Хотя нейропротезирование в крайние годы делает огромные успехи, ветвь всё ещё находится в зачаточном состоянии и истинной революции в данной для нас сфере придётся ожидать не один год. Тем не наименее в рамках совместного проекта Массачусетского технологического института и Шанхайского института Цзяо Тун разработан по-своему неповторимый протез руки.

Учёные из США и Китая создали недорогую искусственную руку, позволяющую чувствовать нажатияУчёные из США и Китая создали недорогую искусственную руку, позволяющую чувствовать нажатия

Комплектующие для новейшей разработки стоят всего 500 баксов, а напоминающая надувную игрушку рука способна ощущать нажатия. Рука из эластомера, нареченного EcoFlex, не употребляет электродвигателей, полагаясь на специальную пневматическую систему. Она может производить захваты нескольких типов, дозволяет разглаживать звериных, наливать воды из картонных упаковок и управляться с иными, наиболее сложными задачками. Устройство описывает, как конкретно обладатель желает его употреблять, расшифровывая электромиограммы, которые мозг (центральный отдел нервной системы животных, обычно расположенный в головном отделе тела и представляющий собой компактное скопление нервных клеток и их отростков) отправляет пострадавшей конечности.

Протез весит всего 200 граммов и даже дозволяет вернуть некое подобие чувств — когда юзер касается объекта либо держит его, встроенные датчики давления передают электронный сигнал в определённую часть сохранившейся руки. Ещё одно преимущество технологии в том, что довольно 15 минут, чтоб научиться воспользоваться электроникой.


По словам доктора Сюаньхе Чжао (Xuanhe Zhao), продукт ещё не достигнул стадии коммерческого внедрения, но уже превосходит почти все нейропротезы. Имеется большой потенциал для того, чтоб создать модель весьма дешёвой — для людей с низкими доходами, пострадавших от травм либо заболеваний.

Хотя о коммерческом использовании речь пока не идёт, команда уже работает над совершенствованием конструкции. А именно, участники проекта хотят достигнуть наилучшего декодирования сигналов и создать модель наиболее кастомизируемой, когда речь пойдёт о массовом производстве.

Источник