近年、義手や義足の技術には機械学習が用いられるようになり、スムーズな動作を行えるようになりましたが、学習に時間がかかってしまうという欠点がありました。
ノースカロライナ大学チャペルヒル校で医用生体工学の教授を務めるヘレン・ファン氏らの研究チームは、人体の神経筋の電気信号を一般化したモデルを構築することで、学習をほとんど必要とせず、スムーズに手首などの関節を動作させる義手の開発に成功しました。
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Myoelectric Control Based on A Generic Musculoskeletal Model: Towards A Multi-User Neural-Machine Interface - IEEE Journals & Magazine
https://ieeexplore.ieee.org/document/8360946/?reload=true

Smart Prosthetic Devices Create Natural Motion by Predicting Movement
https://futurism.com/prosthesis-hand-computer-model/

腕や足など体の一部を事故などで失ってしまった人であっても、脳は欠損した部位に対して運動を指令する神経筋の信号を送っています。
これまで多くの技術者が開発してきた義手や義足などは、この信号を機械学習による学習法を使用することで、正確な動きを学習させるというアプローチが取られていました。

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関連動画
Model-based control on DEKA hand (Courtesy of Neuromuscular Rehabilitati... https://youtu.be/fMyg7swV12U



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180530-prosthesis-hand-computer-model/