ALVI 界面：人工智能驱动的假肢手控制突破
用人工智能和虚拟现实革新假肢控制
长期以来，假肢手的控制一直是上肢截肢者面临的挑战。尽管机器人技术取得了进步，但将人类意图转化为精细的手指动作仍然是一个复杂的问题。一项新研究，题为《ALVI 界面：使用 sEMG 实现截肢者完整手部动作解码》，提出了一种突破性的解决方案，该方案利用人工智能、虚拟现实和实时反馈，为高自由度的手部运动创建一个直观的控制系统。
该系统被称为 ALVI 界面，旨在解码表面肌电信号 (sEMG)，并实时重建详细的手指动作。该方法集成了基于虚拟现实的数据收集、基于 Transformer 的机器学习模型和交互式反馈循环，为肌电假肢提供了一个新的精度和可用性水平。
驱动 ALVI 界面的关键创新
基于 Transformer 的运动解码
ALVI 界面的核心是 HandFormer，这是一种新型的基于 Transformer 的模型，可将 sEMG 信号映射到精确的手部运动。与传统的循环神经网络或卷积神经网络方法不同，该架构包含一个带有 Perceiver 类解码器的 Encoder-Decoder 结构。这允许非自回归预测，从而实现高效的实时操作。该系统使用两阶段预训练策略进行训练：首先作为掩码自动编码器进行 sEMG 特征学习，然后进行完整模型训练。
用于截肢者的虚拟现实驱动数据采集
开发人工智能驱动的假肢控制的最大障碍之一是缺乏来自截肢者的训练数据，因为他们没有完整的手部动作来进行直接建模。ALVI 界面通过使用虚拟现实镜像完整的手部动作来克服这一限制，从而有效地生成配对的 sEMG 和运动数据。这种“手部反射”方法为截肢者提供了一种直观的方式来训练和完善控制策略，然后再将其应用于物理假肢。
交互式实时适应
假肢控制系统必须考虑肌肉信号随时间的变化。ALVI 界面通过每 10 秒更新一次模型参数的反馈循环，持续适应各个用户。这种实时协同适应过程允许系统和用户随着时间的推移改进控制，从而提高精度和可用性。基于用户反馈动态调整的能力代表了迈向实用、用户友好的神经假体界面的重要一步。
高自由度控制
与许多现有的侧重于粗略手部运动或预定义抓握类型的假肢控制系统不同，ALVI 界面能够精确控制多达 20 个自由度。这种精细的运动控制水平使肌电假肢更接近于模仿自然的手部功能，这是提高用户体验和接受度的关键因素。
性能和用户适应
假肢控制中的可量化进步
该系统展示了非截肢者预测运动与实际运动之间的相关系数为 0.86，截肢者为 0.80，使其成为迄今为止最准确的肌电控制系统之一。它以 25 赫兹的频率和 51.2 毫秒的延迟实时运行，确保了实际应用的快速响应。重要的是，该系统允许用户通过交互式学习随着时间的推移提高控制能力。
用户体验和长期学习
对包括两名截肢者在内的 22 名参与者进行的初步测试表明，用户能够快速适应系统。反馈表明，截肢者经历了快速的学习曲线，随着时间的推移，控制变得更加直观。用户和人工智能系统相互调整的协同学习过程表明，ALVI 界面可以提供长期的可用性，而无需不断重新校准。
潜在市场和行业应用
推进神经和肌电假肢
ALVI 界面为假肢行业的公司提供了一个机会，可以将人工智能驱动的自适应控制集成到下一代仿生肢体中。这项技术有可能通过使高精度、用户友好的假肢手得到广泛应用来颠覆假肢市场。
康复和辅助技术
除了假肢之外，基于虚拟现实的训练系统还可以用于中风恢复和神经肌肉康复。通过提供实时生物反馈和自适应学习，该技术可以加速运动障碍患者的康复。
游戏、虚拟现实和人机交互
底层人工智能和运动解码技术可以应用于游戏和虚拟现实行业，尤其是在基于手势的控制中。这将为交互式应用带来更身临其境的虚拟现实体验和实时运动跟踪。
可穿戴技术和人体增强
将肌肉活动转化为精细运动的能力可能对外骨骼、可穿戴机器人和人机界面产生更广泛的影响。专注于增强人类能力的行业（从军事应用到工作场所辅助设备）可以集成 ALVI 界面以增强运动控制。
挑战和未来方向
虽然 ALVI 界面代表了肌电假肢控制方面的一项突破，但在商业部署之前必须解决以下几个挑战：
- 截肢者测试有限：该研究仅包括两名截肢者，因此需要进行更大规模的临床试验，以验证其在不同人群中的长期有效性和可用性。
- 依赖虚拟现实训练：虽然基于虚拟现实的训练是有效的，但将系统直接与物理假肢集成仍然是一个挑战。
- 硬件限制：高质量的 sEMG 传感器和虚拟现实设置可能尚未得到广泛应用，这可能会限制广泛采用。
- 长期稳定性：持续适应是有希望的，但需要进一步研究以确定维持性能所需的重新校准频率。
尽管存在这些挑战，ALVI 界面标志着人工智能驱动的假肢领域的一个重要里程碑。如果未来的研究证实其稳健性，这项技术可能会重新定义截肢者与假肢设备的交互方式，从而弥合神经工程、机器学习和现实世界可用性之间的差距。
投资者展望：一个蓬勃发展的市场
人工智能驱动的假肢领域的机遇
预计到 2027 年，全球假肢市场将超过 86 亿美元，其中肌电和仿生肢体将推动增长。像 ALVI 界面这样的人工智能驱动的自适应控制系统可以进一步加速普及，尤其是在对尖端假肢技术需求旺盛的高收入市场。
基于虚拟现实的康复：一个不断增长的行业
基于虚拟现实的康复领域也在不断扩大，预计到 2026 年将达到 38 亿美元。希望利用 人工智能、医疗保健和虚拟现实交叉领域的投资者应密切关注该领域的发展。
技术合作和商业化
对于专门从事机器学习、生物传感器和可穿戴机器人的技术公司而言，ALVI 界面代表着战略合作伙伴关系的机会。将人工智能驱动的神经假体系统集成到消费产品中可能会在辅助技术及其他领域开辟新的市场领域。
ALVI 界面表明，人工智能驱动的交互式假肢控制不再是一个未来概念，而是一个现实。通过结合基于 Transformer 的运动解码、虚拟现实驱动的训练和实时用户适应，这项技术在肌电假肢领域树立了新的标杆。通过进一步的临床验证和行业采用，它不仅有可能改变假肢控制，还有可能改变康复、虚拟现实交互和人体增强。神经假肢的未来正在展开，而 ALVI 界面正处于这场进化的前沿。