Left/Right Brain, human motor control and the implications for robotics

要約

ニューラル ネットワーク動作コントローラーは、従来の制御方法に比べてさまざまな利点が期待できますが、確実に正確な動作を生成できないため、広く採用されていません。
この研究では、運動課題の制御システムとしての双方向ニューラル ネットワーク アーキテクチャを調査します。
私たちは、さまざまなタスクにわたって人間で観察されるのと同様の半球の専門化を達成することを目指しました。
優位なシステム（通常は右手、左半球）は、動きの調整と効率を伴うタスクに優れており、非優位なシステムは、位置の安定性を必要とするタスクにより優れています。
専門化は、それぞれの半球の予想される動作に合わせて調整されたさまざまな損失関数を使用して半球をトレーニングすることによって達成されました。
特殊化された半球がある場合とない場合、半球間の接続性（生物学的な脳梁を表す）がある場合とない場合の両側モデル、および特殊化された場合とない場合の片側モデルを比較しました。
モデルは、人間の運動制御の文献で一般的な 2 つのタスクでトレーニングおよびテストされました。1 つは支配的なシステムに適したランダム リーチ タスク、より適切な調整を備えたモデル、もう 1 つは非支配的なシステムに適した位置保持タスクです。
より安定した動きを実現。
各システムは、優先タスクにおいて非優先システムよりも優れたパフォーマンスを示しました。
どちらのタスクでも、両側モデルは非優先ハンドよりも優れたパフォーマンスを示し、優先ハンドと同等かそれ以上のパフォーマンスを示しました。
この結果は、各半球が課題に協力することも、それぞれの強みを活かして独立して働くこともできることを示唆しています。
この研究は、生物学にインスピレーションを得たバイラテラルアーキテクチャを産業用モーター制御にどのように活用できるかについてのアイデアを提供します。

要約(オリジナル)

Neural Network movement controllers promise a variety of advantages over conventional control methods, however, they are not widely adopted due to their inability to produce reliably precise movements. This research explores a bilateral neural network architecture as a control system for motor tasks. We aimed to achieve hemispheric specialisation similar to what is observed in humans across different tasks; the dominant system (usually the right hand, left hemisphere) excels at tasks involving coordination and efficiency of movement, and the non-dominant system performs better at tasks requiring positional stability. Specialisation was achieved by training the hemispheres with different loss functions tailored to the expected behaviour of the respective hemispheres. We compared bilateral models with and without specialised hemispheres, with and without inter-hemispheric connectivity (representing the biological Corpus Callosum), and unilateral models with and without specialisation. The models were trained and tested on two tasks common in the human motor control literature: the random reach task, suited to the dominant system, a model with better coordination, and the hold position task, suited to the non-dominant system, a model with more stable movement. Each system outperformed the non-preferred system in its preferred task. For both tasks, a bilateral model outperformed the non-preferred hand and was as good or better than the preferred hand. The results suggest that the hemispheres could collaborate on tasks or work independently to their strengths. This study provides ideas for how a biologically inspired bilateral architecture could be exploited for industrial motor control.

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