Lévay György mérnök-informatikai szakember még 2018-ban nyilatkozta egy TED Talkos videóban, hogy a művégtagok következő fejlesztési állomása alighanem az lesz, hogy a bonyolult, izmokhoz kötött érzékelő rendszerek szerepét átveszi a mesterséges intelligencia. Hozzátette: bár a robottechnológiával működő művégtagok manapság még inkább látványosak, mint hasznosak, de folyamatos fejlesztés alatt állnak. Az egyik nagy előrelépés a tulajdonosának mozgását elsajátító műláb, aminek köszönhetően az amputáción átesett személyek sokkal természetesebben járhatnak, és ritkábban esnek el valamiben. A szerkezet feltalálása az Utah Egyetem kutatóinak érdeme, az általuk fejlesztett robotláb gépi tanulás segítségével generál emberszerű lépéseket. A művégtag segíti viselőjét az akadályok kikerülésében, melyek felett könnyedén és egyszerűen átlép. Mindezt nem úgy teszi, hogy megpróbálja beazonosítani a haladást hátráltató akadályokat, helyette

az emberi test által kiadott jelzések alapján hoz döntést.

A viselőjének csípőjén lévő szenzorok másodpercenként ezerszer küldenek erre vonatkozó adatokat a szerkezet vádlijánál lévő feldolgozóegységnek, például a csípőforgás alapján, illetve a rendszer a térd behajlítására is utasíthatja a lábakat, hogy elkerülje az ütközést egy lehetséges akadállyal. A boka és a comb által bezárt szögek, valamint a művégtagra nehezedő nyomás alapján eldönti, hogy mikor és hogyan kell behajlítani a térdet. Egy másik modell pedig akkor lép működésbe, amikor a művégtag sebessége és az említett szögek elérnek egy pontot. Ezáltal elkerülhetőek a hirtelen mozdulatok. A művégtag megerősítéses tanulással dolgozik, mozgását ezen technikával alkalmazza az amputáltak járásához. A fejlesztés egyértelműsíti, hogy a mesterséges intelligenciával irányított művégtagok jobban kezelhetőek a hagyományos változatoknál, és nagyobb felettük a felhasználói kontroll.

Mások is dolgoznak hasonlókon

A Michigani Egyetem kutatói például a térd és a boka mozgását elemezve, a csípőizmok tevékenységét a utahi fejlesztőkéhez hasonló módszerrel előrejelző, nyílt forrású bionikus lábat fejlesztettek. (A két kanadai diák kamerával felszerelt, gépi látást alkalmazó, azzal tárgyakat felderítő műkarja 2018-ban elnyerte a Microsoft egyik Imagine Cup nevű rangos díját.) A szerkezet tud markolni, és a markolás finomhangolására is képes:

Vagy ott vannak a Dél-Kaliforniai Egyetem kutatói, akik különleges robotlábat kreáltak: az eszköz képes a saját - előprogramozás nélkül - tanulásra, ami óriási előny lehet rengeteg felhasználási területen, többek között jobb művégtagok kifejlesztésében is. Feltalálói az állatvilágból merítettek az inspirációt, hiszen életben maradásukhoz az újszülött egyedeknek gyakran születés után pár órával meg kell tanulniuk járni. Hasonlóan kell elképzelni a robotláb felépítését is. A mesterséges intelligencia vezérlésű végtag először felfedezi a környezetét úgy, hogy feltérképezi saját magát, majd kitalálja, hogy hogyan lehet használni a mesterséges inakat és a végtag felépítését. A robotláb mindössze egy alapprogramozást kap, a későbbiekben viszont mindent gyakorlat alapján tanul meg magától, ami egyedülálló egy ilyen gép esetében. Tudományos szempontból ez azért is említésre méltó, mert a szerkezet így

az előre nem betáplált helyzetekre is képes reagálni.

Ha a robotláb egy számára ismeretlen helyzetbe kerül, megpróbál működő megoldást találni a problémára, majd azt beépíti rendszerébe. Így létrejöhetnek módszerek például hegymászásra, sziklák átugrására, vagy más hétköznapi élethelyzetre. A kutatók a technológia két fő felhasználási területét emelték ki: az űrbéli felderítést, melynek során az eszköz olyan körülményekre is választ adhat, amire itt a Földön képtelenség beprogramozni. A másik terület pedig a művégtagok fejlesztése, hiszen a sajátosságainak hála személyes igényekre szabható a fejlődése, így teljesen egyedi protézisek fejleszthetők. A fejlesztők szerint a körülményekhez való alkalmazkodás az evolúció egyik fő mozgatórugója, ez teszi olyan különlegessé ezt a robotot is, hiszen állatok módjára alkalmazkodik a környezetéhez.

(Fotó: Getty Images Hungary)