机器和机器人无疑使生活变得更容易。他们的工作精准而快速，而且不像人类，他们不需要休息，因为他们永远不会累。
因此，企业越来越多地希望在生产过程中使用它们，以提高生产率，并消除肮脏、危险和枯燥的任务。
然而，在工作环境中仍然有许多任务需要人类的灵巧性、适应性和灵活性。
人与机器人的合作是未来制造业的一个令人兴奋的机会，因为它结合了两个世界的优点。
这种关系需要人类和机器人之间的密切互动，这可能会从预测合作伙伴的下一个行动中受益匪浅。
来自拉夫堡大学智能自动化中心的博士生Achim Buerkle和一组研究人员在《机器人与计算机集成制造》杂志上发表了一项很有前景的研究成果，该研究旨在“训练”机器人在人类明确表达动作之前检测出手臂的运动意图。
阿希姆说:“机器人的速度和扭矩需要很好地协调，因为它可能对人类健康和安全构成严重威胁。”
“理想情况下，为了进行有效的团队合作，人类和机器人应该‘理解’对方，但这是很难的，因为双方都是截然不同的人，‘说’不同的语言。”
“我们建议赋予机器人‘读懂’人类伴侣意图的能力。”
研究人员希望通过连接人类大脑的额叶活动来实现这一目标。
人体的每一个动作在执行之前都要经过大脑的分析和评估。测量这个信号可以帮助向机器人传达“移动的意图”。
然而，大脑是高度复杂的器官，检测预动作信号具有挑战性。
拉夫堡大学的研究人员通过训练人工智能系统从脑电图(EEG)中识别预动作模式来解决这一挑战。脑电图是一种可以记录人类大脑活动的技术。
他们最新的论文报告了一项由8名参与者进行的测试结果。
参与者必须坐在电脑前，电脑会从屏幕上随机生成一个字母a - z，然后按下键盘上与字母匹配的键。人工智能系统必须根据脑电图数据预测参与者将移动哪只手臂，这一意图被运动传感器证实。
实验数据显示，人工智能系统可以在人类移动手臂前513毫秒，平均在实际执行前300毫秒左右检测到。
在一个模拟中，研究人员测试了时间优势对人-机器人协作场景的影响。
他们发现，在做同样的任务时，使用这种技术比不使用它可以实现更高的生产率。
这项任务的完成时间要快8-11%——即使研究人员将“误报”也算在内，即脑电图错误地向机器人传达了一个人想要移动的意图。
阿希姆计划以这项研究为基础，并希望最终创造出一种能够预测运动方向的系统——例如，伸手拿螺丝刀或挑选新工件。
对于最新的发现，他说:“我们希望这项研究能实现两件事:首先，我们希望这项提议的技术能帮助实现更紧密的人-机器人共生合作，这仍需要大量的研究和工程工作才能完全建立起来。”
“其次，我们希望传达的是，与其将机器人和人工智能/机器学习视为制造业中人类劳动的威胁，还不如将其视为一个机会，让人类继续作为未来工厂的重要组成部分。”
在一份联合声明中，Achim的主管Thomas Bamber博士、Niels Lohse博士和Pedro Ferreira博士说，“有必要改变人类工作的性质，以创造一个真正可持续的世界，不再依赖繁重的体力和认知劳动。”
“人与机器人协作(Human-Robot Collaboration, HRC)正开始创新工厂车间，然而，人类和机器人之间仍需要更实质性的合作。”
“的确，HRC将对劳动生产率、工作质量和健康产生变革性影响，并建立一个更安全、更可持续的劳动力市场，同时还将克服性别、性别年龄或残疾造成的身体劣势。”
“阿希姆利用人工智能和脑电图的工作让我们离真正的HRC又近了一步。”
