人工智慧驅動的仿生手會知道它在抓什麼
當戴假肢的人想要抓住什麼東西時，有很多方法可以傳遞這個訊號。對於一個基本的假肢，握力機制可能是機械控制的，例如，在對側肩膀上連線一根纜繩。對於大多數現代四肢，握力的訊號是透過肌電感測器檢測到的——它從面板上讀取肌肉活動。用最先進（也是最昂貴）的假肢，可以測量神經訊號的感測器實際上被植入肌肉內部。但是如果手臂本身能看見呢？
這是紐卡斯爾大學的生物醫學研究人員提出的想法，他們已經開發出了一個假肢原型，上面安裝了一個由人工智慧驅動的攝像頭。這種相機採用了大型科技公司開發的那種計算機視覺技術，研究人員利用深度學習來教它識別大約500個物體。當肢體的佩戴者移動來抓取，比如說一個杯子時，相機會拍下物體的照片，並將手移動到一個合適的“抓取型別”（例如，捏取鋼筆的動作；然後使用者用肌電訊號確認抓握動作。
紐卡斯爾大學生物醫學講師Kianush Nazarpour博士在一份新聞宣告中說：“利用計算機視覺，我們開發了一種能夠自動做出反應的仿生手——事實上，就像一隻真正的手一樣，使用者只需快速朝正確的方向看一眼，就可以伸手拿起杯子或餅幹。”這個系統的優點在於它更加靈活，而且手能夠拾取新奇的物體——這一點至關重要，因為在日常生活中，人們可以毫不費力地拾取各種他們從未見過的物體。”
研究人員說，最終的結果是一隻手的使用速度比現代假肢快得多——比市場上其他假肢快10倍。這個系統也很便宜。允許手“看”的攝像頭只是一個普通的羅技網路攝像頭，識別物體的人工智慧軟體可以便宜地進行訓練。在《神經工程雜誌》上發表的一項研究中描述了整個訓練過程。
當然，也有困難要剋服。用於識別物體的神經網路並不總是正確的（成功率約為80%到90%），測試假肢的截肢者必須能夠在必要時覆蓋其動作。如果該系統是在現實世界中實現的，那麼還必須有一種機制，將新物件新增到AI的記憶體中。研究人員說，下一步是在假肢上增加更多的感測器，這樣他們就能探測到溫度和壓力等東西。有了這些資訊，它們會越來越像有機肢體。
“這是邁向我們最終目標的墊腳石，”手臂原型的納扎爾普爾博士說但重要的是，它很便宜，而且可以很快實施，因為它不需要新的假肢——我們可以調整現有的假肢。”
- 發表於 2021-05-11 02:14
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