Мягкая робо-перчатка поможет научиться играть на пианино

Робо-перчатка, разработанная учеными из Атлантического университета Флориды, помогает выздоравливающим после инсульта пациентам заново научиться играть на пианино и восстановить другие навыки, требующие ловкости и координации. Она может стать «учителем» музыки, помогая начинающему правильно координировать руку при исполнении простых мелодий.
Мягкая робо-перчатка поможет научиться играть на пианино
Florida Atlantic University

Робо-перчатка может помочь при восстановлении после инсульта, а может научить играть на пианино.

Инсульт является одной из самых распространенных причин инвалидности взрослых. Только в ЕС от инсульта ежегодно страдает около 1,1 миллиона человек. После инсульта пациенты обычно нуждаются в реабилитации, чтобы заново научиться ходить, говорить или выполнять повседневные задачи. Исследования показали, что помимо физической и трудовой терапии, пациентам помогает музыкальная терапия, она позволяет восстановить язык и двигательные функции.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Но для людей, умеющих играть на музыкальных инструментах и перенесших инсульт, восстановление этого навыка непростой процесс. Исследование, проведенное Атлантическим университетом Флориды, показало, как мягкая робо-перчатка помогает выздоравливающим пациентам заново научиться играть на пианино и восстановить другие навыки, требующие ловкости и координации.

«Мы показываем, что наша умная робо-перчатка с интегрированными тактильными датчиками, мягкими приводами и искусственным интеллектом помогает восстанавливаться после нейротравмы», — говорит ведущий автор работы доктор Маохуа Лин.

«Умная рука»

Нажми и смотри

Ученые разработали и испытали экзоскелет для кисти руки. Это многослойная гибкая робо-перчатка. Она изготавливается при помощи 3D-печати и весит всего 191 грамм. Ладонь и запястье сделаны мягкими и гибкими, а размер и форма перчатки изготавливаются в соответствии с анатомическими особенностями каждого пользователя.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Мягкие пневматические приводы в кончиках пальцев генерируют движение и создают усилие, имитируя естественные, точно выверенные движения пальцев и кисти. Каждый кончик пальца содержит массив из 16 гибких датчиков или «такселей», которые передают тактильные ощущения руке пользователя при взаимодействии с объектами или поверхностями. Все приводы и датчики устанавливаются с помощью одного процесса формовки. Это делает устройство достаточно простым в изготовлении и относительно недорогим.

«Надевая перчатку, пользователь в значительной степени контролирует движение каждого пальца», — говорит соавтор работы Эрик Энгеберг.

Разработчики предполагают, что в конечном счете пациенты смогут носить пару таких перчаток, чтобы помочь обеим рукам независимо друг от друга восстановить ловкость, двигательные навыки и координацию.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Робо-перчатка может стать учителем музыки

Конструкция робо-перчатки
Конструкция робо-перчатки
Florida Atlantic University

Авторы использовали машинное обучение, чтобы научить перчатку «чувствовать» разницу между правильным и неправильным исполнением музыкальной пьесы, когда ученик только начинает осваивать игру на фортепиано. В этом случае перчатка работает автономно, без участия человека, выполняя заранее запрограммированные движения. Ученые тестировали эту функцию на исполнении песенки «У Марии был маленький ягненок», для исполнения которой требуется четыре пальца.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Перчатку можно запрограммировать так, чтобы она с помощью тактильной обратной связи, визуальных подсказок или звука сообщала пользователю правильно или неправильно он исполняет пьесу. Это позволит ученику улучшить свою игру.

Лин говорит: «Адаптация робо-перчатки к другим задачам реабилитации, помимо воспроизведения музыки, например, к манипулированию предметами, потребует дополнительной подстройки к индивидуальным особенностям пациента. Это можно сделать с помощью технологии 3D-сканирования или компьютерной томографии. Но необходимо еще повысить точность тактильного восприятия и усовершенствовать алгоритмы машинного обучения для интерпретации действий пользователя.»