Жетілдіру алгоритмдерін АН әкеледі революция в протезировании

Оқыту жасанды интеллект әдісін пайдалана отырып, сынамалар мен қателер, ол кезде компьютерге "қомақты" жазбалар үлкен саны қазірдің өзінде отыгранных партиялардың, олардың негізінде ол оттачивает өздерінің шеберліктерін дәлелдеді, бұл машина қабілетті асып адам осындай классикалық үстел үсті ойындары, шахмат, логикалық ойын. Ең жаңа піскен мысалдар айтуға болады недавнюю компьютердің үстінен адам стратегиялық компьютерлік ойынға II, машинаға үйретті рәсімделеді. Алайда, басқа мамандар тобы саласында АН көрсеткендей, осы оқыту әдісі қолдануға болады үшін практикалық міндеттерді шешу, мысалы, жаттығулар роботизированных протездерді.

Әдісі машиналық (reinforcement learning), онда зерттелетін жүйе оқиды, байланыса отырып белгілі бір ортамен көрсетті, онда көп үміт күтілетін нәтижелер барысында шағын эксперимент қатысуымен жұп еріктілер – бір толық дені сау адам мен бір с ампутированной тізеден аяқпен.

пайдаланған Кезде дәстүрлі әдістерін техниктерге, әдетте, талап етіледі бірнеше сағат үшін дұрыс орнату роботизированный протез, қолмен отрегулировав әрбір жасанды сочленение және подстроив оның белгілі бір стиль жүру оған үйреніп кеттім. Эксперимент мамандар штаты Университетінің Солтүстік Каролина көрсеткендей, әдісі машиналық оқыту подкреплением мүмкіндік береді, бұл әлдеқайда жылдам – 10 минуттан кейін толығымен автоматты параметрлер адам бір қалыпты жүре бастады.

"Дейін нақты қолдану бұл технология әлі өте алыс. Біз ғана көрсетті, бұл мүмкін. Нәтижесі бізді восхитил", — дейді Хелен Хуанг, профессор биоинженерия штаты Университетінің Солтүстік Каролина.

Хуанг әріптестерімен жарияладық өз қорытындылар журналында IEEE Transactions on Cybernetics. Олардың жұмыс нәтижелері болуы мүмкін маңызды алғашқы қадам болды автоматтандыру типтік процестерді қолмен күйге роботизированных қол-аяқ, ол әдетте өте көп алады уақыт талап етеді емделушілердің келу мамандар әрқашан протездер талап етеді реттеу. Болашақта барлық бұл параметрлер адамдар алады үйде орындауға дербес көмегіне жүгінбей-ақ, техниктер.

Өзі теңшеу роботизированного протездің білдіреді кешенді процесі келтіру әр түрлі параметрлерін анықтайтын деңгейлері арасындағы өзара іс-аяқ және протезбен протездеу талап етілетін орындау кезінде сол немесе өзге де міндеттер. Мысалы, кейбір параметрлерін анықтайды деңгейі қаттылық роботизированного тізе мүшелеу немесе ауытқу диапазоны, рұқсат етілген кезде качении аяқты алға және артқа. "Обсуждаемом жағдайда тізе роботизированного протездің талап етті параметрлер 12 түрлі параметрлерін. Стандартты тәсілде түпкілікті нәтиже әдетте получался молықтыруға жете қойған жоқ тамаша, бірақ, дегенмен, әбден жарамды болу үшін адам еді вставать на протез жасауға және қарапайым қозғалыс.

Жаттығу роботизированной аяқ-қолдың – бұл өте күрделі процесс коадаптации. Протез сөзбе-үйренуі тиіс жұпта жұмыс істеуге адам ми-басқарушы өзара құрылғымен органдарының жалпы организмде. Бұл ретте, үйрету жүре беру керек, тек өзі протез, бірақ және адам. Әдетте алғашқы нәтижелері көрінеді өте неуклюже – жақын мысалдар шаңғы немесе коньками, адам алғаш рет пайда болды.

"Біздің денеміз мүмкін өте біртүрлі әрекет етуге, бөгде объектілерге имитирующие оның жалғасы. Бір мағынада, біздің компьютерлік алгоритмі машиналық оқыту подкреплением оқып, өзара іс-қимыл адам денесімен", — дейді авторы жарияланған зерттеу Дженни Си, профессор, электрондық, компьютерлік инженерия және энергетика Мемлекеттік университеті, Аризона штаты.

Міндет бойынша оқыту роботизированных протездерді күрделене түседі және өте шектеулі жиынтығы қол жетімді оқыту үшін алгоритм. Мысалы, оқыту үшін өз алгоритмдерін AlphaZero және AlphaStar шахмат, го және StarCraft II компаниясы DeepMind пайдаланды жазу миллион қазірдің өзінде ойналған партиялар осы ойындар. Өз кезегінде адам ампутированной конечностью жинау үшін қажетті деректерді оқу үшін алгоритм алмаса, жүре-өте ұзақ уақыт. Мысалы, кім оралды Хуанг еді жүре тоқтамай ғана 15-20 минут, содан кейін оларға требовался қысқа демалыс.

Бірақ бұл емес, барлық күрделілігі мен шектеулер мүмкіндік бермейтін қамту барлық түрлерін оқыту ақпаратты зерттеушілер. Мысалы, тіпті Си және Хуанг алдында өз жобасын пайда болып, біршама дау тақырыбында қатар, можно ли шешуге еріктілер қатысатын экспериментке, құлау үшін алгоритм алды үйренеді және осы ақпарат. Нәтижесінде, бұл идеядан бас тартуға шешім қабылдады, списав қауіпсіздігі еріктілер қатысты.

дегенмен, тіпті қарамастан осы барлық қиындықтар алғашқы нәтижелері впечатлили. Зерттеушілер үйретті алгоритмі анықтау нақты заңдылықтары деректер жиналатын сенсорами белгіленген роботизированном колене. Бұл, өз кезегінде, мүмкіндік берді белгіленсін функционалдығын роботизированного протездің мүмкіндік берді болдырмау жағымсыз жағдайлардың алатын әкелуі құлдырауына әкеледі. Ақыр соңында алгоритмі оқыған сүйенетін белгілі бір үлгісі іс-қимыл, бұл қол жеткізуге мүмкіндіктер туғызды тұрақтылық, қалыпты және үлкен естественности қозғалыста роботизированной аяқ-қолдың.

Автоматтандырылған тәсіл оқыту роботизированныхқол-аяқ әлі өте көретін күнімізде алыс жаппай қолдану. Қазір ғалымдар келеді үйрету алгоритмі плавному басқару протезбен протездеу кезінде вставании, көтеру (мысалы, орындық) және түсіру (мысалы, баспалдақпен). Сонымен қатар, міндет жасауға жүйесін одан дербес жүргізуге мүмкіндік беретін, жаттығу мен баптауды протездерді тек зертханалық жағдайларда.

бірі-күрделі және сол уақытта ең маңызды міндеттердің, зерттеушілердің пікірі бойынша, болып табылады әзірлеу әдісінің «қатынас» алгоритм және адам үшін соңғы алмады үйленсе, қандай параметрлеріне протездің неғұрлым ыңғайлы. Алғашқы талпыныстары осы мәселені шешіп арқылы жай түймелер және басқа да қарапайым әдістері ақпаратты енгізу тиімділігі аз болып шықты. Бәлкім, ішінара, өйткені мұндай нұсқа, интерфейс компьютер-машина" мүмкіндік беруге толық бейнесін қабылдау үйлестіру адам.

"Бұл әдіс орындалмады, өйткені біз соңына дейін түсінеміз барлық ерекшеліктері адам организмінің. Ең алдымен, талап етіледі кейбір кемшіліктер іргелі білімге туралы психология және физиология", — подытоживает Хуанг.

даму Болашағы роботизированных протез негізінде жасанды интеллект талқылауға болады біздің .