Команда Института ИИ МГУ совместно со Сколтехом, протезной компанией MaxBionic при участии лаборатории Касперского представила новую архитектуру управления для протезов верхних конечностей. Она предназначена для распознавания намерений пользователя по ЭМГ-сигналам и взгляду, и позволяет повысить точность классификации жестов до 95%, одновременно снижая энергопотребление контроллера до уровня менее 0,1 Вт.
Существующие подходы к управлению бионическими протезами сталкиваются с проблемой неоднозначности ЭМГ-сигналов и высокого энергопотребления глубоких нейросетей. Это ограничивает возможность создания легких устройств и увеличивает утомляемость пользователей из-за веса батарей, необходимых для питания мощных процессоров.
В новой работе исследователи объединили спайковую нейронную сеть для декодирования ЭМГ и систему компьютерного зрения с айтрекингом для определения объекта в фокусе внимания.
«Это первая в мире реализация контекстно-зависимого протеза на нейроморфном процессоре, работающая в субваттном диапазоне. Наше исследование доказывает, что снижение энергопотребления напрямую влияет на снижение физической нагрузки и повышение безопасности для пользователей»,
— отметил профессор МГУ, руководитель межфакультетского проекта «Фундаментальные и прикладные нейротехнологии Михаил Лебедев.
«Для человека с ампутацией каждая ошибка протеза — это риск уронить предмет или получить травму. Наша система не просто учится распознавать жесты — она "понимает" контекст: видит, на что смотрит пользователь, и автоматически исключает неподходящие варианты захвата. Это кардинально меняет уровень доверия к протезу в повседневной жизни»,— добавила Анна Макарова, научный сотрудник Института ИИ МГУ.
Нейроморфный процессор AltAi обрабатывает сигналы на порядки эффективнее обычного GPU (0,07 Вт против 50 Вт), а сужение пространства жестов до трех контекстно-зависимых для конкретного объекта повышает точность с 83% до 95%, полностью исключая небезопасные попытки захвата.
В экспериментах с участием людей с ампутациями предплечья увеличение массы протеза с 100 г до 300 г приводило к росту индекса утомляемости с 2,5 до 12,2 секунды, что подтверждает критическую важность энергоэффективности.
Данные результаты исследования могут применяться для повседневной бытовой активности пользователей протезов, для реабилитации пациентов с высокими уровнями ампутации и для создания новых легких носимых систем управления роботизированными манипуляторами.
🔹Читать статью: arxiv.org/abs/2601.17991