Компьютерный алгоритм в значительной мере ускорил адаптацию людей, у которых была ампутирована ногой к роботизированному протезу. В итоге время начала самостоятельной ходьбы уменьшилось с нескольких часов до минут. Описание разработки было размещено в издании IEEE Transactions on Cybernetics.
Одним из самых перспективных вариантов современного искусственного интеллекта выступает машинное обучение с подкреплением. В рамках данного подхода компьютерная программа в авторежиме пытается решить задачу, при этом получая «вознаграждения» за хорошие результаты.
На соответствующем принципе базируется программа AlphaZero, которая смогла победить лучших спортсменов-людей в настольную игру го, кроме того, показывает впечатляющие результаты в других играх, таких как шахматы, Dota 2 и Starcraft II.
В новой работе специалисты применили такой же подход к разработке программного обеспечения для роботизированного протеза ноги. Итог был опробован на одном пациенте с ампутированной чуть выше колена конечностью. Ранее таким людям для передвижения без посторонней помощи нужно было тренироваться много часов, а также длительно настраивать протез вручную для соответствия индивидуальным особенностям ходьбы.
Настройка протеза — сложный процесс и включает подбор 12 параметров, которые управляются такими свойствами, как жесткость коленного сустава и диапазон хода при размахивании ногой. Алгоритм обучался на достаточно небольшом наборе информации, собиравшиеся специальными сенсорами на протезах других людей с ампутированными ногами.
Авторы подчеркивают, что несмотря на впечатляющие итоги, алгоритм еще далек от масштабного применения, поскольку на сегодняшний день рассчитан лишь на ходьбу по прямой поверхности. В дальнейшем исследователи собираются добавить новые движения, в первую очередь подъем и спуск по лестницам, помимо этого, протестировать разработку на большем числе нуждающихся.
