Робопротезы теперь смогут предугадывать своего владельца

Скоро человеком во всю будут использоваться протезы управляемые силой мысли. Ученые создали роботизированный протез, который способен самообучаться. Данный протез поможет парализованным людям, которым сложно управлять моделями протезов имеющимися сейчас, чувствовать себя более полноценно и все таки без усилий и сложностей управлять своим робопротезом.

Интерфейсы используемых сейчас протезов тратят слишком много времени на передачу правильного сигнала от владельца до роботизированой конечности. Новая же разработка, о которой мы сегодня говорим, способна буквально предугадывать мысли пользователя и выполнять их в кратчайшее время.

Команда исследователей из Лозанны разработала новейший метод использования сигналов рассогласования, передающих мозгом и возникающими в том случае если искусственной конечности не под силу выполнить поставленную задачу. "Мы рассчитываем, что наша разработка найдет себя в основах будущего интерфейсостроения для нового поколения протезов.

Конечность способна работать, даже не получая конкретных приказов." Первое полноценное исследование провели сотрудники журнала Nature Scientific Reports, который испытывали работоспособность нового изобретения. Они управляли джойстиком с расстояния 2-х метров. Протез запоминал правильные движения и тем самым имитировал естественность процесса управления.

• Смартфон сможет измерять пульс при разблокировке: новая технология открывает путь к массовому мониторингу здоровья
• Искривлённый графен показал скрытый «переключатель» сверхпроводимости
• Роботы-гуманоиды идут в школу: в Китае готовят машины к реальной жизни
• Популярные чат-боты ИИ имеют тревожную уязвимость в шифровании — это означает, что хакеры могли легко перехватывать сообщения
• Грибы как компьютерные чипы: учёные создают «живую память» из шиитаке
• Учёные создали трёхслойное микрофлюидное устройство для сверхэффективного охлаждения электроники
• Обычный кристалл оказался идеальным материалом для технологий на сверхнизких температурах
• Учёные научились превращать снимки атомно-силового микроскопа в точные 3D-модели движений белков