仿生義肢結合深度學習，讓獨臂音樂家能再靈巧彈鋼琴

喬治亞理工學院（Georgia Institute of Technology）發表了一款仿生義肢，透過超音波感測器掃描斷肢肌肉運動，再利用深度學習訓練電腦分辨肌肉運動以及手指控制的關係，讓斷肢者也可以分開控制義肢的手指，而這是目前商業化裝置都做不到的。

第一個使用這個AI義肢的人，是一位在工作時喪失右手的音樂家Jason Barnes，現在他可以再次用手彈出星際大戰的主題曲旋律，雖然還無法非常靈活的動作，但是比起現存的義肢已經是很大的進步。帶領這項研究的喬治亞理工學院設計教授Gil Weinberg表示，因為運用了超音波技術，即使沒有手指，義肢還是可以知道斷肢者想要移動哪一根手指。

Jason Barnes在工作時觸電，醫生不得已必須要截斷他的右前手臂，他日常所使用的義肢就如同一般市面上產品，藉由貼在肌肉上的肌電圖（Electromyogram，EMG）感測器控制義肢，並根據按壓的按鈕切換不同的模式，做出諸如握拳等動作。

Gil Weinberg說，肌電圖訊號不是很精準，因為有過多雜訊，導致於他們無法判斷每根手指移動的差異。不過超音波訊號可以偵測分辨連續且同時移動不同的手指。他也提到，這項應用的範圍很廣，甚至可以預見動動手指就能控制機器人的未來。