התקדמות בלמידה של מכונות מעצבות מחדש את תחום האסתטיקה, מעבר לכל אחד בגודל אחד של מכשירים לפתרונות מותאמים אישית עמוקים שמשחזרים את התפקוד והביטחון. על ידי מינוף אלגוריתמים שלמד מנתוני משתמשים בודדים, מערכות אסתטיקה מודרנית יכולות להתאים לדפוסי תנועה ייחודיים, אותות שרירים, ושגרה יומית.זה שינוי סטטי לדינמיקה, למידה מבוסס שינוי יסודי כיצד הסתברות הם מעוצבים ומתנוסים.

תפקיד הלמידה של מכונות בהסתברות

למידת מכונה (ML) מביאה רמה חדשה של אינטליגנציה לאגפיים סטטיות על ידי כך שהם מאפשרים להם לפרש ולהגיב לסימנים הביולוגיים הספציפיים של המשתמש בזמן אמת.בניגוד לאסתטיקה המסורתית הנשען על מיפוי בקרה קבוע, מודלים של ML תמיד לשפר את התחזיות שלהם כמו שהם אוספים יותר נתונים.לדוגמה, חיישנים אלקטרומיוגרפיה (EMG) המוצבים על פעילות חשמלית של שרירי מגורים; למידה עמוקה יכולה לזהות אותות כגון נצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצנצ'טציה או לזהות יותר, כגון, או לזהות את הגמישות לאחור, או לזהות על פני השטח (s) מצעים לאחור) ⁇ ) ⁇ (s) חיישנים ממוקמים על גבי שרירי עצבות על פני השטח (EMG) לוכדים) לוכדים על גבי שרירי פעילות חשמלית (EMG) לוכדים) לוכדים) לוכדים) שהונחו על גבי שרירי פעילות חשמלית של שרירים חשמליים משרירים) אשר ממוקמים על גבי שרירי פעילות חשמלית משרירים) אשר ממוקמים על ידי שרירים חשמליים משרירים (

מעבר ל-EMG דפוס זיהוי, אלגוריתמים של ML מעבדים נתונים מיחידות מדידה לא רצויות (IMU), חיישני לחץ ואפילו מצלמות כדי להבין את ההקשר. A Proאסתטיקה יכול ללמוד להתאים את כוח האחיזה בהתבסס על מרקם של אובייקט, או מפרק קרסולי יכול להתאים את הנוקשות שלו כאשר הליכה על מדרונות.com-ידי מתאם זה רק דרך לולאות הלמידה ה-ITERP מספקת חיישנים, לאסוף נתונים, לעדכן את הפרמטרים של תפקוד תקין ותגובה לתקני הבקרה של ה-F: 1.com: 1.

עיצוב Embodiment

התגלמות מתארת את התואר שבו אסתטיקה מרגישה כמו חלק טבעי של הגוף של האדם, הן מבחינת שילוב פיזי ובעלות פסיכולוגית.התאמה של התגלמות הולכת מעבר להתאמה של שקע לגופן חי; זה כרוך באלגוריתמים שליטה מותאמים אישית, משוב חושי, ואפילו אפשרויות אסתטיות כדי להתאים את תחושת העצמי של המשתמש.

איסוף נתונים וניתוח

הבסיס של כל הסתברות מבוססת ML הוא באיכות גבוהה, נתונים ספציפיים למשתמש.ליש חיישנים - כולל EMG אלקטרודות, התנגדות רגישה כוח, וgyroscopes - קיבולת אלפי נקודות נתונים לשנייה במהלך פעילויות יומיומיות. A preמעבד מסנן צינורות מנקה ותמצית תכונות כגון אותות, תדירות, ומודלים coconctional למידה, לעתים קרובות על בסיס שיטות למידה אלה (למשל, כגון אותות למידה) תכונות למידה מרחוק של פורמטים של פורמטים של DJF) או שיטות למידה (לדוגמה, לדוגמה) של שיטות למידה) של שיטות למידה מרחוק (לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, לדוגמה, תכונות למידה מרחוק של שיטות למידה) של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה (DSD) עבור שיטות למידה (DSD) של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה) עבור שיטות למידה) עבור שיטות למידה (DSD) עבור שיטות למידה) עבור שיטות למידה) עבור שיטות למידה מרחוק של שיטות למידה (DSD-D

מערכות בקרה הסתגלות

לאחר מודל מאומנים, האתגר הוא לפרוס אותו באופן שמרגיש מערכות בקרה טבעיות ותגובה. הסתגלות להשתמש בפלטי ML כדי להתאים את המניפסטים של הפרוטזה - מנועים, שסתום pneumatic, או גלילים הידראוליים - בזמן אמת מערכות אלה נועדו לטפל בגמישות: שינוי בעייפות שרירים, יציבה זרוע שונה, או פעילות חדשה נושאת כמו תיק אבטחה אופטימלית: מחסנית 1F2 באופן טבעי מאפשר זיהוי אוטומטי, כלומר, כלומר, לדוגמה, כלומר, כלומר, כלומר, שיטות למידה אופטימאלית, כלומר, שיטות למידה.

