Um algoritmo de computador acelerou significativamente a adaptação de pessoas com uma perna amputada a uma prótese robótica. Como resultado, o tempo para iniciar a caminhada independente foi reduzido de algumas horas para minutos. Uma descrição do desenvolvimento foi publicada no IEEE Transactions on Cybernetics.
Uma das opções mais promissoras para a inteligência artificial moderna é o aprendizado por reforço. Dentro da estrutura dessa abordagem, o programa de computador tenta resolver o problema automaticamente, enquanto recebe "recompensas" por bons resultados. O programa AlphaZero é baseado neste princípio, que tem sido capaz de vencer os melhores atletas humanos no jogo de tabuleiro Go, e também tem um desempenho impressionante em outros jogos como xadrez, Dota 2 e Starcraft II.
No novo trabalho, os pesquisadores adotaram uma abordagem semelhante para desenvolver software para uma prótese de perna robótica. O resultado foi testado em um paciente com um membro amputado logo acima do joelho. Normalmente, essas pessoas precisam de muitas horas de treinamento para se mover sem ajuda, bem como longos ajustes manuais da prótese por especialistas para corresponder às características individuais da caminhada. O novo algoritmo permitiu que a pessoa com deficiência andasse por conta própria após 10 minutos.
A configuração da prótese é complexa e inclui 12 parâmetros que controlam propriedades como rigidez do joelho e amplitude de movimento ao balançar a perna. O algoritmo foi treinado em um conjunto bastante pequeno de dados coletados por sensores especiais em próteses de outras pessoas com pernas amputadas. Os autores observam que, apesar dos resultados impressionantes, o algoritmo ainda está longe de ser aplicado em larga escala, já que no momento ele foi projetado apenas para andar em superfície reta. No futuro, os pesquisadores vão agregar novos movimentos, principalmente subir e descer escadas, além de testar o desenvolvimento em mais pessoas necessitadas.
