Logo
Cover

Методика подкрепляющего обучения помогла алгоритму AlphaGo победить чемпионов по го. Теперь технологию применят для более сложной задачи — настройки умного коленного протеза для людей с инвалидностью.

151

Сейчас настройка умного протеза ноги под нужды конкретного пациента занимает много времени и требует посещения клиники. Исследователи из Университета Северной Каролины и Университета штата Северная Каролина намерены автоматизировать этот процесс.

Созданный ими ИИ определяет основные физические показатели протеза и помогает его настроить. Благодаря методике обучения с подкреплением алгоритму требуется всего около 10 минут, чтобы сделать протез достаточно удобным.

В дальнейшем система дополнительно совершенствует настройки.

Эта задача сложнее, чем у AlphaGo и AlphaZero, отмечает IEEE Spectrum. Алгоритмы DeepMind могли учиться на миллионах игровых партий, а у нового ИИ объем исходных данных ограничен.

Даже для настройки алгоритма нельзя заставить человека с ампутацией ходить весь день. Кроме того, нельзя допустить, чтобы пациенты падали из-за ошибки программы.

Несмотря на такие ограничения, результаты первых клинических испытаний с участием одного здорового человека и одного человека с ампутированной выше колена ногой окончились успешно. ИИ научился быстро настраивать протез под определенный тип ходьбы.

Тем не менее, ученым предстоит проделать еще немало работы. Например, они планируют научить алгоритм понимать, какой тип ходьбы предпочтительнее для пользователя. Еще одна задача — адаптировать ИИ таким образом, чтобы он помогал при ходьбе на неровной поверхности. 

Исследователи из Германии разработали умную систему, которая помогает настроить имплант тазобедренного сустава. Она отрегулирует длину ноги пациента во время операции.