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仿生义肢结合深度学习,让独臂音乐家能再灵巧弹钢琴

2018-01-08 20:25

乔治亚理工学院(Georgia Institute of Technology)发表了一款仿生义肢,透过超音波感测器扫描断肢肌肉运动,再利用深度学习训练电脑分辨肌肉运动以及手指控制的关系,让断肢者也可以分开控制义肢的手指,而这是目前商业化装置都做不到的。

第一个使用这个AI义肢的人,是一位在工作时丧失右手的音乐家Jason Barnes,现在他可以再次用手弹出星际大战的主题曲旋律,虽然还无法非常灵活的动作,但是比起现存的义肢已经是很大的进步。带领这项研究的乔治亚理工学院设计教授Gil Weinberg表示,因为运用了超音波技术,即使没有手指,义肢还是可以知道断肢者想要移动哪一根手指。

Jason Barnes在工作时触电,医生不得已必须要截断他的右前手臂,他日常所使用的义肢就如同一般市面上产品,借由贴在肌肉上的肌电图(Electromyogram,EMG)感测器控制义肢,并根据按压的按钮切换不同的模式,做出诸如握拳等动作。

Gil Weinberg说,肌电图讯号不是很精准,因为有过多噪声,导致于他们无法判断每根手指移动的差异。不过超音波讯号可以侦测分辨连续且同时移动不同的手指。他也提到,这项应用的范围很广,甚至可以预见动动手指就能控制机器人的未来。

 

 

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