MyoChallenge: Complexe bewegingen van robothand programmeren met MyoSuite

Onderzoekers van de Universiteit Twente en het Artificial Intelligence Lab van Meta, moederbedrijf van Facebook en Instagram, organiseren MyoChallenge. Deze competitie daagt deelnemers uit tot het simuleren van complexe bewegingen met robothanden met behulp van de open source software MyoSuite.

De machine learning-challenge is uitgeschreven door de UT en gesponsord door het Technisch Medisch Centrum en DSI. De challenge is georganiseerd door dr. Guillaume Durandau, dr. Huawei Wang en prof. Massimo Sartori van de UT, dr. Vittorio Caggiano en dr. Vikash Kumar van Meta AI, dr. Seungmoon Song van Northeastern University en dr. Yuval Tassa van DeepMind.

Co-simulatie van AI-gestuurde musculoskeletale systemen

De MyoChallenge bouwt voort op MyoSuite. MyoSuite is software die de co-simulatie ondersteunt van AI-gestuurde musculoskeletale systemen die fysieke interactie hebben met assisterende robots zoals exoskeletten. Met MyoSuite kunnen onder meer biologische verschijnselen zoals spiervermoeidheid, sarcopenie (een vorm van spieratrofie), peesscheuring en herstel van de peesfunctie gesimuleerd worden. Ook biedt simulatie mogelijkheden voor het optimaliseren van het ontwerp en de aansturing van assisterende robots. Dit maakt de inzet van robots voor het herstellen van beweging na letsel mogelijk.

Deelnemers aan MyoChallenge staan voor de uitdaging met MyoSuite controllers te ontwikkelen die het mogelijk maken met een realistische digitale hand taken uit te voeren die behendige manipulatie vereisen.

Twee uitdagingen

De challenge bestaat uit een tweetal uitdagingen. In de eerste uitdaging moet een digitale hand een dobbelsteen omdraaien om de gewenste nauwkeurigheid te bereiken. “De manipulatie van een enkel object lijkt eenvoudig, maar deze taak vereist een nauwkeurige aansturing van verschillende spieren om de dobbelsteen op de juiste manier te kunnen omdraaien zonder hem te laten vallen”, zegt dr. Guillaume Durandau, een van de initiatiefnemers van de challenge.

De tweede uitdaging bestaat uit het om elkaar heen laten draaien van twee ballen in de handpalm van een robothand. “Gelijktijdige rotatie van twee ballen is nog complexer. Dat vereist niet alleen behendigheid, zoals in het eerste onderdeel, maar ook een hoge mate van coördinatie”, legt dr. Durandau uit.

Open fase en play-off fase

De challenge bestaat uit twee fasen: een open fase en een play-off fase. De open fase is toegankelijk voor iedereen. Deelnemers mogen maximaal vijf oplossingen per dag indienen. De fase is per direct geopend en loopt tot 20 oktober. Alle deelnemers worden automatisch gerangschikt op een scorebord. De deelnemers met de hoogste score gaan door naar de play-off fase.

In de play-off fase dienen deelnemers hun drie beste oplossingen in. Deze worden getest in een nieuwe omgeving, waarbij nieuwe fysieke omstandigheden worden nagebootst. Als voorbeeld noemt de UT het gebruik van ballen die meer stuiteren. Dr. Durandau: “We willen de ingediende oplossingen echt op de proef stellen. We gaan de moeilijkheidsgraad van de tweede fase ook afstemmen op de resultaten uit de eerste fase.” De play-off fase eindigt op 28 oktober. De prestatie van de resultaten vindt plaats op de NeurIPS 2022-conferentie over machine learning.

Meer informatie over de MyoChallenge en de voorwaarden voor deelname zijn hier te vinden. Handleidingen en documentatie die helpen bij het gebruik van MyoSuite zijn hier beschikbaar.

Auteur: Wouter Hoeffnagel
Foto: Christopher White via Pixabay