世界初、思うだけで操れる３本目の腕

ポイント

• リモコンや人の手足などを使った機器操作と比べ、ブレイン・マシン・インターフェース（ＢＭＩ）を介した脳による操作は従来、使用者が静止して強く集中する必要があることから、用途が障がい者用などに限られていました。
• 今回、人が自分の両腕も使いながら、脳でロボットアームを操作するＢＭＩ手法を世界で初めて実現しました。
• 本成果は、ＢＭＩ技術の汎用化や、人のマルチタスク能力など認知能力の解明と向上に向けた研究の進展に貢献すると期待されます。

＜山川 義徳　プログラム・マネージャーのコメント＞

ＩｍＰＡＣＴプログラム「脳情報の可視化と制御による活力溢れる生活の実現」では、脳情報の可視化と制御の技術開発を進め、健康な脳をいつまでも維持できる社会を実現することを目指しています。

西尾主幹研究員が牽引するプロジェクトは、脳情報とアンドロイド・ロボット^注２）（以下、アンドロイド）を組み合わせることで、人の持つ能力を拡大しようとするものです。今回の成果は、ＢＭＩにより、人の身体能力を技術的に拡大できる可能性を示しました。これは、人の身体・認知機能を維持・強化する仕組みの解明の糸口でもあり、科学的な発見にとどまらず、新たな脳情報サービス創出への大きな一歩を踏み出せたと考えています。

＜研究の背景と経緯＞

ＩｍＰＡＣＴ山川プログラムでは、脳の健康に関する科学研究と産業界の相乗効果による、世界に先駆けた新産業創出を目指しています。その一環として、アンドロイドが人の脳に及ぼす効果の検証と、この効果を用いて人の脳を効率的に制御する方法を探索してきました。

これまでの研究から、ＢＭＩを介して人の脳がアンドロイドを操作する際、フィードバックの与え方を工夫することで、操作者の脳活動パターンをＢＭＩの性能を引き上げる方向に変化させられること^{参考文献１）}が分かっていました。本研究開発プログラムではさらに研究を進め、この効果が通常のロボットよりもアンドロイドを操作した場合に長く続くこと^{参考文献２）}、アンドロイドをＢＭＩ操作すると、体で操作した場合と比べ、アンドロイドへの適応力が高くなる（アンドロイドとの一体感が高まる）^{参考文献３）}など、アンドロイドをＢＭＩで操作することで、人に強い作用を及ぼしうることが分かってきました。

しかし現状の技術ではＢＭＩの性能は限定的で、またＢＭＩ操作の際に使用者が静止し、強く集中する必要があることから、用途が障がい者用などに限られていました。健常者にとっては、リモコンや人の手足などで動かして操作する従来手段と比べて、ＢＭＩを使うメリットがありませんでした。

＜研究の内容＞

今回本研究グループは、脳波によるＢＭＩでロボットアームを操作する実験を行いました（実験参加者１５名）。実験で使用したロボットアームは、アンドロイドの腕で、人の腕のような見た目のものです（図１）。このロボットアームを実験参加者の左横に設置し、肩からもう１本腕が出ているようにしています。実験では、参加者は両手で板を持ち、板の上に置かれたボールが、板に描かれた４つの図形の上を順に回るよう、板を動かし続けました。実験参加者はこの間、実験者がペットボトルを差し出した時、ロボットアームでペットボトルをつかむよう指示されました（図２）。ここで、ペットボトルが差し出されたときにロボットアームでペットボトルを握ることができ、またペットボトルが引き戻されたときにロボットアームを下ろすことができれば成功とみなし、それ以外の場合を失敗としました。

実験の結果、実験参加者がうまく操作できる群（８名）とうまく操作できない群（７名）とに分かれること、またうまく操作できる群では、平均８５％の成功率が得られることが分かりました（図３）。

ＢＭＩによりロボットを操作する場合、通常「右手を動かす」、「左手を動かす」といった運動のイメージを想起し、その脳活動を測定・区別することでロボットの操作を行います。しかし今回の実験のように、人が本来持っていない、３本目の腕の動作をイメージすることは困難です。また両腕を使っている最中に、異なる動作を想起することが難しいだけでなく、両腕を動かすことに伴う脳活動との区別も困難です。そのため今回の実験では、運動イメージの想起ではなく、「差し出されたペットボトルをつかむ」という意図を持ってもらい、これを検出する新しいＢＭＩ手法を開発しました。また今回の実験では、身体から出ているようにロボットアームを設置するとともに、ロボットアームとして見た目が人に類似したアンドロイドの腕を用いました。研究グループがこれまでに得た知見から、このようなロボットアームの配置や見た目も、操作性の向上に寄与したと考えられます。

＜今後の展開＞

今回の実験では１種類の操作意図（ペットボトルをつかむ）しか扱いませんでしたが、今後の研究の進展により、さまざまな意図を区別して制御できる可能性があります。またアンドロイドの腕を動かす練習をすることで、アンドロイドに限らず、多様な機器を制御できる可能性があります。将来、自分の身体動作と同時に、さまざまな機器を自由に操作できるインターフェースを実現できれば、これまで人間には不可能と思われていた動作も実現できる可能性があります。

また今回の実験では、うまく操作できる人と、できない人とが明確に分かれることが分かりました。これは注意をうまく分散する能力、マルチタスク能力に関わっていると考えられますが、アンドロイドの腕をＢＭＩで動かす訓練をすることで、人のマルチタスク能力を全般的に向上できる可能性が考えられます。自動車の運転や歩きながら話すなど、日常生活ではマルチタスクが必要な行為が数多く見られますが、このような能力は老化や認知症により減衰することが知られています。今後、アンドロイドのＢＭＩ制御からのフィードバックの性質と、これを効果的に強化する手法の探索をさらに進めることで、脳の活性化・健康維持に寄与する応用に向けた研究を進めていきます。

＜参考図＞

＜用語解説＞

注１）ブレイン・マシン・インターフェース（ＢＭＩ：Ｂｒａｉｎ　Ｍａｃｈｉｎｅ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）

脳の活動状態を読み取ったり脳へ刺激を加えたりすることで、脳と機械システムとの情報伝達や制御を仲介する装置を一般に指します。ここでは、脳波を計測して操作者が意図する運動を推定し、アンドロイドに対して動作指令を送る装置を指します。

注２）アンドロイド・ロボット

外観が人に酷似したロボット。

＜論文情報＞

＜参考文献＞

• 1) Alimardani, M., Nishio, S. & Ishiguro, H. Effect of biased feedback on motor imagery learning in BCI-teleoperation system. Front.Syst. Neurosci. 8 (2014). doi:10.3389/fnsys.2014.00052
• 2) Alimardani, M., Nishio, S. & Ishiguro, H. The Importance of Visual Feedback Design in BCIs; from Embodiment to Motor Imagery Learning. PLoS ONE (2016). doi:10.1371/journal.pone.0161945
• 3) Alimardani, M., Nishio, S. & Ishiguro, H. Removal of proprioception by BCI raises a stronger body ownership illusion in control of a humanlike robot. Scientific Reports (2016). doi:10.1038/srep33514

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