보철 및 생체공학 사지의 AI

대부분의 생체공학 팔은 근전기 팔입니다. 소켓 내부 피부의 전극은 사용자가 절단단의 근육을 수축할 때 생성되는 근전도검사 또는 EMG라고 하는 작은 전기 신호를 포착합니다. 수십 년 동안 제어는 직접적이었습니다. 한 근육은 손을 열고 다른 근육은 닫았고, 사용자는 공동 수축이나 버튼을 사용하여 손과 손목 기능을 전환했습니다. 이것은 효과가 있지만 느리고 피곤합니다. 패턴 인식이 그것을 바꾸었습니다. 한 번에 하나의 근육을 읽는 대신 분류자는 여러 전극을 함께 읽고 손 닫기, 손목 회전 또는 휴식에 해당하는 전체 패턴을 학습합니다. Coapt는 2010년대 초에 이것을 상업용 무기에 적용했습니다. 수술도 도움이 된다. 시카고의 Todd Kuiken과 동료들이 개발한 표적 근육 재신경 분포는 한때 잃어버린 팔에 사용되었던 신경을 남은 근육으로 재배치하여 새로운 신호 부위를 생성합니다. 사이오닉 어빌리티 핸드, DEKA LUKE 암 등 멀티 그립 핸드는 다양한 그립 패턴을 제공합니다. 다리의 경우 지능은 대부분 컨트롤러에 있습니다. 1990년대 후반에 출시된 Ottobock의 C-Leg와 같은 마이크로프로세서 무릎은 무릎 각도와 하중을 초당 여러 번 측정하고 저항을 조정하여 경사지, 계단, 넘어질 때 무릎이 안정적으로 유지되도록 합니다. 전동식 무릎과 발목에는 모터가 추가됩니다. 2024년에 휴 허(Hugh Herr)가 이끄는 MIT 팀은 네이처 메디슨(Nature Medicine)에서 주동근-길항근 근신경 인터페이스라는 수술 기술을 가진 사람들이 자신의 신경 제어 하에 생체 공학적 발목을 사용하여 더 빠르고 자연스럽게 걸을 수 있다고 보고했습니다. 한계는 현실입니다. EMG는 땀, 피로, 전극 이동 및 팔 위치에 따라 변화하므로 집에서 실험실 정확도가 떨어지는 경우가 많습니다. 대부분의 장치는 촉각이 거의 또는 전혀 없고 무겁고 비싸며 많은 사용자가 상지 의지를 포기합니다. 일반적인 오해는 생체 공학적 팔다리가 생각을 직접 읽는다는 것입니다. 대부분은 뇌가 아닌 근육을 읽습니다.