Учёные сделали серьёзный прорыв в области протезирования: им впервые удалось точно интерпретировать сложные движения ног, используя сигналы сохранившихся нервов у людей с ампутацией выше колена. Основой достижения стала новая технология, разработанная исследовательской группой Технического университета Чалмерса.
Суть метода — в сочетании имплантируемых нейроинтерфейсов и алгоритмов искусственного интеллекта, способных «понимать» внутренний язык нервной системы. Благодаря этому специалисты научились распознавать даже тонкие двигательные намерения, например попытку пошевелить пальцами стопы, несмотря на отсутствие самой конечности.
Это открытие приближает создание протезов нового поколения, которые будут двигаться и ощущаться гораздо естественнее. Хотя современные протезы уже помогают миллионам людей, их использование часто связано с ограничениями и неудобствами в повседневной жизни. Новая технология способна значительно повысить автономность пользователей и качество их жизни.
Ранее управление протезами рук основывалось на сигналах оставшихся мышц, реагирующих на команды мозга. Однако при высоких ампутациях этот подход оказывается малоэффективным из-за отсутствия необходимых мышечных структур. В случае с протезами ног ситуация ещё сложнее: они чаще работают автоматически, полагаясь на датчики и заранее заданные алгоритмы ходьбы, практически не вовлекая самого пользователя.
Новое исследование сосредоточилось на использовании остаточной нервной активности для более интуитивного управления протезами нижних конечностей. Как пояснили авторы работы, нервные сигналы продолжают передаваться даже после утраты конечности — задача заключается в том, чтобы корректно их считать и расшифровать.
Для этого учёные применили ультратонкие гибкие имплантаты, подключённые непосредственно к периферическим нервам, а также алгоритмы на базе спайковых нейронных сетей. В отличие от традиционных моделей ИИ, такие сети обрабатывают электрические импульсы по аналогии с биологическими нейронами, что делает их особенно эффективными для анализа нервной активности.
Технологию протестировали на двух добровольцах с ампутацией выше колена. В ключевые нервы были имплантированы тончайшие электроды, фиксирующие сигналы, возникающие при попытке движения. Даже без физического наличия ноги мозг продолжал посылать команды, и система смогла распознавать их с высокой точностью, превосходящей предыдущие решения.
В результате исследователям удалось различать намерения, связанные с движениями колена, голеностопа и даже пальцев ноги. Такой уровень детализации ранее считался недостижимым.
Авторы подчёркивают, что успех связан с точным соответствием вычислительных моделей принципам работы нервной системы. Поскольку периферические нервы передают информацию в виде отдельных электрических импульсов, спайковые нейронные сети идеально подходят для их обработки. Это позволяет извлекать данные о намерении движения даже при ограниченном объёме информации и с минимальными энергозатратами.
Пока технология находится на стадии доказательства концепции, однако её главная цель — внедрение в полноценные протезы ног. В перспективе это может привести к появлению устройств, которые будут управляться практически так же естественно, как биологические конечности, и обеспечат пользователям новый уровень свободы движений.
