Ce vieux rêve de cyborgs continue chaque jour à se transformer en réalité. Les membres artificiels se comptent désormais par dizaines, des réseaux open source partagent leurs plans pour permettre aux moins aisés d’en profiter, les cœurs artificiels gagnent en performance, nous entrons dans une nouvelle ère !

Parmi ces membres artificiels figurent les prothèses de mains ou mains artificiels. L’un des enjeux majeurs est l’acquisition d’une dextérité comparable à celle de la main humaine. Les actuateurs (moteurs, actionneurs, etc.) sont déjà très performants et beaucoup de choses se jouent dans l’acquisition et l’interprétation précise du signal de contrôle provenant du corps de l’utilisateur. C’est pour cela que beaucoup de mains artificielles ont un fonctionnement peu intuitif.

A Georgia Tech, Gil Weinberg, Minoru Shinohara et Mason Bretan ont développé une toute nouvelle technologie de contrôle les prothèses de membres. Ils ont mixé l’ultrason et le deep learning (le deep learning est expliqué dans le tome II de Smart World) pour détecter les signaux faibles provenant des différents muscles qui mènent au mouvement du bras et de la main. Cela permet un contrôle intuitif des doigts.

Ils ont nommé leur technologie Skywalker et en voici la démonstration en vidéo :

Source : IEEE Spectrum

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