Люди с ампутированными руками управляют протезами, сокращая оставшиеся мышцы. Соединение происходит с помощью миоэлектрического интерфейса. Новейшие протезы используют алгоритмы машинного обучения, которые помогают интерпретировать эти генерируемые человеком сигналы. Однако такие связи часто бывают чувствительны к внешним факторам, таким, как потоотделение.
Нынешние протезы требуют от пользователя настройки. Чтобы избежать этого, финские ученые разработали полностью автоматизированную систему, которая обучается в процессе использования и так адаптируется к меняющимся условиям.
— В этой системе пользователь и система одновременно учатся друг у друга. Это потенциально может повысить удобство и надежность роботизированных протезов, — говорит Деннис Юнг из Университета Аалто.
После этих успешных тестов исследовательская группа протестировала протез в Имперском колледже Лондона. Человек с ампутированной конечностью поучаствовал в тесте с перемещением прищепки — так физиотерапевты проверяют работу верхних конечностей.
Адаптивные протезы обычно очень дорого стоят. Поэтому повышение надежности систем снижает финансовые риски для граждан и учреждений здравоохранения.
Надежность разработки нужно подтвердить с помощью длительных исследований, считают ученые-медики.
Результаты были в IEEE Transactions on Biomedical Engineering.
