Головна Наука і космос

Біонічна рука із ШІ: як «інтелект» повертає природне захоплення

15 грудня 2025 14:30 6 хвилин читання

Про розроблення біонічної руки, яка використовує штучний інтелект для відновлення інтуїтивного захоплення об'єктів, написало наукове онлайн-видання Neuroscience News. Ми адаптували цей матеріал для читачів SPEKA, щоб детально розкрити механізм дії цієї інноваційної технології та її практичну цінність.

Біонічна рука із ШІ: як «інтелект» повертає природне захоплення зображення 1

Біонічна рука з ШІ: як «інтелект» повертає природне захоплення. Image: freepik.com

Проблема інтуїтивного контролю: чому біонічні руки незручні

У повсякденному житті ми не замислюємося, як саме м'язи пальців повинні спрацювати, щоб взяти горнятко чи ручку. Ця інтуїтивна здатність втрачається, коли людина починає користуватися протезом. Навіть найсучасніші роботизовані протези змушують своїх користувачів витрачати значні когнітивні зусилля (ментальне навантаження). Вони повинні цілеспрямовано контролювати відкриття та закриття, що виснажує.

Читайте також: Як протез «чує» м’язи: що показала примірка біонічних рук Allbionics для ветеранів

Це одна з головних причин, чому майже половина користувачів протезів відмовляється від них. Вони часто скаржаться на поганий контроль та високий когнітивний тягар.

Існуючі комерційні протези не можуть відтворити ключовий елемент: відчуття дотику. Людська спритність залежить не тільки від сенсорного зворотного зв'язку, а й від підсвідомих моделей у мозку, які передбачають і симулюють взаємодію руки з об'єктом. Розумний протез повинен вміти з часом вивчати ці автоматичні реакції.

Інновація Університету Юти: сенсори та нейромережа

Дослідники з Utah NeuroRobotics Lab (Університет Юти) під керівництвом професора Джейкоба А. Джорджа та Маршалла Траута вирішили цю проблему, інтегрувавши штучний інтелект у комерційну біонічну руку, виготовлену TASKA Prosthetics.

Ключові технологічні аспекти:

Підписуйтеся на наші соцмережі

1
Сенсорне оснащення. Дослідники обладнали кінчики пальців протеза спеціальними сенсорами. Окрім звичайних сенсорів тиску, вони встановили оптичні сенсори наближення. Ці сенсори здатні виявити навіть найтонший контакт, наприклад, падіння ватного диска.
2
Навчання Штучної нейронної мережі (ШНМ). На базі даних наближення була навчена ШНМ, яка відстежує об’єкт. Завдяки цьому, кожен палець отримав здатність незалежно «бачити» простір перед собою. Це дозволяє руці автоматично й природно займати потрібне положення, формуючи ідеальне і стабільне захоплення.

Спільний контроль: ідеальний баланс між людиною та машиною

Автономна робота ШІ вирішила проблему формування захоплення, але створила нову: а що, якщо ШІ захоче тримати об'єкт, а користувач захоче його відпустити?

Щоб уникнути конфлікту між користувачем і машиною, розробники створили підхід спільного керування (shared-control). Цей біоінспірований метод динамічно об'єднує намір користувача (який контролює захоплення за допомогою поверхневої електроміографії) з автономною допомогою ШІ.

Це не забирає контроль у людини. Навпаки, ШІ доповнює природний контроль, підвищуючи точність і полегшуючи завдання. Дослідник Маршалл Траут пояснив, що машина, по суті, робить завдання простішими, дозволяючи виконувати їх, не замислюючись про деталі.

Практична цінність: відновлення легкості повсякденних дій

Система була протестована на учасниках, які перенесли ампутацію передпліччя.

Ключові результати для користувачів:

Значно знижене ментальне навантаження.
Вища точність і безпека захоплення.
Легке виконання складних завдань: навіть прості, здавалося б, дії, як пиття з одноразової пластикової чашки (що вимагає точного дозування сили, щоб не впустити, але й не розчавити), знову стали простими та інтуїтивними.
Відсутність тривалого навчання: учасники виконували повсякденні дії, такі як підняття чашок чи дрібних предметів, використовуючи різні стилі захоплення, без необхідності тривалих тренувань.

Спільне керування дає користувачам можливість відновити природну функцію руки та уникнути когнітивної втоми, характерної для попередніх поколінь протезів.

Наступні кроки та перспективи

Ця розробка є частиною більшого бачення Utah NeuroRobotics Lab щодо покращення якості життя людей, які використовують протези.

Наступні цілі команди:

1
Нейронні інтерфейси. Дослідники вже працюють над імплантованими нейронними інтерфейсами, які дозволять людям керувати протезами силою думки і навіть отримувати тактильний зворотний зв'язок (відчуття дотику).
2
Безшовна інтеграція. Планується об'єднати нові сенсори та інтелектуальний протез із системою керування на основі думки, щоб створити по-справжньому цілісний і функціональний нейропротез.

Надання біонічним рукам певної автономії є масштабованим і узагальнюваним підходом, що відкриває шлях до більш спритного та інтуїтивного контролю для всіх, хто потребує протезування.

Глосарій ключових понять

Когнітивне навантаження (Cognitive Burden). Обсяг розумових зусиль, необхідних для виконання завдання. У контексті протезів — це постійна увага та свідомий контроль над рухами, що призводить до втоми.
Спільний контроль (Shared Control). Біоінспірована система, де керування протезом динамічно ділиться між наміром користувача (визначеним через міографію) та автономною допомогою штучного інтелекту.
Сенсори наближення (Proximity Sensors). Датчики, встановлені в кінчиках пальців, які вимірюють відстань до об'єкта, імітуючи тонке відчуття наближення та контакту.
Поверхнева електроміографія (Surface Electromyography). Метод реєстрації електричної активності м'язів, який використовується для інтерпретації намірів користувача та керування протезом.

Цей матеріал підготовлений на основі інформації з відкритих джерел. Редакція самостійно відбирає ключові факти, аналізує їх та структурує за допомогою AI-інструментів.