Люди с ампутированными конечностями тратят много часов на регулировку роботизированных протезов и коадаптацию. Чтобы подготовить колено-робота к стилю ходьбы конкретного носителя требуются неоднократные дорогостоящие и длительные посещения клиники для ручной регулировки. Инновация позволит пользователям протезов самостоятельно настраивать роботов дома или в дороге.
Ученые создали ИИ, который может настроить роботизированное колено для ходьбы по ровной поверхности в течение 10 минут вместо нескольких часов. Исследователи применили методику обучения с подкреплением, которая помогла искусственном интеллекту AlphaZero DeepMind выиграть у чемпионов в шахматы и го. Обучение с подкреплением – это автоматизированная версия классического метода проб и ошибок.
ИИ продемонстрировал многообещающие результаты в клинических испытаниях с участием одного трудоспособного человека и одного человека с ампутированной выше колена конечностью. ИИ автоматически настраивал протез под носителя за 10 минут, позволяя ему плавно ходить по ровной поверхности.
Тренировка роботизированной конечности – это сложный процесс коадаптации, который требует от конечности научиться взаимодействовать с человеческим мозгом, контролирующим большую часть тела. В начале процесса обучения пользователь неуклюже передвигается. Это как первый раз надеть горные лыжи и попытаться спуститься с горы. Наше тело вытворяет странные вещи, когда на нём постороннее оборудование. В некотором смысле, ИИ обучается взаимодействию с человеческим телом.
Разработка ещё далека от реального использования. Ученым предстоит тестировать ИИ на преодоление уклонов, лестниц и пересечённой местности. Но самое большое ограничение – роботизированный протез пока проводной. Тем не менее, это может стать прорывом.