Using neuroevolution for designing soft medical devices

要約

ソフトロボットは、従来のロボットと比較して特定のタスク、特に医療関連のタスクで優れたパフォーマンスを発揮できます。
しかし、ソフト ロボット工学の分野はまだ歴史が浅く、その設計には自然生物を模倣したり、人間の専門家の創造性に大きく依存したりすることがよくあります。
正式な自動設計プロセスが必要です。
私たちは、神経進化ベースのアルゴリズムを使用して、薬物送達カテーテルなどの将来の医療機器の動作を可能にするソフト アクチュエータの初期スケッチを自動的に設計することを提案します。
Age-Fitness パレート最適化、NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT)、Hypercube ベースの NEAT (HyperNEAT) などのアルゴリズムによって発見されたアクチュエータの形態は、到達した最大変位とさまざまな制御方法に対する堅牢性に基づいて比較されました。
結果を分析すると、神経進化ベースのアルゴリズムが、さまざまな制御方法の下で、より優れたパフォーマンスとより堅牢なアクチュエータを生成するという洞察が得られました。
さらに、最もパフォーマンスの高い形態は NEAT アルゴリズムによって発見されました。
今後の取り組みとして、ここで発見された形態をテストベッドとして使用して、特殊なコントローラーを最適化し、提案されたソフトカテーテルの望ましいたわみに向けてより効果的な機能を可能にすることを提案します。

要約(オリジナル)

Soft robots can exhibit better performance in specific tasks compared to conventional robots, particularly in healthcare-related tasks. However, the field of soft robotics is still young, and designing them often involves mimicking natural organisms or relying heavily on human experts’ creativity. A formal automated design process is required. We propose the use of neuroevolution-based algorithms to automatically design initial sketches of soft actuators that can enable the movement of future medical devices, such as drug-delivering catheters. The actuator morphologies discovered by algorithms like Age-Fitness Pareto Optimization, NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT), and Hypercube-based NEAT (HyperNEAT) were compared based on the maximum displacement reached and their robustness against various control methods. Analyzing the results granted the insight that neuroevolution-based algorithms produce better-performing and more robust actuators under different control methods. Moreover, the best-performing morphologies were discovered by the NEAT algorithm. As a future work aspect, we propose using the morphologies discovered here as test beds to optimize specialized controllers, enabling more effective functionality towards the desired deflections of the suggested soft catheters.

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