“ความพิการทางมือ” คือ หนึ่งในความพิการทางร่างกายหรือการเคลื่อนไหว ที่ส่งผลต่อการใช้ชีวิตและประกอบอาชีพต่าง ๆ และยังส่งผลกระทบต่อสภาพจิตใจของคนพิการและคนในครอบครัว ดังนั้น จึงมีความพยายามในการพัฒนา “มือเทียมกล” ที่สามารถทำหน้าที่หยิบ จับ กาง บีบ ฯลฯ ได้ใกล้เคียงกับมือมนุษย์มาอย่างต่อเนื่อง
และหนึ่งในความก้าวหน้าของการพัฒนานี้ คือ “หุ่นยนต์ต้นแบบมือเทียมกลสวมแขนสำหรับคนพิการแขนขาดบริเวณกึ่งกลางปลายแขน โดยใช้สัญญาณอิเล็กโทรมิโอแกรม และเทคนิคปัญญาประดิษฐ์” ผลงานสิ่งประดิษฐ์ของนักวิจัยไทยที่มีความโดดเด่น ทำให้ได้รับรางวัล JDIE Grand Award ซึ่งเป็นรางวัลสูงสุดของงานจากงานประกวดสิ่งประดิษฐ์และนวัตกรรมระดับนานาชาติในเวที Japan Design, Idea and Invention Expo 2024 และ เหรียญทองจากสำนักงานการวิจัยแห่งชาติ (วช.) ณ Tokyo Ariake Garden Convention Center กรุงโตเกียว ประเทศญี่ปุ่น เมื่อเดือนกรกฎาคม 2567 ที่ผ่านมา
ดร.ฐิตาภรณ์ กนกรัตน อาจารย์ประจำภาควิชาคณิตศาสตร์ คณะวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าธนบุรี (มจธ.) ในฐานะหัวหน้าโครงการ กล่าวว่า งานวิจัยนี้ เริ่มพัฒนาขึ้นมา เมื่อปี 2566 โดยมีเป้าหมายเบื้องต้น คือ การนำองค์ความรู้ด้าน Internet of Things (IoT), Machine Learning (การเรียนรู้ด้วยเครื่อง) และ AI (ปัญญาประดิษฐ์) มาสร้าง “หุ่นยนต์ต้นแบบมือเทียมกลสวมแขน” ที่จะทำให้คนพิการที่แขนขาดตั้งแต่ใต้ข้อศอกลงไป มีอวัยวะเทียมที่ช่วยในการหยิบ จับ สิ่งของได้ ช่วยให้ทำกิจวัตรประจำวันต่าง ๆ ใกล้เคียงกับมือจริง โดยใช้ “สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ”
สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ (Electromyography/EMG) คือ ความต่างศักย์ไฟฟ้าของกล้ามเนื้อที่เกิดจากระดับเกร็งของเส้นใยกล้ามเนื้อส่วนนั้น ๆ ในระดับต่าง ๆ สั่งงานโดยเซลล์ประสาท ผ่านกระแสประสาทมายังเส้นใยกล้ามเนื้อ โดยสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อจะมีรูปแบบ และระดับสัญญาณที่แตกต่างกัน ตามลักษณะการเคลื่อนไหว และระดับความแรงที่สมองของเจ้าของอวัยวะสั่งการ หากสามารถตรวจวัดและวิเคราะห์สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อที่เกิดขึ้นในช่วงเวลานั้น ๆ ได้อย่างถูกต้อง มือเทียมก็จะสามารถขยับหรือเคลื่อนไหวได้ตรงหรือใกล้เคียงกับคำสั่งที่มาจากสมองของคนพิการคนนั้น
