Các tiến bộ trong máy học đang tái cấu trúc lại lĩnh vực của cơ sở giả, di chuyển hơn một-size-fits-tất cả các thiết bị hướng tới các giải pháp cá nhân hóa sâu sắc phục hồi cả chức năng và tự tin. bằng cách sử dụng các thuật toán học từ dữ liệu cá nhân, hệ thống nhân hiện đại có thể thích ứng với các mẫu chuyển động độc đáo, tín hiệu cơ, và các hoạt động hàng ngày. chuyển từ tĩnh đến động, học thiết bị đánh dấu một thay đổi cơ bản trong cách thiết kế và kinh nghiệm.

Vai trò của máy học về ngành cổ sinh học

Máy học (ML) mang lại một trình độ thông minh mới cho các chi giả bằng cách cho phép họ để giải thích và đáp ứng các tín hiệu sinh học cụ thể của người dùng trong thời gian thực. Không giống như các bộ phận giả truyền thống mà dựa vào kiểm soát bản đồ cố định, mô hình ML liên tục cải thiện dự đoán của họ khi họ thu thập dữ liệu. Ví dụ, bộ cảm biến bề mặt điện tử (sEMG) đặt trên các chân tay không thể tách rời của người dùng để thu thập các hoạt động điện từ cơ; sau đó, mạng lưới học sâu có thể phân loại các tín hiệu có mục đích để nhận ra các sự di chuyển như là truy cập, đóng, hoặc xoay cổ tay với độ chính xác hơn thời gian.

Bên ngoài nhận diện mẫu EMG, tiến trình nhận diện các thuật toán tập tin từ đơn vị đo độ đa năng (MUs), cảm biến áp lực, và thậm chí máy ảnh để hiểu ngữ cảnh. Một bàn tay giả có thể học cách điều chỉnh lực lượng dựa trên kết cấu của một đối tượng, hoặc một khớp mắt cá chân có thể thích ứng với độ cứng khi đi trên độ dốc. Mức độ khả năng thích ứng này chỉ có thể qua vòng học lặp mà ML: thu thập dữ liệu cảm biến, thông tin cập nhật, và các thiết bị tương ứng với kết quả. Các nhà nghiên cứu như [FL: 0] Nghiên cứu và Dịch vụ Phát triển phát triển [T] có thể cải thiện chức năng nhận thức và tăng tốc độ nhận thức.

Thiết kế sự phân tán cá nhân

Tính năng mô tả mức độ mà một nhân bản cảm thấy giống như một phần tự nhiên của cơ thể người, cả về sự tích hợp vật lý và sở hữu tâm lý. Tính chất cá nhân hóa hiện tượng không chỉ phù hợp với một khớp chân tay còn thiếu; nó bao gồm tùy chỉnh các thuật toán điều khiển, phản hồi cảm giác, và thậm chí những lựa chọn thẩm mỹ để sắp xếp với ý thức của người dùng về bản thân. Máy học đóng vai trò trung tâm bằng cách hiệu lực khả năng học [FL: 0] [FL1] [FL1], mỗi người dùng có khả năng riêng biệt ký hiệu động cơ, làm cho thiết bị cảm thấy ít giống như một phần mở rộng của cơ thể hơn.

Bộ sưu tập dữ liệu và phân tích

Nền tảng của bất kỳ thiết bị nhân tạo ML là dữ liệu có chất lượng cao, đặc trưng cho người dùng. Các bộ lọc có thể mang (bao gồm các điện cực EMG, các máy phản ứng nhạy cảm với lực, và các gyrop ống kính - tPG trên mỗi giây trong các hoạt động hàng ngày. Một bộ lọc ống dẫn trước xử lý và chiết xuất có tính năng như tín hiệu, tần số và các mô hình học tập tập tập tập tính năng, thường dựa trên hỗ trợ máy véc tơ (SM) hoặc mạng thần kinh tiến bộ (N) sau đó học để biết các tính năng cụ thể. Tính năng này được lặp đi lặp lại trong quá trình điều khiển và hiệu chỉnh như là các phiên chạy tương tác với thiết bị hỗ trợ. Ví dụ, dựa trên các mô hình máy, dựa trên các máy điện tử (FM) có thể chỉ sau khi học tập tập tập tập tập tập tập kỹ thuật tối ưu tiên: [TK], tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập tập xác định mức độ K]

Hệ thống điều khiển thích nghi

Một khi một mô hình được đào tạo, thách thức là triển khai nó theo cách cảm thấy tự nhiên và đáp ứng. Hệ thống điều khiển thích ứng sử dụng kết xuất của ML để điều chỉnh các động cơ cơ của máy tạo ra máy trợ giúp, van hơi nước, hoặc ống dẫn nước, trong thời gian thực. Những hệ thống này được thiết kế để xử lý khả năng biến đổi: sự thay đổi trong cơ bắp, một tư thế khác nhau, hoặc một hoạt động mới như mang túi hóa học (FL: máy trợ giúp) như [FT: 0] van hơi thở], hoặc ống dẫn nước [FL1] trong thời gian thực. Những hệ thống này được thiết kế để xử lý các mô hình giả thông qua các lỗi thử nghiệm và thành công cụ hiệu quả, và thành công việc giao tiếp. Ví dụ công cụ này [FT: yếu tố kỹ thuật viên: kiểm soát nhiều lần] có thể thay đổi tự nhiên giữa chế độ đa ứng dụng (FT: khả năng điều khiển)