אינטגרציה חושית וגוף

התגלמות אמיתית דורשת לא רק שליטה אלא גם תחושה.למידה של מכונות עכשיו מוחלת על יצירת מערכות סגור-לופ המספקות משוב קקטוס או proprioceptive למשתמש.לדוגמה, חיישנים על אמצעי האצבעות של הפרוטזה מודדים לחץ ואלגוריתמים מרקם; ואז לקוד מידע זה לתוך הדופקים חשמליים המסופקים באמצעות אלקטרודות המוצבות על העור או העצבים מושתלים.

יתרונות וכיוונים עתידיים

שילוב של למידת מכונה לתוך אסתטיקה אישית מניב כמה יתרונות קונקרטיים:

  • (FLT:0) נוחות והתאמה: אלגוריתמים של ML אופטימיזציה צורה שקעית והשעיה המבוססים על מפות לחץ משוב משתמש, צמצום נקודות חמות וגירוי עור.
  • (FLT:0) תנועה טבעית נוספת: איור 1:1 (מתאים) בקרים מצמצם את תנועות ארג'קי או עיכוב, יצירת פעולות נוזליות, מתואמות שמחו בקפידה את האיברים הביולוגיים.
  • (FLT:0) שיפור משוב חושי: FLT:1 למערכות סגורות לשחזר תחושה של מגע, המאפשר למשתמשים לשנות את כוח האחיזה באופן ספונטני ולהקטין את הסיכון של מחיקת חפצים.
  • (FLT:0) אמון המשתמש הגדול ועצמאות:FLT:1 עם אסתטיקה שלמד והתאמה, משתמשים מדווחים על שביעות רצון גבוהה יותר ונכונות לעסוק בפעילויות חברתיות וגופניות שהם נמנעו בעבר.

במבט קדימה, החוקרים חוקרים לחקור את ה-FLT:0 (הלימודים המחושפים של קיד:1) כדי להכשיר מודלים על פני משתמשים רבים ללא שיתוף נתונים גולמיים, שמירה על פרטיות תוך שיפור הכללה.גבול אחר הוא השימוש ב-FLT:2 רשתות יריבות חדשניות (גנים) FLT:3 כדי לדמות תבניות משוב מציאותיות למטרות הכשרה.

אתגרים ושיקולים

למרות ההבטחה, כמה מכשולים נשארים.אתגר גדול אחד הוא הצורך באיכות גבוהה, נתונים מתוייגים כי מכסה את הטווח המלא של פעילות של המשתמש. איסוף נתונים נוכחי לעתים קרובות דורש פיקוח עם מרפאה, אשר יכול להיות זמן-consuming וייתכן שלא ללכוד תנועות נדירות אך חשובות. Algorithms חייב גם להיות חזק נגד אותות הנגרמים על ידי זיעה, שינוי אלקטרודה, או עייפות שרירים היא פונקציה קשה בתוך מודלים מורכבים.

פרטיות היא דאגה גוברת כמו אסתטיקה להיות מכשירים מחוברים.נתוני התנועה של משתמש יכולים לחשוף מידע רגיש על בריאותם, המיקום או הרגלי היומיום שלהם. הבטחת נתונים אלה מוצפנים, אנונימיים, ומאוחסנים באופן מקומי הוא קריטי לבסוף, אימון למשתמש וקבלה לא ניתן להתעלם.למרות מערכות ML יכולות להתאים, הם דורשים תקופת של אלגוריתם משותף שבו האדם והלומדים לעבודה יחד, יש צורך ליהנות מממשקים טכנולוגיים מספיק כדי להתאים לכל האנשים האלה.

מסקנה

הרהור של למידת מכונה עבור עיצוב התגלמות אישית מסמל צעד משמעותי קדימה בטכנולוגיה הסתברותית. על ידי התמקדות בצרכים והעדפות בודדים באמצעות הסתגלות מבוססת נתונים מתמשכת, חידושים אלה הופכים את האסתטיקה מתחליפים סטטיים לתוך הרחבות חכמות, מתפתחת של הגוף האנושי.כפי שמפתח אלגוריתמים מתוחכמות יותר, חיישנים הופכים להיות יותר מעודנים, ומשאבים חישוביים הופכים ליותר ניידים, החלום של ממערכות מחשבתיות חלקות קרוב יותר לממשקים של מציאות יומיומית, אך לא פחות ממיליוני אקטיביים, אלא גם כן, אלא גם הבטחות יומיומיות, אלא לא פעם אחת, אלא גם לכדי טריליון תפקוד מחדש של פרוגרסיביות, אלא גם טריליון תפקודים, אלא גם אקטיביות, אלא גם פרוגרסיביות, אלא גם מנטאליות, אלא גם טריליון, אלא גם מנטאליות, אלא אקטיביות, לא אקטיביות, אלא .