Os desenvolvedores criaram um sistema totalmente automatizado que aprende no processo normal
“Neste sistema, o usuário e o sistema aprendem simultaneamente um com o outro. Isso tem o potencial de melhorar o conforto e a confiabilidade das próteses robóticas”, diz Yeng.
Resultados da pesquisa publicados na revistaAs transações IEEE em Engenharia Biomédica foram validadas em um ambiente virtual. Eles foram comparados com os sistemas existentes atualmente. Após testes bem-sucedidos, a equipe de pesquisa testou a interface do usuário e a prótese de última geração no Imperial College London. Os desenvolvedores pediram a um amputado para mover os prendedores de roupa: testes como esse são amplamente utilizados por fisioterapeutas para avaliar a função dos membros superiores.
Um braço protético moderno controlado pela ativação muscular. Universidade Aalto
A funcionalidade do sistema foi estudada por meio de testes controlados e padronizados, mas as necessidades dos usuários são melhor identificadas por meio de estudos longitudinais qualitativos.
“Para o desenvolvimento futuro, é muito importante continuar a cooperação com centros médicos e usuários de próteses”, diz Yeng.
Pessoas que tiveram seus membros superiores amputadospode controlar uma prótese robótica contraindo os músculos restantes. A conexão onde a prótese capta os sinais elétricos produzidos pelo músculo é conhecida como interface mioelétrica. As próteses mais avançadas usam algoritmos de aprendizado de máquina para ajudar a interpretar esses sinais gerados pelo usuário. No entanto, esses vínculos costumam ser muito sensíveis a fatores externos, como a transpiração, e enfraquecem com o tempo. Para resolver esse problema, a comunidade de pesquisa oferece vários algoritmos que podem se adaptar melhor às mudanças nas circunstâncias.
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