Yapay zeka destekli daha doğal biyonik el ^{CEFR B2}

University of Utah araştırmacıları, yapay sinir ağları ve hassas uç sensörleri kullanarak biyonik el kontrolünde önemli bir ilerleme kaydetti. Ticari bir proteze yakınlık ve basınç sensörleri eklendi; bu sensörler basıncı ölçen uç parmak uçları ve optik yakınlık sensörleri içeriyordu. Ekip, yakalama duruşları (grasp postures) üzerine bir yapay sinir ağı eğiterek her parmağın nesneye doğru, stabil bir mesafeye gitmesini sağladı.

Yaklaşımın kilit özelliği, her parmağın kendi sensörü sayesinde önündeki nesneyi ‘‘görebilmesi’’ ve böylece farklı parmakların aynı anda paralel çalışarak güvenli bir tutuş oluşturmasıydı. Sensörler o kadar hassastı ki ağırlıksız bir pamuk topunun bir parmağa düşmesini bile algılayabiliyordu. Ekip ayrıca insan ve makine kontrolünü dengeleyen biyomimetik bir paylaşılan kontrol stratejisi geliştirdi; amaç kullanıcının makineyle kontrol için rekabet etmemesiydi.

Sistem TASKA Prosthetics yapay eline uygulandı ve çalışma Jacob A. George ile Marshall Trout tarafından yönetildi; sonuçlar Nature Communications dergisinde yayımlandı. Sistem, dirsek ile bilek arasından ampütasyonu olan dört katılımcı üzerinde test edildi. Testlerde standart görev performansının yanında küçük nesneleri tutma ve plastik bir bardağı kaldırma veya ondan içme gibi ince motor etkinlikleri başarıyla gerçekleştirildi.

• Temel bileşenler: yakınlık sensörleri, basınç sensörleri, yapay sinir ağı
• Kontrol: insan ile yapay zekanın dengelenmesi (paylaşılan kontrol)
• Gelecek adım: implante sinir arayüzleri ile geliştirme planları

Ekip, implante sinir arayüzlerini ve geliştirilmiş sensörlerle akıllı kontrolü birleştirmeyi araştırmayı planlıyor. Çalışmanın finansmanı National Institutes of Health ve National Science Foundation tarafından sağlandı.