仿生义肢结合深度学习，让独臂音乐家能再灵巧弹钢琴

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。