Встроенный "интеллект" позволяет создавать более продвинутые протезы рук

Встроенный "интеллект" позволяет создавать более продвинутые протезы рук

08 Oct 2019
55
Прослушать

Исследователи стремятся использовать "бортовые" системы искусственного интеллекта для улучшения контроля и увеличения возможностей протезов кистей рук. При этом предполагается применять методы глубокого обучения, которые позволяют читать нервные сигналы, передаваемые через руку, и реагировать на них.

Технология отслеживания естественных электрических импульсов, посылаемых мозгом для управления отдельными мышцами, известная как электромиография, ранее уже применялась для оперирования протезами конечностей и кистей рук, а также для управления инвалидными креслами и другими устройствами. Но когда речь заходит о тонкой моторике управления пальцами и руками, здесь разработчики сталкиваются с проблемами в производительности.

Запуская нейронную сеть в режиме реального времени на процессорном устройстве, встроенном непосредственно в протез, исследователи Техасского университета в Далласе (США) надеются повысить скорость реагирование для ускорения движения рук. Кроме того, предлагаемая система может быть со временем "переобучена" на основе действий пользователя в целях повышения ее точности.

Исследование было недавно опубликовано Институтом инженеров электротехники и электроники (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE).

По словам ведущего университетского исследователя Мохсена Джафарзадеха, в системе используется сложная нейронная сеть, которая обычно применяется для распознавания изображений и визуального анализа. Применяя это решение к "сырым" электромиографическим данным, полученным с помощью электродов, размещенных на руке, они могут пропустить трудоемкие этапы изоляции и характеризации специфических сигналов от шума, которые обычно используются при обучении алгоритма вручную.

Исследователям еще предстоит проделать большую работу, говорят ученые, включая сбор большего количества электромиографических данных от большего числа людей для обучения и повышения точности алгоритма и обеспечения более сложных движений рук.