AI bringar ny potential för proteser med 3D-utskriven hand

En ny 3D-utskriven proteshand som parats med AI har utvecklats av Biological Systems Lab vid Hiroshima University i Japan. Denna nya teknik kan dramatiskt förändra sättet som proteser fungerar. Det är ett steg i riktning mot att kombinera den fysiska mänskliga kroppen med artificiell intelligens, något som vi definitivt är på väg mot.

Den 3D-utskrivna proteshanden har parats med en datorgränssnitt för att skapa den lättaste och billigaste modellen hittills. Denna version är den mest reaktiva på rörelseavsikt som vi har sett. Innan den nuvarande modellen tillverkades de vanligtvis av metall, vilket gjorde dem både tyngre och dyrare. Sättet som denna nya teknik fungerar är genom ett neuronnät som tränats för att känna igen vissa kombinerade signaler, som har fått namnet “muskel-synergier” av ingenjörerna som arbetar med projektet.

Proteshanden har fem oberoende fingrar som kan göra komplexa rörelser. Jämfört med tidigare modeller kan dessa fingrar röra sig mer och alla på samma gång. Dessa utvecklingar gör det möjligt för handen att användas för uppgifter som att hålla föremål som flaskor och pennor. När användaren av tekniken vill röra handen eller fingrarna på ett visst sätt behöver de bara tänka på det. Professor Toshio Tsuji från Graduate School of Engineering vid Hiroshima University förklarade hur en användare kan röra den 3D-utskrivna handen.

“Patienten behöver bara tänka på handens rörelse och sedan rör sig roboten automatiskt. Roboten är som en del av deras kropp. Du kan kontrollera roboten som du vill. Vi kommer att kombinera den mänskliga kroppen och maskinen som en enda levande kropp.”

Den 3D-utskrivna handen fungerar när elektroder i protesen mäter elektriska signaler som kommer från nerver genom huden. Det kan jämföras med hur EKG och hjärtfrekvens fungerar. De uppmätta signalerna skickas sedan till en dator inom fem millisekunder, varefter datorn känner igen den önskade rörelsen. Datorn skickar sedan signalen tillbaka till handen.

Det finns ett neuronnät som hjälper datorn att lära sig de olika komplexa rörelserna, som har fått namnet Cybernetic Interface. Det kan skilja på de fem fingrarna så att det kan finnas individuella rörelser. Professor Tsuji talade också om denna aspekt av den nya tekniken.

“Detta är en av de distinkta funktionerna i detta projekt. Maskinen kan lära sig enkla grundläggande rörelser och sedan kombinera och producera komplicerade rörelser.”

Tekniken testades på sju personer, och en av de sju var en amputationspatient som hade burit en protes i 17 år. Patienterna utförde dagliga uppgifter och hade en träffsäkerhetsgrad på 95% för enkla rörelser och 93% för komplexa rörelser. Proteserna som användes i denna specifika test var endast tränade för fem olika rörelser med varje finger; det kunde finnas många fler komplexa rörelser i framtiden. Med bara dessa fem tränade rörelser kunde amputationspatienten plocka upp och lägga ner saker som flaskor och anteckningsböcker.

Det finns många möjligheter för denna teknik. Den kunde minska kostnaden samtidigt som den tillhandahåller extremt funktionella proteshänder till amputationspatienter. Det finns fortfarande några problem som muskelfatigue och förmågan att känna igen många komplexa rörelser.

Detta arbete slutfördes av Hiroshima University Biological Systems Engineering Lab tillsammans med patienter från Robot Rehabilitation Center i Hygo Institute of Assistive Technology, Kobe. Företaget Kinki Gishi var ansvarigt för att skapa sockeln som användes på amputationspatientens arm.