Ученые создали протез, управляемый силой мысли владельца
Более точную и менее инвазивную технологию, позволяющую людям с ампутированными конечностями двигать роботизированной рукой, используя сигналы своего мозга, разработали исследователи из Университета Миннесоты, 18 мая сообщает сайт новостей медицины и здравоохранения Medical Xpress.
В большинстве современных протезов конечностей используется система тросов и ремней, управляемая плечами или грудной клеткой. Более совершенные протезы управляются с помощью датчиков, которые улавливают тонкие движения мышц в той части конечности пациента, которая находится над протезом.
Однако оба эти варианта часто бывают громоздкими и требуют длительной практики для освоения владельцем способа двигать протезом.
Исследователи факультета биомедицинской инженерии Университета Миннесоты с помощью коллег разработали миниатюрное имплантируемое устройство, прикрепляемое к периферическому нерву руки человека. Устройство может считывать и с помощью искусственного интеллекта интерпретировать сигналы мозга человека, позволяя ему управлять протезом, который подчиняется его желанию.
Разработанная учеными технология может быть полезна не только для людей с ампутированными конечностями, но и другим пациентам, например, с неврологическими расстройствами или хронической болью. Исследователи считают, что в будущем инвазивные операции на головном мозге больше не понадобятся, а доступ к сигналам мозга можно будет получать через периферический нерв.
Также у имплантируемого чипа могут быть не только медицинское применение. Сейчас имплантированной системе необходимы провода, проходящие через кожу, для подключения к внешнему интерфейсу ИИ и роботизированной руке. Но когда чип «научится» удаленно подключаться к любому компьютеру, он даст людям возможность управлять своими личными «умными» устройствами, например, автомобилем или телефоном, командами своего мозга.
Статья ученых о результатах последних исследований новой технологии управления роботизированным протезом сигналами мозга опубликована в Journal of Neural Engineering.
