На сервере препринтов arXiv опубликована статья исследователей из Мемориального университета Ньюфаундленда (Канада), в которой они представили новый подход к управлению протезами рук. Вместо традиционных мышечных сигналов команда использовала методы машинного обучения и сенсоры, чтобы создать автономную систему, способную планировать и выполнять движения без участия мышц пользователя.
В современных умных протезах обычно используются миоэлектрические сигналы, то есть электрические импульсы, поступающие от мышц. Такие системы могут быть эффективными, но требуют от пользователя большой сосредоточенности и точного контроля. Это не только утомительно, но и затрудняет выполнение повседневных действий.
Новая разработка идет другим путем. Исследователи установили небольшую камеру и датчики на запястье протеза. Система анализирует визуальную информацию и сигналы прикосновения и движения, а затем с помощью имитационного обучения искусственный интеллект принимает решения о необходимых действиях.
По сути, протез «вспоминает», как нужно брать или отпускать предмет, наблюдая за ранее показанными примерами. После обучения на коротких видеороликах он с высокой точностью — более 95% — выполняет захваты и другие задачи без активных команд от пользователя.
Авторы подчеркивают, что их цель — сделать протезы не только умными, но и удобными в повседневной жизни. В будущем они надеются усовершенствовать систему и применить ее в коммерческих устройствах, чтобы снизить нагрузку на человека и расширить возможности пользователей.
Когда технологии помогают руке двигаться без команды — это уже не фантастика, а реальность, в которую вовлечены камеры, сенсоры и искусственный интеллект. Инженеры идут еще дальше: возвращают подвижность тем, кто пострадал от травм спинного мозга. Ранее Наука Mail рассказала о миниатюрном имплантате, который в паре с видеоигрой помогает вернуть контроль над руками даже после тяжелых повреждений.