p A nova prótese de mão interpreta os sinais musculares da atividade cerebral com aprendizado de máquina para tornar os movimentos mais naturais. p Cientistas do Imperial College London e da University of Göttingen usaram o aprendizado de máquina para melhorar o desempenho das mãos protéticas.

p Depois de testar seu protótipo em cinco amputados, eles descobriram que o novo controle baseado em aprendizado de máquina era muito melhor no fornecimento natural, movimentos fluidos do que a tecnologia disponível atualmente.

p Os pesquisadores disseram que as descobertas, que são publicados em Ciência Robótica , poderia desencadear uma "nova geração de membros protéticos".

p Professor Dario Farina, autor sênior do artigo do Departamento de Bioengenharia do Imperial, disse:"Ao projetar membros biônicos, nosso principal objetivo é permitir que os pacientes os controlem tão naturalmente como se fossem seus membros biológicos. Esta nova tecnologia nos leva um passo mais perto de alcançar isso. "

p Aprendizado de máquina

p A tecnologia atual funciona controlando diretamente os motores protéticos com alguns sinais musculares.

p A nova mão biônica, desenvolvido em colaboração com Imperial e a Universidade de Göttingen, usa uma interface homem-máquina que interpreta as intenções do paciente e envia comandos ao membro artificial.

p Ele contém oito eletrodos que captam sinais elétricos fracos do coto do paciente, antes de amplificá-los e enviá-los para um minicomputador, também localizado na prótese.

p O minicomputador executa o algoritmo de aprendizado de máquina para interpretar os sinais, antes de comandar os motores da mão para se moverem da maneira que o paciente deseja.

p Os pacientes descobriram que eram capazes de girar facilmente o punho e abrir a mão simultaneamente ou separadamente. Eles também acharam os movimentos muito mais naturais do que os membros biônicos convencionais aos quais estavam acostumados.

p Além dos tipos de função, os pacientes também podiam controlar a velocidade do movimento individual independentemente de outros movimentos. Por exemplo, os pacientes podiam virar a mão lentamente, mas abri-la rapidamente ao mesmo tempo. Os pesquisadores dizem que esse é um componente essencial para movimentos que parecem naturais.

p Antes de usar, o paciente e a mão biônica passaram por um treinamento para que o algoritmo de aprendizado de máquina pudesse "aprender" como interpretar seus sinais eletrônicos exclusivos. O professor Farina espera eliminar a necessidade disso em futuros protótipos, sem sacrificar a personalização para pacientes específicos.

p O professor Farina disse:“A nova mão biônica não é apenas mais natural, mas também superior em termos de funcionalidade nas tarefas diárias do que o que está disponível atualmente para os pacientes.

p "Seguindo este estudo clínico, esperamos tê-lo disponível no mercado para pacientes dentro de três anos. "

p Os pesquisadores estão trabalhando atualmente para obter maior controle sobre a mão, incluindo a capacidade de mover os dedos individualmente, e eliminar a necessidade de eletrodos, transferindo sinais sem fio dentro do corpo do paciente.