仿生義肢結合深度學習,讓獨臂音樂家能再靈巧彈鋼琴

仿生義肢結合深度學習,讓獨臂音樂家能再靈巧彈鋼琴 透過超音波感測器掃描斷肢肌肉運動,再利用深度學習訓練電腦分辨肌肉運動以及手指控制的關係,讓斷肢者也可以分開控制義肢的手指,而這是目前商業化裝置都做不到的。 文/李建興 | 2017-12-29發表 喬治亞理工學院(Georgia Institute of Technology)發表了一款仿生義肢,透過超音波感測器掃描斷肢肌肉運動,再利用深度學習訓練電腦分辨肌肉運動以及手指控制的關係,讓斷肢者也可以分開控制義肢的手指,而這是目前商業化裝置都做不到的。第一個使用這個AI義肢的人,是一位在工作時喪失右手的音樂家Jason Barnes,現在他可以再次用手彈出星際大戰的主題曲旋律,雖然還無法非常靈活的動作,但是比起現存的義肢已經是很大的進步。帶領這項研究的喬治亞理工學院設計教授Gil Weinberg表示,因為運用了超音波技術,即使沒有手指,義肢還是可以知道斷肢者想要移動哪一根手指。Jason Barnes在工作時觸電,醫生不得已必須要截斷他的右前手臂,他日常所使用的義肢就如同一般市面上產品,藉由貼在肌肉上的肌電圖(Electromyogram,EMG)感測器控制義肢,並根據按壓的按鈕切換不同的模式,做出諸如握拳等動作。Gil Weinberg說,肌電圖訊號不是很精準,因為有過多雜訊,導致於他們無法判斷每根手指移動的差異。不過超音波訊號可以偵測分辨連續且同時移動不同的手指。他也提到,這項應用的範圍很廣,甚至可以預見動動手指就能控制機器人的未來。  

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