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自学习仿生手可以成为新一代假肢的基础
来自伦敦帝国理工学院和哥廷根大学的科学家利用机器学习技术来提高假肢的功能，使动作更加自然。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）来自伦敦帝国理工学院和哥廷根大学的科学家利用机器学习技术来提高假肢的功能，使动作更加自然。
在五名患者身上测试原型后，他们发现基于机器学习的新型假肢的性能比现有技术要好得多，可以提供自然、流畅的运动。
新型仿生手臂使用人机界面，可以解释患者的意图并向包含八个电极的假肢发送命令。他们记录并放大来自截肢剩余部分的微弱电信号，然后将它们发送到同样位于假肢中的微型计算机。
微型计算机运行机器学习算法来解释信号，然后指示电机将手臂朝患者期望的方向移动。
测试人员发现能够轻松旋转手腕并同时或单独张开双手。他们还发现，这种运动比传统的仿生肢体更加自然。
除了新功能之外，患者还可以独立于其他运动来控制个体运动的速度。例如，您可以缓慢旋转手，但同时快速张开手。研究人员表示，这是自然运动的关键组成部分。
在使用之前，患者会接受仿生手臂的训练，以便机器学习算法可以“学习”解释独特的电子信号。开发科学家希望在未来的原型中消除这种需求，而不牺牲患者特定的个性化。