Алгоритм обучения основан на классическом методе проб и ошибок. Клинические испытания нового метода дали вполне впечатляющие результаты. Человек с ампутированной выше колена ногой освоил свою искусственную конечность гораздо быстрее, чем это бывает обычно. В традиционных условиях регулировка и настройка искусственной конечности – многочасовый труд специалиста.
Методика обучения с помощью ИИ позволила этот процесс значительно ускорить. Пациент, впервые примеривший протез, смог самостоятельно ходить по ровной поверхности уже через 10 минут.
До массового внедрения новой технологии ещё далеко. Но проведённые эксперименты говорят о том, что это возможно в принципе. Разработчик новой технологии, профессор биомедицинской инженерии в Университете штата Северная Каролина Хелен Хуанг опубликовала результаты своего исследования в январе 2019 года. Она считает результаты своего исследования многообещающими. Человек с помощью ИИ сможет самостоятельно настраивать свою «высокоинтеллектуальную» конечность в любом месте – дома, в автомобиле, в любых других условиях.
Процесс настройки фокусируется на конкретных параметрах, которые определяют взаимосвязь между силой и движением при использовании роботизированной конечности. Например, некоторые параметры могут определять жесткость коленного сустава или диапазон движения, допустимый при движении ноги вперед-назад. В этом случае роботизированное колено имело динамическую комбинацию из 12 параметров, что требовало настройки методом проб и ошибок. Начальная точка для таких параметров, как правило, далека от идеальной. Но этого достаточно для того, чтобы владелец роботизированной конечности смог передвигаться.
Тренировка роботизированной конечности - это сложный процесс. Даже если человек впервые стал на лыжи – ему будет не просто передвигаться, пока не выработаются определённые навыки. Однако, новый процесс обучения значительно упрощает процесс адаптации человеческого мозга к новой, роботизированной конечности.