Искусственный интеллект изменит процесс адаптации человека к роботопротезам
Ученые создали искусственный интеллект, способный решить проблему с настройкой роботизированных протезов в считанные минуты. Новый алгоритм помогает тренировать искусственные конечности и адаптировать их под индивидуальные особенности человека. Раньше этот процесс занимал целые недели, но благодаря новейшей разработке пациенты смогут проходить коадаптацию за невероятно короткий срок.
В основе разработки лежит эксперимент ученых из Университета Северной Каролины. Они использовали для настройки роботизированных протезов метод машинного обучения с подкреплением. Похожий метод использовался для тренировки алгоритма AlphaZero, обыгравшего сильнейших чемпионов по шахматам и го.
В случае с AlphaZero в программу загружали записи огромного количества сыгранных партий. Машина анализировала их и на основе успешных ходов успешно самообучалась для эффективной игры. Сложность с созданием искусственного интеллекта для коадаптации заключалась в том, что у ученых не было неограниченного количества материала, необходимого для тренировки алгоритма. Как рассказывает профессор биоинженерии Университета Северная Каролина Хелен Хуанг, испытуемые могли ходить без остановки не более 15 минут, давая алгоритму крайне ограниченный объем данных.
Несмотря на это, разработчики сумели научить искусственный интеллект находить закономерности в данных, собираемых специальными сенсорными датчиками в процессе. Алгоритм выработал шаблон действий, на основе которых уже через 10 минут владелец роботизированного колена смог настроить его для плавной и устойчивой ходьбы по ровной поверхности.
Для сравнения - обычный процесс настройки протеза занимает несколько часов. Техникам приходится вручную подключать каждое искусственное сочленение и адаптировать его к естественному стилю ходьбы носителя. Например, настройка роботизированного коленного сочленения требует последовательного подключения 12 различных опций и настройки таких тонких параметров, как жесткость или диапазон отклонений, допустимых при качании ноги вперед и назад.
При этом адаптировать приходится не только аппарат, но и его носителя, поскольку тело человека самым различным, порой неожиданным образом реагирует на предмет, имитирующий его продолжение. Как утверждают ученые, в этом смысле использование компьютерного алгоритма является более совершенным методом коадаптации, поскольку искусственный интеллект не только обучается сам, но и учится взаимодействию с телом человека.
Источник: https://worldiot.ru
В основе разработки лежит эксперимент ученых из Университета Северной Каролины. Они использовали для настройки роботизированных протезов метод машинного обучения с подкреплением. Похожий метод использовался для тренировки алгоритма AlphaZero, обыгравшего сильнейших чемпионов по шахматам и го.
В случае с AlphaZero в программу загружали записи огромного количества сыгранных партий. Машина анализировала их и на основе успешных ходов успешно самообучалась для эффективной игры. Сложность с созданием искусственного интеллекта для коадаптации заключалась в том, что у ученых не было неограниченного количества материала, необходимого для тренировки алгоритма. Как рассказывает профессор биоинженерии Университета Северная Каролина Хелен Хуанг, испытуемые могли ходить без остановки не более 15 минут, давая алгоритму крайне ограниченный объем данных.
Несмотря на это, разработчики сумели научить искусственный интеллект находить закономерности в данных, собираемых специальными сенсорными датчиками в процессе. Алгоритм выработал шаблон действий, на основе которых уже через 10 минут владелец роботизированного колена смог настроить его для плавной и устойчивой ходьбы по ровной поверхности.
Для сравнения - обычный процесс настройки протеза занимает несколько часов. Техникам приходится вручную подключать каждое искусственное сочленение и адаптировать его к естественному стилю ходьбы носителя. Например, настройка роботизированного коленного сочленения требует последовательного подключения 12 различных опций и настройки таких тонких параметров, как жесткость или диапазон отклонений, допустимых при качании ноги вперед и назад.
При этом адаптировать приходится не только аппарат, но и его носителя, поскольку тело человека самым различным, порой неожиданным образом реагирует на предмет, имитирующий его продолжение. Как утверждают ученые, в этом смысле использование компьютерного алгоритма является более совершенным методом коадаптации, поскольку искусственный интеллект не только обучается сам, но и учится взаимодействию с телом человека.
Источник: https://worldiot.ru
Задать вопрос
Заполните форму, и наши эксперты ответят вам