Консалтинговая группа "Текарт" - центр компетенции "Робототехника".

Подробнее...
Основное меню
Категории новостей
Логотип

ИИ помогает ходить инвалидам с использованием роботизированного колена

Сегодня исследователи изучают методику подкрепляющего обучения, которая помогла ИИ AlphaZero от компании DeepMind одолеть всех соперников при игре в шахматы и го.

Теперь этот ИИ помогает решить еще более сложную задачу – тренировать роботизированное колено, чтобы помочь пациентам с ампутированными конечностями наиболее естественно передвигаться.

Это новое применение ИИ основано на технологии «обучения с подкреплением», которое является автоматизированной версией классического метода проб и ошибок. Технология показала многообещающие результаты в небольших клинических экспериментах с участием одного здорового человека и одного человека с ампутированной выше колена конечностью.

Обычно специалисты часами работают с инвалидами, вручную регулируя роботизированные конечности так, чтобы они соответствовали стилю ходьбы каждого человека. Для сравнения, методика обучения с подкреплением автоматически настраивала роботизированное колено в течение 10 минут, позволяя тем, кто носит протезы, беспрепятственно ходить по ровной поверхности.

Когда DeepMind обучил свою компьютерную программу AlphaZero освоению навыков игры в шахматы и го (ранее мы писали об это в новости AlphaZero — чемпион среди ИИ по трем дисциплинам, разработанный алгоритм получит возможность симулировать миллионы игр. Однако люди с ампутированными конечностями не могут вечно ходить ради обучения алгоритму с подкреплением. Они могут ходить всего по 15 или 20 минут до перерыва на отдых.

Несмотря на эти и некоторые другие проблемы, первые результаты оказались многообещающими. Исследователи обучили алгоритм распознавать определенные закономерности в данных, собранных с датчиков, встроенных в протезное колено, и установить некоторые начальные ограничения на алгоритм, чтобы избежать нежелательных ситуаций, которые могут привести к падению человека. В конце концов, AlphaZero научился фокусироваться на определенных шаблонах данных, которые соответствовали достаточно стабильным и плавным схемам ходьбы.

Пока этот автоматизированный способ настройки роботизированных конечностей не готов к широкому распространению. На данный момент исследователи планируют разработать алгоритм, который поможет пользователям протезов подниматься и опускаться. Они также надеются создать беспроводную версию системы, которая могла бы расширить учебные занятия за пределы личных посещений лаборатории.

Теги: AlphaZero, DeepMind

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован



Новые комментарии

Магнитные гусеничные роботы для очистки корпуса судна от продуктов биообрастания
Гость Николай Николаевич
29.12.2023
10:23:08
Очень нравится. Как возможно задействовать в наших водах Азов и Черное море