Технологии машинного обучения в разы ускоряют процесс адаптации пациентов к бионическим протезам

[DrZlodberg]

Новый метод уже был проверен в ходе клинических испытаний. Добровольцем стал человек без ноги (вернее, ее части ниже колена), которую заменили искусственной конечностью.

Так у него на фото и колена, вроде, нет. А это существенная разница в движении получается.

Подумалось тут — а нельзя для обучения/работы использовать датчики на второй ноге, ведь по большей части движение ног более-менее одинаковое, только по фазе не совпадает. Т.е. можно как минимум довольно точно предсказывать, что хотел сделать обладатель протеза.
В сложных случаях, конечно, не поможет, но с обычной ходьбой (в т.ч. по лестницам, уклонам и т.д.) вполне.

[dreesh]

А разве протез не влияет глобально на весь процесс ходьбы?

[DrZlodberg]

Так в том и смысл, чтобы не влиял. Человек пытается идти как удобнее — протез приспосабливается, а не наоборот. В теории через некоторое время железка приспособится и будет как родная. Есть подозрение, что по положению здоровой ноги и бёдер можно достаточно неплохо понять «куда», а обучением по здоровой ноге — «как именнно» двигаться.

Особенно если учесть тот факт, что походка человека — штука достаточно индивидуальная. А такая система должна приспособиться именно под конкретную походку со всеми её особенностями.

[Vnuchok]

Вот смотрите: одна нога не ходит нормально, так как не обучена (блин, как звучит жутко), и вторая нога, живая которая, будет уже иначе себя вести. В следствии этого датчики будут неверную информацию передавать на протез.

[DrZlodberg]

Только первое время. В моём воображении вся система видится примерно так: поначалу всё будет как и описано, но постепенно человек будет приспосабливаться к протезу (без этого, увы, никак) и ходить станет проще. В свою очередь протез подстроится уже под этот шаг и т.д. Так постепенно можно довести работу до более-менее естественной.

Смущает только поведение такой системы при внесении асимметрии. Например подвернул лодыжку и хромаешь. Но это можно решить отключением обучения. Хотя возможно это тоже можно решить обучением. Помнится были работы по симуляции роботов с полной или частичной потерей конечностей. Правда там у него было управление всеми конечностями, а не частью.

[Gylheroth]

Переименуйте пожалуйста статью. Технологии машинного обучения не ускоряют процесс адаптации, а вносят изменения в алгоритм управления бионическим протезом. Ни человек, ни нога в итоге ни к чему не адаптируется. Прочтя заголовок, ожидаешь найти описание, как ИИ выстраивает более совершенную систему обучения новой моторике для пациента. Но ничего этого под катом нет. Marks названием вводит читателя в заблуждение.

[batyrmastyr]

Это же редактор, они и ИИ от МО не отличают, и языками не владеют. Ивана Васильевича на них нет.

[Ghool]

Нога же адаптируется к человеку (хотя по заголовку у меня тоже сложилось впечатление, что человек к ноге)

[Gylheroth]

В заголовке написано: «процесс адаптации пациентов к бионическим протезам». Не «процесс адаптации» и точка; не «процесс адаптации протезов к пациентам». Только первый вариант. Так что это однозначная ошибка.

[Arastas]

В какой момент мы скажем, что адаптация человека к протезу прошла успешно? Например, когда он сможет полноценно пользоваться им в повседневной жизни. МО сокращает это время? Да. В чем ошибка?
Можно посмотреть на это так: МО подстраивает протез так, что пациенту нужно меньше адаптироваться, сокращает объём работы для пацента. Что, соответственно, ускоряет процесс адаптации.

[Gylheroth]

Рассмотрим процесс — адаптация. Он либо есть, либо его нет. В контексте научного исследования или инновации этот процесс ценен сам по себе, потому как изучаются все аспекты подобного исследования. Когда мы говорим, нечто процесс ускоряет, мы утверждаем наличие причинно-следственной связи между исходным процессом и корректирующим воздействием. МО не может сократить время стремящееся к нулю. Так как в примере, приведенном в статье адаптации пациента нет вообще. Он как двигался так и продолжает двигаться, со всеми им приобретенными старыми навыками. Статья не называется: «Технологии машинного обучения позволяют пациентам пользоваться бионическими протезами без адаптации, потому что протезы учатся вместо пациетов».