Американские инженеры разработали алгоритм настройки роботизированного коленного протеза ноги, который позволяет механизму автоматически адаптироваться к индивидуальным потребностям пользователя.
Результаты исследования опубликованы в журнале IEEE Transactions on Cybernetics.
Роботизированные протезы обеспечивают лучшую функциональность, чем пассивные, однако требуют настройки большого количества параметров управления. Так, походка каждого человека индивидуальна, и задача адаптировать к ней протез ноги чрезвычайно сложна. Инженеры из Университета штата Северная Каролина и Университета штата Аризона разработали алгоритм, позволяющий коленным протезам ног адаптироваться к походке пользователя без ручной настройки параметров.
Разработчики использовали метод машинного обучения с подкреплением: алгоритм учится с помощью проб и ошибок, получая оценку действий от среды. Для автоматической настройки используются несколько нейросетей. Одна из них рассчитывает параметры работы протеза на основе параметров ходьбы. Другая сравнивает вычисленные параметры ходьбы с образцом. Таким образом алгоритм должен максимально естественно воспроизводить параметры походки.
Исследователи проверили его на добровольцах, которые с протезами ходили по беговой дорожке. Алгоритм обновлял 12 параметров через каждые семь шагов. Эксперимент показал снижение средней квадратичной ошибки (с 5,83 ± 0,85 до 3,99 ± 0,62 градуса). Для адаптации протеза с таким алгоритмом потребовалось в среднем 10 минут ходьбы.
Ранее ученые смогли преобразовать электрические сигналы мозга в речь компьютера-синтезатора, таким образом, сделав шаг к протезированию речи, которую мы держим в голове.
Исследователи из Университета Джонса Хопкинса (США) и Сингапурского института нейротехнологий создали электронную кожу для протезов, которая позволит человеку чувствовать прикосновения и боль (то есть восстановить тактильные ощущения).
