Выпускник направления «Фундаментальная информатика и информационные технологии» Троицкого филиала ЧелГУ Евгений Рейнгард представил инновационную разработку в выпускной квалификационной работе – протез кисти руки с использованием искусственного интеллекта.
Ключевая особенность протеза, как поясняет автор разработки, – «концептуально новый подход, заключающийся в использовании технологий искусственного интеллекта для автоматизации схвата». Говоря простыми словами, протез самостоятельно определяет, что за объект оказался рядом, и подбирает такой вид схвата, который позволит крепко удержать предмет. Скорость реакции системы сопоставима с человеческой, что значительно упрощает жизнь пользователям.
Работа над проектом велась несколько лет совместно с научным руководителем – доцентом Андреем Фадеевым. Идея разработки современного протеза появилась у Евгения еще на втором курсе и последовательно развивалась. Роли в команде распределились следующим образом: концепция и техническая реализация (инженерная и программная части) легли на плечи выпускника, который создавал протез в домашних условиях, а научный руководитель курировал процесс и предоставлял необходимые материалы.
Изначально создатели рассматривали бионический подход, но столкнулись с его недостатками: высокой сложностью настройки и эксплуатации, а также дороговизной. Это привело к выбору технологий компьютерного зрения и машинного обучения. Обращение к этим разным областям знаний потребовало поиска компромиссов, особенно при проектировании механики захвата. Ограниченный бюджет вынудил использовать сервоприводы и возвратные механизмы пальцев, а также тщательно подбирать классы объектов для распознавания, фокусируясь на повседневных предметах.
Техническая реализация базируется на оригинальном взаимодействии мехатроники протеза (на базе микропроцессора Arduino UNO) и системы распознавания объектов, включающей веб-камеру и программное обеспечение на основе искусственного интеллекта. Работа с бюджетным микропроцессором привела к неожиданному, но эффективному инженерному решению.
Евгений Рейнгард, автор разработки:
– В процессе разработки мы проверяли различные гипотезы. Была идея добавить интерфейс протеза для более удобного запуска и отслеживания действий, а также вывода необходимой информации, но он оказывал большую нагрузку на компьютер при небольшой полезности для пользователя. Так как мы использовали бюджетный микроконтроллер Arduino UNO, который имеет небольшую мощность, сжатие пальцев протеза происходит поочередно с интервалом в 300 мс. Поочередное сгибание пальцев сделано для того, чтобы исключить перегрузку микроконтроллера, а также не снабжать протез дополнительными источниками питания.
Система демонстрирует устойчивость к «крайним случаям» (edge case): она способна распознавать частично скрытые объекты (до 25–50% объема) и адаптироваться к разному освещению. Избыточный свет улучшает выделение контуров, необходимых для качественного функционирования протеза, а для работы в темноте предусмотрены варианты доработки системы. Например, дополнительная подсветка или модификация камеры.
Актуальность разработки, по мнению авторов, крайне высока в свете роста травматизма: на производстве, во время катаклизмов или военных конфликтов. Евгений подчеркивает, что их протез, благодаря использованию компьютерного зрения, не только прост в эксплуатации, но и потенциально имеет низкую стоимость, что повышает его доступность. Выпускник планирует совершенствовать текущую разработку и создавать новые виды протезов, вдохновляясь возможностью помогать людям.
Автор: Егор Буторин