Доктор Ступин
Врач
Компьютерный алгоритм значительно ускорил адаптацию людей с ампутированной ногой к роботизированному протезу. В результате время начала самостоятельной ходьбы сократилось с нескольких часов до минут. Описание разработки опубликовано в журнале IEEE Transactions on Cybernetics.
Одним из самых перспективных вариантов современного искусственного интеллекта является машинное обучение с подкреплением. В рамках такого подхода компьютерная программа в автоматическом режиме пытается решить задачу, при этом получая «вознаграждения» за хорошие результаты.
На этом принципе основана программа AlphaZero, которая смогла выиграть у лучших спортсменов-людей в настольную игру го, а также показывает впечатляющие результаты в других играх, таких как шахматы, Dota 2 и Starcraft II.
В новой работе исследователи применили аналогичный подход к разработке программного обеспечения для роботизированного протеза ноги. Результат опробовали на одном пациенте с ампутированной чуть выше колена конечностью. Обычно таким людям для передвижения без посторонней помощи необходимо много часов тренировок, а также длительные настройки протеза специалистами вручную для соответствия индивидуальным особенностям ходьбы.
Настройка протеза сложна и включает подбор 12 параметров, управляющих такими свойствами, как жесткость коленного сустава и диапазон хода при размахивании ногой. Алгоритм обучался на достаточно небольшом наборе данных, которые собирались специальными сенсорами на протезах других людей с ампутированными ногами.
Авторы отмечают, что несмотря на впечатляющие результаты, алгоритм еще далек от масштабного применения, так как на данный момент рассчитан только на ходьбу по прямой поверхности. В дальнейшем исследователи собираются добавить новые движения, в первую очередь подъем и спуск по лестницам, а также протестировать разработку на большем количестве нуждающихся.
Источник:
Одним из самых перспективных вариантов современного искусственного интеллекта является машинное обучение с подкреплением. В рамках такого подхода компьютерная программа в автоматическом режиме пытается решить задачу, при этом получая «вознаграждения» за хорошие результаты.
На этом принципе основана программа AlphaZero, которая смогла выиграть у лучших спортсменов-людей в настольную игру го, а также показывает впечатляющие результаты в других играх, таких как шахматы, Dota 2 и Starcraft II.
В новой работе исследователи применили аналогичный подход к разработке программного обеспечения для роботизированного протеза ноги. Результат опробовали на одном пациенте с ампутированной чуть выше колена конечностью. Обычно таким людям для передвижения без посторонней помощи необходимо много часов тренировок, а также длительные настройки протеза специалистами вручную для соответствия индивидуальным особенностям ходьбы.
Настройка протеза сложна и включает подбор 12 параметров, управляющих такими свойствами, как жесткость коленного сустава и диапазон хода при размахивании ногой. Алгоритм обучался на достаточно небольшом наборе данных, которые собирались специальными сенсорами на протезах других людей с ампутированными ногами.
Авторы отмечают, что несмотря на впечатляющие результаты, алгоритм еще далек от масштабного применения, так как на данный момент рассчитан только на ходьбу по прямой поверхности. В дальнейшем исследователи собираются добавить новые движения, в первую очередь подъем и спуск по лестницам, а также протестировать разработку на большем количестве нуждающихся.
Источник:
