Un gruppo di ricercatori dell’Ecole Polytechnique Fédérale di Losanna ha realizzato una nuova protesi per la mano, una mano robotica che, secondo quanto riferisce il comunicato apparso sul sito della stessa istituzione svizzera, permette un migliore controllo per gli amputati combinando il controllo individuale delle dita e l’automazione grazie ad un software di machine learning. Ciò permette una presa migliore e una migliore manipolazione degli oggetti.
Nello studio, pubblicato su Nature Machine Intelligence, viene descritto come è stata costruita questa mano robotica unendo due concetti appartenenti a due settori ricerca diversi: uno proveniente dalla neuroingegneria, grazie al quale i ricercatori hanno decifrato i movimenti dei muscoli delle dita sul moncone dell’amputato, l’altro relativo alla robotica, che ha consentito agli stessi ricercatori di costruire una mano robotica per afferrare gli oggetti e mantenere il contatto con essi.
Come spiega Aude Billard, dirigente del Learning Algorithms and Systems Laboratory dell’EPFL e una delle autrici dello studio, “La mano robotica ha la capacità di reagire entro 400 millisecondi. Dotata di sensori di pressione lungo le dita, può reagire e stabilizzare l’oggetto prima che il cervello possa effettivamente percepire che l’oggetto sta scivolando”.
Per muovere la mano e dunque afferrare gli oggetti, l’amputato, una volta indossata l’apposita struttura, deve eseguire una serie di movimenti. In questo modo viene addestrato l’algoritmo di apprendimento automatico del software di cui si serve la mano robotica per muoversi.
Dopo l’addestramento l’algoritmo è in grado di capire quali movimenti della mano sono relativi a determinati schemi dell’attività muscolare del moncone, una cosa che permette alla mano robotica di eseguire molti più movimenti ed in maniera più naturale.
“Poiché i segnali muscolari possono essere rumorosi, abbiamo bisogno di un algoritmo di apprendimento automatico che estrae attività significative da quei muscoli e li interpreti in movimenti”, dichiara Katie Zhuang, prima autrice dello studio, lasciando intendere quanto l’approccio con un software di intelligenza artificiale fosse necessario per ottenere caratteristiche del genere.
Approfondimenti
- A smart artificial hand for amputees merges user and robotic control – EPFL (IA)
- Shared human–robot proportional control of a dexterous myoelectric prosthesis | Nature Machine Intelligence (IA) (DOI: 10.1038/s42256-019-0093-5)
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