Nový výzkum na Technické univerzitě v Mnichově (TUM) ukazuje, jak může být ovládání umělých končetin intuitivnější a přirozenější díky aplikaci umělé inteligence a lepšímu pochopení vzorců svalové aktivity předloktí. Umělé ruce lze pak lépe ovládat pomocí aplikace nebo pomocí senzorů umístěných ve svalech předloktí. Je k tomu zapotřebí sto dvacet osm propojených senzorů a techniky založené na umělé inteligenci.
Technologický vývoj v posledních desetiletích v oblasti bioniky umožnil různé typy úchopu pokročilých umělých rukou. Díky tomu mohou lidé po amputaci rukou v důsledku úrazu nebo nemoci znovu ovládnout některé pohyby. Některé typy moderních protéz umožňují nezávislé pohyby prstem a rotaci zápěstí. Pohyby lze volit buď pomocí aplikace pro chytrý telefon nebo pomocí svalových signálů z předloktí, které jsou typicky detekovány dvěma senzory. Například aktivace svalů zápěstí skupiny flexor může být použita pro sepnutí prstů k uchopení pera. Pokud jsou svaly na zápěstí extenzoru staženy, prsty se znovu rozevřou a ruka pero uvolní. Stejný přístup umožňuje ovládat různé pohyby prstem, které jsou voleny při současné aktivaci svalových skupin flexor i extenzor. „To jsou pohyby, které se pacient musí naučit během rehabilitace,“ říká Cristina Piazza, profesorka rehabilitace a pomocné robotiky na TUM. Výzkumný tým profesorky Piazzy nyní ukázal, že umělá inteligence může pacientům umožnit ovládat pokročilé protézy rukou intuitivněji pomocí „principu synergie“ a pomocí sto dvaceti osmi senzorů na předloktí.
Princip synergie: mozek aktivuje soubor svalových buněk
Co znamená princip synergie, vysvětluje profesorka Piazza: „Z neurovědeckých studií je známo, že při experimentálních sezeních jsou pozorovány opakující se vzorce, a to jak v kinematice, tak při aktivaci svalů.“ Tyto vzorce lze interpretovat jako způsob, jakým se lidský mozek vyrovnává se složitostí biologického systému. To znamená, že mozek aktivuje soubor svalových buněk, a to i v předloktí. Profesorka dodává: „Když používáme ruce k uchopení předmětu, například míče, pohybujeme prsty synchronizovaně a přizpůsobujeme se tvaru předmětu, když dojde ke kontaktu.“ Výzkumnice nyní využívají tento princip k navrhování a ovládání umělých rukou vytvářením nových učebních algoritmů. To je nezbytné pro intuitivní pohyb: při ovládání umělé ruky k uchopení pera se například provádí více kroků. Nejprve pacient nasměruje umělou ruku k místu uchopení, pomalu pohne prsty k sobě a pak uchopí pero. Cílem je, aby tyto pohyby byly stále plynulejší, takže je sotva postřehnutelné, že četné samostatné pohyby tvoří celkový proces. „S pomocí strojového učení můžeme porozumět rozdílům mezi předměty a zlepšit přizpůsobivost ovládání v průběhu času a procesu učení,“ uzavírá Patricia Capsi-Moralesová, vedoucí vědecká pracovnice týmu profesorky Piazzy.
Výzkum vzorců ze sto dvaceti osmi signálních drah
Experimenty s novým přístupem již naznačují, že konvenční kontrolní metody by mohly být brzy posíleny pokročilejšími strategiemi. Pro studium toho, co se děje na úrovni centrálního nervového systému, pracují výzkumnice se dvěma senzorovými pláty: jeden pro vnitřní a jeden pro vnější stranu předloktí. Každý obsahuje až šedesát čtyři senzorů pro detekci svalové aktivace. Metoda také odhaduje, jaké elektrické signály motorické míšní neurony přenesly. „Čím více senzorů použijeme, tím lépe můžeme zaznamenávat informace z různých svalových skupin a zjistit, které svalové aktivace jsou zodpovědné za které pohyby rukou,“ vysvětluje profesorka Piazza. Podle toho, zda má člověk v úmyslu vytvořit pěst, uchopit pero nebo otevřít zavařovací sklenici, vyplývají podle Capsi‑Moralesové „charakteristické rysy svalových signálů“ – předpoklad intuitivních pohybů.
Současné výzvy pokročilého ovládání umělých rukou
V současné době je třeba stále řešit některé výzvy: učící se algoritmus, který je založen na informacích ze senzorů, musí být přeučen pokaždé, když senzorický plát sklouzne nebo je odstraněn. Kromě toho musí být senzory potřeny gelem, aby byla zaručena potřebná vodivost pro přesné zaznamenávání signálů ze svalů. „Používáme techniky zpracování signálů, abychom odfiltrovali šum a získali použitelné signály,“ vysvětluje Capsi-Moralesová. Pokaždé, když nový pacient nosí manžetu s mnoha senzory na předloktí, musí algoritmus nejprve identifikovat aktivační vzorce pro každou sekvenci pohybů, aby odhalil úmysl uživatele a později ho převedl do příkazů pro umělou ruku.
Zdroj: Technická univerzita Mnichov
Foto: TUM / Andreas Schmitz
