Novo sistema controla de maneira confiável os movimentos das mãos protéticas sem depender de sinais biológicos

A perda de um membro após uma lesão, acidente ou doença pode reduzir bastante a qualidade de vida, dificultando a participação das pessoas em atividades diárias. No entanto, os recentes avanços tecnológicos abriram novas possibilidades emocionantes para o desenvolvimento de membros protéticos mais confortáveis, mais inteligentes e intuitivos, o que poderia permitir que os usuários concluam facilmente uma gama mais ampla de tarefas.

Muitas próteses inteligentes desenvolvidas na última década são operadas por meio de sinais mioelétricos, sinais elétricos originários de músculos que são captados por sensores presos à pele de um usuário. Embora alguns desses sistemas tenham se mostrado muito eficazes, eles exigem que os usuários produzam conscientemente sinais musculares específicos para realizar movimentos desejados, que podem ser exigentes física e mentalmente.

Pesquisadores da Memorial University of Newfoundland, no Canadá, desenvolveram recentemente um novo método automatizado para controlar os movimentos de mãos protéticas que não dependem de sinais mioelétricos ou outros sinais biológicos. Seu sistema de controle proposto, descrito em um artigo publicado no servidor pré -impressão arxivé baseado em um modelo baseado em aprendizado de máquina treinado em imagens de vídeo de mãos protéticas, concluindo tarefas específicas, que podem planejar e executar autonomamente os movimentos necessários para resolver uma determinada tarefa.

“A idéia para este artigo veio do nosso desejo de facilitar o uso das mãos protéticas”, disse Xianta Jiang, autor sênior do artigo, à Tech Xplore. “Os sistemas tradicionais dependem de sinais musculares, que podem ser difíceis de controlar e cansativos para os usuários. Queríamos explorar se um sistema autônomo – como um robô que pode ‘ver’ e ‘sentir’ o mundo – poderia assumir parte desse esforço”.

O principal objetivo do estudo recente de Jiang e seus colegas era criar uma mão protética que pudesse processar autonomamente seu ambiente circundante e executar tarefas de agarrar, exigindo esforços mínimos do usuário que o usa. Em vez de planejar movimentos com base em sinais biológicos ou nos comandos enviados por um usuário, o sistema de controle criado pelos pesquisadores depende de dados coletados por uma pequena câmera montada em um punho protético, bem como sensores detectando toque e movimento.

“Esses insumos são combinados usando inteligência artificial (IA), especificamente uma técnica de aprendizado chamada Imitação de Aprendizagem”, explicou Kaijie Shi, primeiro autor do artigo. “O modelo de IA aprende com demonstrações anteriores-observando basicamente como os objetos devem ser recolhidos, mantidos e liberados. A mão usa esse conhecimento para tomar decisões em tempo real. O único é que o sistema não depende de sinais musculares; funciona ‘compreendendo’ o objeto e a tarefa, tornando-o mais natural e intuitivo para o usuário.”

Para testar seu sistema de controle recém-desenvolvido, os pesquisadores o implantaram em uma mão protética real e realizaram uma série de experimentos em um ambiente do mundo real. Eles descobriram que, mesmo quando treinados em apenas alguns vídeos mostrando a mesma pessoa que lidava com um conjunto limitado de objetos, seu sistema permitiu que a mão protética compreendesse itens desejados com sucesso, com uma alta taxa de sucesso.

“Nosso sistema executou tarefas de compreensão e liberação autonomamente com mais de 95% de sucesso”, disse Jiang. “Este é um passo importante para fazer mãos protéticas que funcionam automaticamente e confiáveis ​​nos ambientes cotidianos. Praticamente, isso significa que futuros usuários protéticos podem se beneficiar de um dispositivo que os ajuda a concluir tarefas comuns – como pegar uma xícara ou abrir uma porta – sem precisar pensar constantemente em todos os movimentos”.

Os pesquisadores planejam continuar melhorando a abordagem baseada em imitação de aprendizado que desenvolveram e testá-la em uma ampla gama de experimentos, envolvendo também indivíduos que se beneficiariam de sistemas protéticos mais avançados. No futuro, eles esperam que seu sistema contribua para o avanço de mãos protéticas disponíveis comercialmente, reduzindo o esforço necessário para operá -los.

“Em seguida, queremos testar o sistema com usuários protéticos reais e obter feedback deles”, acrescentou Jiang. “Também planejamos melhorar a capacidade do sistema de se adaptar a diferentes ambientes e tarefas mais complexas, como lidar com objetos macios ou estranhamente com formato.

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