Neuer Algorithmus verbessert Steuerung von Handprothesen

Noch bis zum 5. April präsentiert sich die Universität Bielefeld auf der Hannover Messe 2019. Die Forschenden stellen Plattformen und Anwendungen für maschinelles Lernen vor. Ein Beispiel ist ein neues Verfahren für die schnelle Anpassung von Handprothesen.

Das System ermöglicht auch dann eine einwandfreie Steuerung einer Handprothese, wenn sich die Messelektroden auf der Haut verschoben haben. Das System ist eine von vier Präsentationen der Universität, zu denen auch ein neues Startup-Unternehmen von Exzellenzcluster Kognitive Interaktionstechnologie (CITEC)-Forschenden gehört.

Handprothesen-Algorithmus gleicht Störungen aus

Mit modernen Handprothesen lässt sich die Funktion der Hand teilweise wiederherstellen: Elektroden auf dem Armstumpf messen die Muskelsignale, ein Algorithmus leitet daraus die gewollte Handbewegung ab und eine Prothese führt die Bewegung aus. Solche Prothesen sind aber anfällig für Störungen, vor allem die Verschiebung der Elektroden auf der Haut. Die Forschungsgruppe Maschinelles Lernen von Professorin Dr. Barbara Hammer hat ein System entwickelt, das Störungen infolge von Elektrodenverschiebungen ausgleicht. Ein Algorithmus für Maschinelles Lernen passt das Steuerungssystem, wie es in der Klinik eingestellt wurde, auf die neue Elektrodenposition im Alltag an. Das Besondere: Es kommt mit sehr wenigen Daten aus. „Das macht das neue Verfahren auch für die Industrie interessant“, sagt Sebastian Wrede. „Auch hier müssen Systeme oft mit wenigen Beispieldaten auskommen.“

Interessierte können die Manschette des Handprothesensystems auf dem Stand der Universität Bielefeld auf der Hannover Messe 2019 in Halle 16 (Stand A04) testen. Der Stand ist Teil der gemeinschaftlichen Ausstellungsfläche des Spitzenclusters it’s OWL (Intelligente Technische Systeme in Ostwestfalen-Lippe).