Искусственный интеллект делает захват протезов рук более интуитивным

Прочитано: 235 раз(а)


Искусственными руками можно управлять через приложение или с помощью датчиков, размещенных в мышцах предплечья. Новое исследование Мюнхенского технического университета (TUM) показывает, что лучшее понимание структуры мышечной активности предплечья способствует более интуитивному и естественному управлению протезами. Для этого требуется сеть из 128 датчиков и технологий на основе искусственного интеллекта.

Технологические разработки последних десятилетий уже привели к созданию продвинутых искусственных рук. Они могут помочь людям с ампутированными конечностями, потерявшим руку в результате несчастного случая или болезни, восстановить некоторую подвижность. Некоторые из этих современных протезов допускают независимые движения пальцев и вращение запястья. Эти движения можно выбирать с помощью приложения для смартфона или с помощью мышечных сигналов предплечья, которые обычно фиксируются двумя датчиками.

Например, активацию мышц-сгибателей запястья можно использовать, чтобы сомкнуть пальцы и взять ручку. Если мышцы-разгибатели запястья сокращаются, пальцы снова раскрываются, и рука отпускает ручку. Тот же подход позволяет управлять различными выбранными движениями пальцев с одновременной активацией групп мышц-сгибателей и разгибателей. «Это движения, которым пациент должен научиться во время реабилитации», — говорит Кристина Пьяцца, профессор реабилитации и вспомогательной робототехники в ТУМ.

Теперь исследовательская группа профессора Пьяццы показала, что искусственный интеллект может позволить пациентам более интуитивно управлять усовершенствованными протезами рук, используя «принцип синергии» и с помощью 128 датчиков на предплечье. Работа опубликована на Международной конференции по реабилитационной робототехнике (ICORR) 2023 года.

Принцип синергии: мозг активирует пул мышечных клеток.

В чем заключается принцип синергии? «Из нейробиологических исследований известно, что во время экспериментальных сессий наблюдаются повторяющиеся паттерны, как в кинематике, так и в мышечной активации», — говорит профессор Пьяцца. Эти закономерности можно интерпретировать как способ, которым человеческий мозг справляется со сложностью биологической системы. Это означает, что мозг активирует пул мышечных клеток, в том числе и в предплечье.

«Когда мы используем руки, чтобы схватить объект, например мяч, мы синхронно двигаем пальцами и адаптируемся к форме объекта при контакте», — говорит профессор Пьяцца. Сейчас исследователи используют этот принцип для проектирования и управления искусственными руками, создавая новые алгоритмы обучения.

Это необходимо для интуитивного движения: например, при управлении искусственной рукой для захвата ручки происходит несколько шагов. Сначала пациент ориентирует искусственную руку в соответствии с местом захвата, медленно сводит пальцы вместе, а затем хватает ручку. Цель состоит в том, чтобы сделать эти движения все более и более плавными, чтобы было едва заметно, что многочисленные отдельные движения составляют общий процесс.

«С помощью машинного обучения мы можем понять различия между предметами и улучшить адаптивность управления с течением времени и в процессе обучения», — заключает Патрисия Капси Моралес, старший научный сотрудник команды профессора Пьяццы.

Обнаружение закономерностей по 128 сигнальным каналам

Эксперименты с новым подходом уже показывают, что традиционные методы контроля вскоре могут быть дополнены более продвинутыми стратегиями. Чтобы изучить, что происходит на уровне центральной нервной системы, исследователи работают с двумя пленками: одна для внутренней части, другая для внешней стороны предплечья. Каждый содержит до 64 датчиков для обнаружения активации мышц. Метод также оценивает, какие электрические сигналы передали спинномозговые мотонейроны.

«Чем больше датчиков мы используем, тем лучше мы сможем записывать информацию от разных групп мышц и выяснять, какие мышечные активации отвечают за те или иные движения рук», — объясняет профессор Пьяцца. По словам доктора Кэпси Моралес, в зависимости от того, собирается ли человек сжать кулак, взять ручку или открыть банку с вареньем, возникают «характерные особенности мышечных сигналов» — необходимое условие для интуитивных движений.

Движение запястья и руки: восемь из десяти человек предпочитают интуитивный способ

Текущие исследования концентрируются на движении запястья и всей руки. Это показывает, что большинство людей (восемь из десяти) предпочитают интуитивный способ перемещения запястья и руки. Это также более эффективный способ. Но двое из десяти учатся действовать менее интуитивным способом, становясь в конечном итоге еще более точными. «Наша цель — изучить эффект обучения и найти правильное решение для каждого пациента», — объясняет доктор Капси Моралес.

«Это шаг в правильном направлении», — говорит профессор Пьяцца, подчеркивая, что каждая система состоит из индивидуальной механики и свойств руки, специального обучения пациентов, интерпретации и анализа, а также машинного обучения.

Актуальные проблемы современного контроля искусственных рук

Еще предстоит решить некоторые проблемы: алгоритм обучения, основанный на информации от датчиков, необходимо переобучать каждый раз, когда пленка соскальзывает или удаляется. Кроме того, датчики должны быть покрыты гелем, чтобы гарантировать необходимую проводимость для точной регистрации сигналов от мышц.

«Мы используем методы обработки сигналов, чтобы отфильтровать шум и получить полезные сигналы», — объясняет доктор Кэпси Моралес. Каждый раз, когда новый пациент носит манжету со множеством датчиков на предплечье, алгоритм должен сначала определить шаблоны активации для каждой последовательности движений, чтобы позже обнаружить намерение пользователя и преобразовать его в команды для искусственной руки.

Искусственный интеллект делает захват протезов рук более интуитивным



Новости партнеров