TS Mạc Thị Thoa (trái) cùng Ngô Quang Tài, Đỗ Xuân Vương, Hoàng Thế Nam với mô hình cánh tay robot điều khiển bằng sóng não - Ảnh: HÀ THANH
Nhóm tác giả đề tài ngoài Quang Tài còn có Hoàng Thế Nam và Đỗ Xuân Vương, đều là sinh viên năm cuối Trường ĐH Bách khoa Hà Nội. Chỉ cần não phát đi mong muốn, ngay lập tức cánh tay sẽ mở ra - đóng vào, cầm nắm đồ vật khi nhận được tín hiệu từ não bộ.
Từ 1.000 dữ liệu ban đầu
Tài chia sẻ, ý tưởng chế tạo cánh tay robot này xuất phát từ câu chuyện người anh họ bị tai nạn lao động cách đây 10 năm. Sau tai nạn, anh không thể cử động được cánh tay phải.
"Mình mong muốn giúp anh họ có thể cử động được cánh tay, hoạt động như người bình thường. Với cánh tay này, người khuyết tật có thể cầm nắm, cử động được một cách bình thường, có thể không giống hoàn toàn nhưng đạt khoảng 70-80%" - Tài bộc bạch.
Từ tháng 12-2019 lên ý tưởng, ra tết trễ một thời gian vì dịch COVID-19, sau hai tháng mày mò, nhóm sinh viên Tài, Nam, Vương đã chế tạo thành công cánh tay robot điều khiển bằng sóng não. Hiện tại cánh tay đã đọc được dạng sóng chuẩn co, nắm, duỗi bàn tay.
Khó khăn là trong thời gian dịch COVID-19, thiết bị tai nghe đặt hàng từ Mỹ không thể về ngay được, nhóm phải đặt thiết bị từ Mỹ về Nhật, rồi từ Nhật mới về được Việt Nam. "Nhưng khó nhất phải kể đến là đề tài khá mới, dữ liệu trên mạng hầu như không được công bố nhiều mà chỉ công bố cơ bản. Do đó nhóm phải tự tìm hiểu, nghiên cứu, xây dựng dữ liệu" - Đỗ Xuân Vương chia sẻ.
Quá trình chế tạo, nhóm xây dựng mô hình "cánh tay robot điều khiển bằng sóng não" với các phần: cơ khí là cánh tay robot với khoảng 24 chi tiết, mạch điều khiển dùng môđun bluetooth, vi xử lý điều khiển, động cơ hoạt động và thiết bị tai nghe thu nhận sóng não.
Quan trọng nhất là giải mã được sóng não. Nhóm bạn trẻ sử dụng tai nghe có cảm biến chạm tai, chạm trán, cảm biến áp vào mang tai, nhờ ba cảm biến này có thể phân tích tín hiệu. Khi não người hoạt động, các nơron thần kinh trao đổi với nhau tạo ra dòng điện nhất định, các cảm biến thu được tín hiệu điện, chuyển tín hiệu điện thành tín hiệu số rồi truyền về bộ trung tâm, qua môđun bluetooth với các giá trị khác nhau.
"Chúng tôi phải tự nghiên cứu, đưa ra rất nhiều phương án. Cuối cùng, quyết định chọn phương án luyện tập sóng não, sau đó đưa ra dữ liệu chuẩn (còn gọi là dạng sóng chuẩn). Phân tích gần 1.000 dữ liệu mới đưa ra được dữ liệu hiện nay. Tương lai sẽ phân tích thêm 10.000 dữ liệu nữa để dạng sóng chuẩn hẹp hơn, khi biên độ của sóng hẹp lại thì sẽ chuẩn hơn" - Tài cho biết.
Hướng đến thương mại hóa, sớm đến với người khuyết tật
Đảm nhiệm nhiệm vụ nhận diện sóng não, từ đó viết thuật toán, Hoàng Thế Nam dí dỏm giãi bày "nôm na là dạy cho cánh tay". Mới đầu khá kiệm lời, nhưng được hỏi về thuật toán, Nam kể vanh vách cách nhận diện được sóng não. "Khó nhất là phải tìm ra được thuật toán để thu được sóng não, từ đó phân tích sóng não, viết các thuật toán trên lập trình, viết thuật toán trên bộ vi xử lý, sau đó mới điều khiển động cơ" - Nam bộc bạch.
Nay chỉ mất chừng vài ba giây, khi người sử dụng đeo thiết bị tai nghe kết nối bluetooth, cánh tay robot sẽ thực hiện ngay mệnh lệnh cầm nắm một số vật nhất định, cử động bàn tay sau khi tín hiệu sóng não được truyền về vi xử lý. Ứng với mỗi một dạng sóng sẽ có cử động nhất định.
Đỗ Xuân Vương cho biết để đạt được kết quả như ngày hôm nay, cánh tay robot phải luyện tập rất nhiều, cũng bởi co - duỗi ngón tay hay thực hiện bất kỳ hành động nào liên quan đến bàn tay đều phát ra tần số nhất định, do đó phải luyện tập nhiều để bắt được tần số chuẩn nhất.
"Điều chúng tôi hướng đến là có thể thương mại hóa để sản phẩm sớm đến với người khuyết tật. Tuy nhiên muốn thương mại hóa được, phần cơ khí phải phù hợp, nhỏ gọn nhất, hoạt động trơn tru nhất, có thể nhận diện các sản phẩm, đồ vật nhất định" - nhóm mong muốn.
Thời gian tới, nhóm cho biết sẽ phát triển mô hình cánh tay robot đọc được tất cả dạng sóng não ứng với các cử động của bàn tay, đồng thời đưa phần xử lý ảnh vào để nhận diện các đồ vật.
Đề tài tiềm năng
TS Mạc Thị Thoa - trưởng bộ môn cơ điện tử, Viện Cơ khí, Trường ĐH Bách khoa Hà Nội - nhận định đề tài này tương đối mới, do đó các giảng viên hướng dẫn gợi ý phương án, giải pháp kỹ thuật cho các bạn sinh viên triển khai với mục tiêu là chế tạo thiết bị hỗ trợ người tàn tật, người gặp khó khăn về cử động cánh tay.
"Có những hôm các bạn làm việc ở đây rất khuya, không kể thời gian. Đây là đề tài rất tiềm năng, có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Tất nhiên nghiên cứu này mới bắt đầu, nhưng trong tương lai có thể kết hợp với phần xử lý ảnh, kết hợp AI để phát triển không chỉ trên cánh tay mà còn phát triển ra các bộ phận khác trên cơ thể" - TS Thoa chia sẻ.
Đăng ký tại đây
Bình luận hay