Модель машинного обучения будет помогать инвалидам быстрее осваивать возможности протезов и эффективнее ими управлять. Эта система учится распознавать движения мускулов в предплечье и использовать их для управления движением протеза, включая отдельные пальцы.

Ученые создали модель декодирования движений пальцев для протезов кисти нового поколения. Это позволит инвалидам не только брать предметы, но и жестикулировать, используя движения каждого пальца. Подобные системы в дальнейшем смогут точно восстанавливать движения пальцев по электромиографическим сигналам мышц предплечья.

Существующие протезы кистей рук часто не позволяют управлять движением отдельных пальцев, хотя технически это возможно. Биоэлектрические протезы используют примитивные системы управления, основанные на двух крупных мышцах предплечья. Инвалиды вынуждены обучаться этой системе управления, что не всегда удобно.

Ученые считают, что при помощи систем машинного обучения можно упростить и улучшить работу протезов. Нейросеть, созданная исследователями, отслеживает работу мышц при помощи электромиографов и использует эти сигналы для управления протезом. Первые тесты показали, что нейросеть точно определила намерения добровольцев в 50% и 71% случаев.

Ученые надеются, что дальнейшее улучшение алгоритма позволит достичь еще более высокой точности работы системы. Это поможет инвалидам быстрее осваивать протезы и более эффективно ими пользоваться.