“สิ่งที่เราทำ ก็คือ การนำเซนเซอร์ตรวจจับสัญญาณไฟฟ้า มาติดบริเวณปลายแขนของคนพิการมือที่เข้าร่วมโครงการวิจัย และนำตัวเลขที่ได้มาเป็นข้อมูล แล้วใช้ Machine Learning วิเคราะห์และตีความสัญญาณนั้นออกมา โดยเริ่มจากกระบวนการกรองให้สัญญาณไฟฟ้าของแต่ละคำสั่งการเคลื่อนไหว ให้มีความแม่นยำมากที่สุดก่อน ซึ่งเป็นเป็นจุดเด่นของงานนี้ เพราะ อัลกอริทึม (Algorithm)* ที่เราพัฒนาขึ้น ทำให้ Machine Leaning สามารถคัดแยกสัญญาณได้อย่างถูกต้องแม่นยำกว่าเทคโนโลยีที่มีอยู่ในตลาดปัจจุบัน ทำให้ AI สามารถเรียนรู้และสั่งการมือกลให้เคลื่อนไหวในท่าทางที่ถูกต้องยิ่งขึ้น ขณะเดียวกัน มือเทียมกลที่เราพัฒนาขึ้นมีจุดเด่น คือ ทำจากวัสดุคอมโพสิทที่มีน้ำหนักเบา ที่ใช้ในการขึ้นรูปด้วยเครื่อง 3D Print ทำให้มีต้นทุนการผลิตต่ำ (ประมาณ 5,000 บาท/ชิ้น) และง่ายต่อการซ่อมแซม เพราะโครงสร้างส่วนใดแตกหักหรือเสียหาย ก็สามารถพิมพ์ชิ้นใหม่มาใส่แทนได้”
ในส่วนของความคืบหน้าการพัฒนาหุ่นยนต์ต้นแบบมือเทียมกลสวมแขนฯ นั้น ดร.ฐิตาภรณ์ กล่าวว่า ขณะนี้ หุ่นยนต์มือเทียมกล สามารถทำตามคำสั่ง “กำนิ้ว” “แบนิ้ว” “หมุนข้อมือ” รวมถึงการหยิบ จับ และยกวัตถุที่มีขนาดพอเหมาะกับมือกลต้นแบบ เช่น ถ้วยกาแฟ หรือ ขวดที่มีขนาดเล็ก ได้ตามคำสั่งของเจ้าของมือแล้ว ความท้าทายต่อจากนี้ คือ การให้หุ่นยนต์มือกลแสดงท่าทางของนิ้ว เช่น การชูนิ้ว หรือ การหยิบจับทั่วไปให้ได้หลากหลายขึ้น ซึ่งการจะทำให้นิ้วของหุ่นยนต์ทำงานได้ใกล้เคียงกับมือมนุษย์นั้น คือ การทำให้อัลกอริทึมได้รู้เรียนรู้สัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อในปริมาณที่มากขึ้น เพื่อให้สามารถลดขนาดสัญญาณ และกำจัดสัญญาณรบกวนได้ดีขึ้น ที่จะทำให้ AI สามารถจำแนกสัญญาณไฟฟ้ากล้ามเนื้อ เป็นการเคลื่อนไหวที่จำเพาะและหลากหลายขึ้น
“ขณะนี้ ได้มีความร่วมมือกับบริษัทเอกชน เพื่อผลิตหุ่นยนต์มือเทียมแขนกลต้นแบบที่สามารถ กำ แบ และหมุนข้อมือ ในเชิงพาณิชย์แล้ว โดยขณะนี้อยู่ระหว่างการทดสอบเพื่อลดข้อจำกัดต่าง ๆ และทำให้ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพจริง ๆ คาดว่าภายในไม่เกิน 1 ปี น่าจะสามารถผลิตหุ่นยนต์มือเทียมแขนกลตัวต้นแบบให้กับคนมือพิการได้”
สิ่งที่จะทำในระยะต่อไป คือ การพัฒนาหรือออกแบบกระบวนการทำงานของอัลกอริทึมและซอฟต์แวร์ใช้กับการวิเคราะห์สัญญาณ ให้โมเดลสามารถเรียนรู้และจำแนกท่าทางออกมาได้อย่างถูกต้องมากขึ้น รวมถึงการทำให้ AI ของเราสามารถเรียนรู้และแปลสัญญาณไฟฟ้าได้ถูกต้อง และทำให้มือเทียมต้นแบบเกิดการเคลื่อนไหวของฝ่ามือนิ้วได้ตรงตามความต้องการของเจ้าของมือเทียมได้มากขึ้น
*อัลกอริทึม (Algorithm) คือ ขั้นตอนการพัฒนาโปรแกรมให้คอมพิวเตอร์ หรือ AI ใช้เพื่อแก้ปัญหา หรือ หาคำตอบที่ต้องการ