Phản hồi nhạy cảm và cơ thể hợp nhất

Hiện thực thực không chỉ đòi hỏi sự điều khiển mà còn cả cảm giác. Việc học tập máy đang được áp dụng để tạo ra các hệ thống điện cực đóng kín cung cấp phản hồi cảm ứng tế nhị hay có tính ngữ cho người dùng. Ví dụ, các bộ cảm biến trên các đầu ngón tay giả đo áp suất và kết cấu; các thuật toán mã hóa thông tin này thành xung điện được đưa ra qua các điện cực được đặt trên da hoặc các dây thần kinh được cấy ghép. Bộ não người dùng học cách giải thích các tín hiệu này như là cảm ứng tự nhiên. Các nhóm nghiên cứu tại [FL: 0] Độ mở rộng của thiết bị Pittsburgh [FL1] và trường đại học phía Tây đã chứng minh rằng các dự án được dùng khả năng cảm giác có thể nhận dạng dạng dạng dạng giác có thể không có định dạng thị giác và sự tiến bộ của các phản hồi và cảm nhận thức của thiết bị.

Lợi ích và sự hướng dẫn trong tương lai

Sự tích hợp của máy học vào máy nhân tạo tùy chỉnh mang lại nhiều lợi thế cụ thể:

  • và phù hợp với: ) Các thuật toán mL tối ưu hóa hình dạng và đình chỉ dựa trên bản đồ áp lực và phản hồi người dùng, giảm điểm nóng và kích thích da.
  • Chuyển động tự nhiên: bộ điều khiển thích ứng giảm thiểu các chuyển động giật hoặc chậm, tạo ra chất lỏng, phối hợp với nhau để mô phỏng các chi sinh học.
  • Phản hồi cảm giác được bảo vệ: hệ thống đóng cửa phục hồi cảm giác chạm, cho phép người dùng điều chỉnh lực tự động và giảm nguy cơ thả đối tượng.
  • Sự tự tin và độc lập lớn hơn:) với một bộ phận giả học và thích nghi, người dùng báo cáo cao hơn và sẵn sàng tham gia vào các hoạt động xã hội và thể chất mà trước đây họ đã tránh.

Nhìn về phía trước, các nhà nghiên cứu đang khám phá ) ) để đào tạo mô hình trên nhiều người dùng mà không có dữ liệu thô, bảo tồn sự riêng tư trong khi cải tiến tối đa hóa. Một biên giới khác là việc sử dụng ) để hiểu tại sao các mạng lưới liên tiếp (GNT:1) [FLT:] để mô phỏng các mô hình phản hồi cảm giác thực tế cho mục đích huấn luyện. Hơn nữa, các thiết bị giả tương lai có thể giải thích được AXI: AI] để các nhà nghiên cứu và y tế có thể hiểu tại sao một phong trào đã được chọn, giúp xây dựng và hiệu quả. [TTTTTTT]

Những thử thách và sự quan tâm

Mặc dù lời hứa còn lại, một số chướng ngại vật. một thách thức lớn là sự cần thiết về chất lượng cao, đánh dấu dữ liệu đào tạo bao gồm phạm vi đầy đủ của hoạt động của người dùng. Bộ sưu tập dữ liệu hiện tại thường đòi hỏi sự giám sát các phiên chạy với một bác sĩ y tế, mà có thể là sự mất thời gian và có thể không thu được các chuyển động hiếm nhưng quan trọng. Algrithms cũng phải được mạnh mẽ chống lại sự dịch chuyển tín hiệu do mồ hôi, chuyển, hoặc cơ bắp. Tính năng tổng hợp là một sức ép khác: chạy nghiên cứu phức tạp về một mô hình xử lý ít năng lượng ngầm bên trong một bộ vi xử lý cơ thể là khó khăn, mặc dù trong các bước tiến và các chip chuyên gia đang bắt đầu phát triển

Quyền riêng tư là mối quan tâm ngày càng tăng khi các bộ phận nhân tạo trở thành thiết bị kết nối. Dữ liệu di chuyển của người dùng có thể tiết lộ thông tin nhạy cảm về sức khỏe, địa điểm hay thói quen hàng ngày. Để dự đoán dữ liệu được mã hóa, ẩn danh, và lưu trữ cục bộ là quan trọng. Cuối cùng, việc huấn luyện và chấp nhận của người dùng không thể bỏ qua. Mặc dù hệ thống ML có thể thích ứng, họ yêu cầu một khoảng thời gian cả con người lẫn thuật toán phải được đào tạo để hướng dẫn tiến trình này, và giao diện người dùng phải được trực quan mà cá nhân thuộc mọi lứa tuổi và nền công nghệ có thể được lợi ích.

Kết luận

Bằng cách tập trung vào nhu cầu cá nhân và sở thích thông qua sự thích nghi liên tục của dữ liệu, những cải tiến này đang chuyển đổi các bộ phận giả từ các máy móc tĩnh sang thông minh, phát triển phần mở rộng của cơ thể con người. khi các thuật toán phát triển tinh vi hơn, cảm biến trở nên tinh tế hơn, và các nguồn lực máy tính trở nên dễ dàng di chuyển hơn, những cạnh giao diện máy tính gần gũi hơn với thực tế hàng ngày. cho hàng triệu người bị buộc phải thay thế trên toàn thế giới, sự tiến bộ này không chỉ phục hồi chức năng mà còn là một cảm giác toàn bộ và cơ quan.