวัตถุที่มีขนาดพอเหมาะกับมือกลต้นแบบ เช่น ถ้วยกาแฟ หรือขวดที่มีขนาดเล็ก ได้ตามคำสั่งของเจ้าของมือแล้ว

นักวิจัย บอกว่า  ความท้าทายต่อจากนี้คือ การให้หุ่นยนต์มือกลแสดงท่าทางของนิ้ว เช่น การชูนิ้ว หรือการหยิบจับทั่วไปให้ได้หลากหลายขึ้น   การจะทำให้นิ้วของหุ่นยนต์ทำงานได้ใกล้เคียงกับมือมนุษย์นั้น คือ การทำให้อัลกอริทึมได้รู้เรียนรู้สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อในปริมาณที่มากขึ้น เพื่อให้สามารถลดขนาดขนาดสัญญาณ และกำจัดสัญญาณรบกวนได้ดีขึ้น ที่จะทำให้ AI สามารถจำแนกสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ เป็นการเคลื่อนไหวที่จำเพาะ และหลากหลายขึ้น

อีก 1 ปี ผลิตหุ่นยนต์ต้นแบบ

ล่าสุดกำลังมีความร่วมมือกับบริษัทเอกชน เพื่อผลิตหุ่นยนต์มือเทียมแขนกลต้นแบบ ที่สามารถ กำ แบ และหมุนข้อมือในเชิงพาณิชย์แล้ว ขณะนี้อยู่ระหว่างการทดสอบเพื่อลดข้อจำกัดต่างๆ และทำให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพจริงๆ คาดว่าภายในไม่เกิน 1 ปี จะผลิตหุ่นยนต์มือเทียมแขนกลตัวต้นแบบให้กับคนมือพิการได้