Modern biyonik el protezleri, mekanik olarak gelişmiş olsa da kullanıcı deneyiminde ciddi sorunlar barındırıyor. ABD Utah Üniversitesi’nde yürütülen bir araştırma, bu protezlerin neden sık terk edildiğini ve bu soruna nasıl yaklaşıldığını ortaya koyuyor. Çalışma, yapay zekâ destekli bir kontrol sisteminin, kullanıcıların protezi daha sezgisel biçimde kullanmasını hedefliyor. Araştırma, hem ampütasyon yaşayan bireyleri hem de sağlam katılımcıları kapsayan deneylerle birlikte ilerliyor.
Üst uzuv ampütasyonu yaşayan bireylerin önemli bir bölümü, gelişmiş biyonik elleri uzun vadede kullanmıyor. Araştırmayı yürüten ekipte yer alan Jake George, bu oranın yüzde 50 seviyesine kadar çıktığını aktarıyor. Bunun temel nedeni, protezin sürekli bilinçli kontrol gerektirmesi. Burada durup bir düşünün; doğal elinizi kullanırken parmaklarınızı tek tek yönetmiyorsunuz. Buna rağmen çoğu biyonik el, her hareket için kullanıcıdan kasıtlı komut bekliyor. Bu da gündelik kullanımda ciddi bir zihinsel yük oluşturuyor.
Doğal el, refleksler ve geri bildirim döngüleriyle çalışıyor. Bir nesne kaymaya başladığında parmak uçlarındaki reseptörler devreye giriyor. Bu sinyaller, 60 ila 80 milisaniye içinde kavrama kuvvetini ayarlıyor. Ticari biyonik ellerde bu refleks mekanizması yer almıyor. Bu nedenle kullanıcı, kuvveti ve parmak konumunu sürekli ayarlamak zorunda kalıyor. Özellikle elektromiyografi tabanlı sistemlerde, kas sinyallerini sabit tutmak oldukça zorlaşıyor.
Araştırma ekibi, bu sorunu sensör ve yazılım tarafında çözmeye yöneldi. Ticari bir biyonik el alındı ve parmak uçları özel sensörlerle değiştirildi. Silikon kaplı bu sensörler, hem yakınlığı hem de uygulanan basıncı ölçebildi. Toplanan veriler, geliştirilen yapay zekâ denetleyicisi tarafından işlendi. Sistem, her parmağı bağımsız biçimde kontrol etti. Böylece el, nesnenin şekline kendiliğinden uyum sağladı.
Araştırma ekibi kontrolü tamamen makineye bırakmadı
Bu noktada geliştirilen yaklaşım, tam otonomiye dayanmadı. Sistem, kullanıcının yerine karar vermedi. Bunun yerine, arka planda destekleyici bir rol üstlendi. Katılımcı kavramayı sıkmak istediğinde el buna izin verdi. Gevşetmek istediğinde yine kontrol katılımcıda kaldı. Yapay zekâ, yalnızca kavrama kuvvetini ve parmak uyumunu düzenledi. Bu yapı, araştırmacıların “paylaşımlı kontrol” olarak tanımladığı bir model sundu.
Laboratuvar testleri, sistemin etkisini net biçimde gösterdi. Katılımcılardan kâğıt bardak tutmaları ve yumurta taşımaları istendi. Yapay zekâ kapalıyken başarı oranı oldukça düşük kaldı. Sistem etkinleştirildiğinde başarı yüzde 80’in üzerine çıktı. Bunun yanında katılımcılar, protezi kullanırken daha az odaklanma ihtiyacı duydu. Bu da biyonik el kullanımında zihinsel yükün azaldığını gösterdi.
Araştırmacılar, bir sonraki aşamada sistemi gerçek yaşam ortamlarına taşımayı planlıyor. Ev içi kullanım, kontrol algoritmaları için daha karmaşık veriler sunacak. Öte yandan mevcut sistemin, doğal bir el kadar sezgisel olmadığı özellikle vurgulanıyor. Buna rağmen her teknik ilerleme, günlük görevlerin daha kolay yapılmasını sağlıyor. Çalışma ekibi, nöral arayüzler ve dahili elektromiyografi gibi yöntemlerle kontrol bant genişliğini artırmayı hedefliyor. Bu doğrultuda endüstri ortaklarıyla temaslar sürüyor.
