¿Cómo podrían las piernas ortopédicas cibernéticas recibir información del cerebro?

Bueno, aquí en el presente tenemos prótesis controladas mediante el control de impulsos eléctricos en lo que queda de la extremidad a la que está unida la prótesis. Tenemos prótesis controladas mediante el monitoreo directo de los cerebros de las personas a las que se une la extremidad (bueno, monos, pero estoy bastante seguro de que se están realizando pruebas en humanos). Tenemos extremidades que son lo suficientemente inteligentes como para inferir la acción que deben tomar a partir de la orientación y la presión en la que se encuentran actualmente (según la excelente respuesta de EDL).

Pero estamos trabajando en el futuro, ¿verdad?

Los humanos ya han demostrado que pueden 'sentir' e interactuar incluso con dispositivos electrónicos muy simples implantados en su piel. (El proyecto Cyborg 2.0 es un ejemplo IIRC, en realidad no puedo buscar enlaces en este momento). El cerebro humano es un órgano notablemente plástico. Dale suficiente tiempo y puede adaptar la mayoría de las señales en algo útil/aprender a enviar diferentes señales para obtener el efecto que busca. También estamos haciendo avances notables en las máquinas que pueden traducir un conjunto de entradas arbitrarias en conceptos complejos en un conjunto de salidas arbitrarias (ver Google Translate). Combine esos dos con cualquier tecnología médica anti-rechazo que tenga para lograr un injerto óseo estable y médicamente seguro y no solo obtendrá una interfaz usable de nervio protésico, sino una a la que es bastante fácil acostumbrarse.

Es así: usando su Future Tech (tm), separa cada nervio del paquete de nervios que corre por la extremidad que elija. Cada uno de esos hilos (simplemente hazlos lo más finos que puedas, funcionará) se injerta en un relé bidireccional. Estos relés luego actúan como entradas para el procesador de la extremidad.

El procesador se inicializa en modo de 'aprendizaje'. Los técnicos que instalan la extremidad le piden al injertado que intente realizar una serie de acciones con el brazo que le falta (el tiempo transcurrido desde la lesión puede ser importante aquí). Al hacerlo, también le dicen al procesador lo que debe aprender a hacer. Con suerte, los nervios correctos se encenderán como un árbol de Navidad (por cierto, esto es muy similar a la forma en que se controlan las extremidades al monitorear el cerebro) y se pueden 'asignar' a las acciones correctas. De manera similar, los técnicos pueden enviar impulsos a los diversos grupos de nervios y preguntar cuáles son las sensaciones. Mapéalos correctamente y listo: tu brazo se mueve (casi) como lo recuerdas y se siente (casi) como antes.

Entonces entra en juego la neuroplasticidad. Con el tiempo, su cerebro aprendería a aceptar cualquier entrada y salida loca que se le diera, sería realmente difícil. El último paso fue básicamente para facilitar que su cerebro tome el control y 'reaprender' exactamente qué señales hacen qué y qué entradas significan qué. No será perfecto para empezar, pero si su cerebro está aprendiendo la extremidad y la extremidad está aprendiendo su cerebro, entonces debe esperar que la convergencia funcional de pensamiento/acción sea realmente bastante fluida.

Entonces, la extremidad está básicamente conectada exactamente a los nervios que solía ser.

Ahora, para el bit que coincide con su caso de uso: debido a que ahora tiene las asignaciones para la entrada y la salida asignadas de manera sensata, teóricamente podría usar ese procesador para controlar el mismo tipo de extremidad en cualquier lugar y en cualquier escala. Si tiene una persona con el cerebro plástico adecuado, incluso podría aprender a controlar una multitud de extremidades desde el mismo procesador, y si hay información sobre la mejor manera de traducir el mapeo de piernas bípedas a un mapeo de piernas cuadrúpedas, entonces se puede usar para minimizar el cantidad de reaprendizaje que tiene que hacer su cerebro.

Imagínese a un cirujano con brazos protésicos (para la estabilidad) que se coloca un auricular VR y toma el control directo de una herramienta quirúrgica laparoscópica como si fuera su propia extremidad. Si saben qué 'gestos con las manos' necesitan hacer para controlar la herramienta y la suite de aprendizaje automático sabe cómo traducir mejor el 'gesto' en una acción con la herramienta quirúrgica, muy pronto el cirujano dejará de pensar en términos de gestos y simplemente manipulará la herramienta directamente.

Ahora: este enfoque se enfrenta a problemas si al injertado le ha faltado la extremidad durante mucho tiempo o si, para empezar, nunca tuvo una extremidad. Entonces no tendrán tanta memoria (no realmente una memoria-memoria, más bien una memoria muscular) de la extremidad y los extremos de los nervios habrán ayudado de tal manera que no tendrán la misma I /O capacidad, por lo que será necesario reducir los nervios (me temo que la medicina futura nuevamente) y el proceso de aprendizaje de las extremidades será mucho más difícil.

TLDR: Los nervios van a la caja de medicina futura. La caja de medicina del futuro hace aprendizaje automático. La caja de medicina del futuro controla las extremidades.

ADDENDUM: Mucho de esto se basa en The Future, pero gran parte de la tecnología y los procedimientos ya son cosas reales o son extensiones plausibles de cosas reales.

La extremidad podría diseñarse para sentir las fuerzas que está experimentando. A partir de este conjunto de fuerzas, la extremidad podría inferir la intención del usuario y luego aplicar la rotación y el par de torsión correctos a las articulaciones apropiadas para permitir que el usuario complete la acción prevista.

Por ejemplo, cuando el usuario está sentado. La extremidad experimentará solo la fuerza de la gravedad y cualquier contrafuerza producida por la conexión con el muñón y posiblemente con la silla en la que está sentado el usuario. Cuando el usuario comienza a ponerse de pie, se inclina hacia adelante y, usando las nalgas y los abdominales, aplica fuerza de rotación a su cuerpo. caderas. Las extremidades experimentan esto como una fuerza de rotación que intenta rotar los muslos. Para que el movimiento se complete, las rodillas deben flexionarse, y dado que imagino que las rodillas son en realidad motores, generan el par necesario para levantar el cuerpo.

De manera similar, cuando está caminando e inclinándose hacia adelante, las piernas sienten la actitud del resto del cuerpo y el movimiento de los hombros cuando se aplica a las piernas, una especie de par de giro con una dirección de lado a lado. y, anticipando la intención, completa la moción.

Al menos, así es como diseño prótesis de movimiento adaptativo de alimentación hacia adelante.