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pte20220124002 Technologie/Digitalisierung, Medizin/Wellness

Neue KI-Prothese lernt vom gesunden Knie

Maschinelles Lernen ermöglicht Anpassung an die individuellen Bewegungsabläufe des Trägers


Knieprothese beim Training: Neue Algorithmen denken beim Gehen mit (Foto: asu.edu)
Knieprothese beim Training: Neue Algorithmen denken beim Gehen mit (Foto: asu.edu)

Tempe/Raleigh (pte002/24.01.2022/06:05) -

Forscher der Arizona State University (ASU) http://asu.edu und der North Carolina State University http://www.ncsu.edu haben ein Verfahren zum Training smarter Knieprothesen entwickelt, damit sich diese individuell und von selbst an die Erfordernisse ihres Trägers anpassen. "Lehrmeister" ist das gesunde Knie des Prothesenträgers.

Klassische Algorithmen überfordert

Mit klassischen Steuerungsalgorithmen ließ sich die Aufgabe bislang nicht lösen, so Jennie Si, Professorin an der ASU-School of Electrical, Computer and Energy Engineering. "Die klassische Steuerung ist ein weites Feld mit eleganten Ergebnissen, aber diese Methoden erfordern einige Kenntnisse darüber, wie Mensch und Roboter mathematisch zusammenarbeiten. Das ist schwierig, weil sich die Menschen so unterschiedlich fortbewegen. Das ist für einen Roboter schwer nachzuvollziehen", weiß Si.

Sie und ihr Team haben einen Algorithmus auf der Basis Künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt. Damit hat die Prothese ein Lernprogramm absolviert, das sich am gesunden Knie orientierte. "Es war ein dynamisches Problem, was bedeutet, dass sich die Variablen im Laufe der Zeit entwickeln. Die Prothese kann im Einklang mit dem Menschen arbeiten und ihm ein angenehmes Gehgefühl geben. Der Prothesenträger muss, wenn er eine Treppe erklimmen will, nicht stehenbleiben und dem Knie seine Absicht signalisieren. Es passt sich einfach den Bewegungen des gesunden Gelenks an", meint Si.

Erfolgsquote bei bis zu 100 Prozent

Beim Gehen in gleichmäßigem Tempo auf ebenem Untergrund ahmte das intelligente Roboterknie das intakte Knie zu 100 Prozent nach. In unebenem Gelände sank die Erfolgsquote auf 97 Prozent. Im dritten Szenario, in dem das Gehtempo zunächst zu- und dann wieder abnahm, konnte das Roboterknie dem intakten Knie mit einer Genauigkeit von 80 Prozent folgen, was sich aber mit mehr Training verbessern ließ.

(Ende)
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