【CNMO新闻】对于截肢者来说，现有的机械假肢并非一个十全十美的解决方案。技师往往需要花费几个小时来手动调整假肢直到它们能完美契合使用者的行走步伐，然后再用几个小时来教使用者如何依靠假肢独立行走，不过，人工智能将为这一问题带来更好的解决办法。
　　在一篇论文中，北卡罗来纳州立大学和北卡罗来纳大学的研究者介绍了一套借助增强学习，也就是一种依靠奖励系统来驱动实验主体的人工智能训练技巧，以此来调整机械膝盖的系统。在测试中，该系统只花费了十分钟就帮助一位假肢佩戴者自然地在平地上走路了。
　　论文联合撰写者、亚利桑那州立大学教授JennieSi表示：当我们的身体上有异物时会有不舒服的感觉，从某种程度来说，我们的计算机增强学习算法是在不断学习如何更好地同人类身体合作。
　　当机械假肢被使用时，人工智能模型会考虑多种与力量和移动相关的参数，例如假肢的刚性、前腿所能承受的垂直运动的范围等等。而基线则是假肢佩戴者可以相对舒适但并不完全流畅地行走。
　　在研究者的实验中，有十二个参数需要调整。假肢使用者在进行短距离的行走时（1520分钟）这些参数会被记录并被输入进算法，后者会不断学习去识别假肢内置传感器感应到的运动模式。安全起见，研究者设定了多个限制条件来避免实验参与者摔倒。但系统最终依靠自己的力量计算出了能让实验参与者稳定流畅行走的假肢设定。
　　但目前这个系统尚不完美，它无法获知其对假肢的调整是否能更好地匹配一个特定的动作模式。研究者依然需要对该系统进行完善，不过其最重要的意义是证明了该方案的可行性。

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