人工智能驱动的仿生手会知道它在抓什么
当戴假肢的人想要抓住什么东西时，有很多方法可以传递这个信号。对于一个基本的假肢，握力机制可能是机械控制的，例如，在对侧肩膀上连接一根缆绳。对于大多数现代四肢，握力的信号是通过肌电传感器检测到的——它从皮肤上读取肌肉活动。用最先进（也是最昂贵）的假肢，可以测量神经信号的传感器实际上被植入肌肉内部。但是如果手臂本身能看见呢？
这是纽卡斯尔大学的生物医学研究人员提出的想法，他们已经开发出了一个假肢原型，上面安装了一个由人工智能驱动的摄像头。这种相机采用了大型科技公司开发的那种计算机视觉技术，研究人员利用深度学习来教它识别大约500个物体。当肢体的佩戴者移动来抓取，比如说一个杯子时，相机会拍下物体的照片，并将手移动到一个合适的“抓取类型”（例如，捏取钢笔的动作；然后用户用肌电信号确认抓握动作。
纽卡斯尔大学生物医学讲师Kianush Nazarpour博士在一份新闻声明中说：“利用计算机视觉，我们开发了一种能够自动做出反应的仿生手——事实上，就像一只真正的手一样，用户只需快速朝正确的方向看一眼，就可以伸手拿起杯子或饼干。”这个系统的优点在于它更加灵活，而且手能够拾取新奇的物体——这一点至关重要，因为在日常生活中，人们可以毫不费力地拾取各种他们从未见过的物体。”
研究人员说，最终的结果是一只手的使用速度比现代假肢快得多——比市场上其他假肢快10倍。这个系统也很便宜。允许手“看”的摄像头只是一个普通的罗技网络摄像头，识别物体的人工智能软件可以便宜地进行训练。在《神经工程杂志》上发表的一项研究中描述了整个训练过程。
当然，也有困难要克服。用于识别物体的神经网络并不总是正确的（成功率约为80%到90%），测试假肢的截肢者必须能够在必要时覆盖其动作。如果该系统是在现实世界中实现的，那么还必须有一种机制，将新对象添加到AI的内存中。研究人员说，下一步是在假肢上增加更多的传感器，这样他们就能探测到温度和压力等东西。有了这些信息，它们会越来越像有机肢体。
“这是迈向我们最终目标的垫脚石，”手臂原型的纳扎尔普尔博士说但重要的是，它很便宜，而且可以很快实施，因为它不需要新的假肢——我们可以调整现有的假肢。”
- 发表于 2021-05-11 02:14
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