사지절단 환자들의 희망

(사진=myopro)
(사진=myopro)

(AI타임스=김혜성 기자) AI 기술을 활용한 인공신체 구현 연구가 활발히 진행되고 있어 사지절단 환자들에게 희망을 주고 있다. 

 

인공신체, 폴리 메카니즘 설계

 

인공신체의 목표는 근전도 신호와 같은 생체신호를 인공신체에서 받아들여 환자들의 의지대로 움직일 수 있는 인터페이스를 개발하는것이 궁극적인 목적이다. 근전도 제어는 이식 혹은 부착을 통해 인체에 통합된 인간 보조 로봇, 혹은 재활 장치를 제어하기 위한 근전도 신호의 발견, 치료 등과 관련된 고급 기술을 필요로 한다. 

과학자들은 자연적인 인간의 손이 하는 움직임과 스타일을 재현할 수 있는 기능적 보철 설계를 개발, 연구하고 있다. 인공 손은 인간 손가락과 유사한 3개의 벤딩 관절을 가진 손가락을 활성화 시킬 수 있도록 하며, 엄지손가락 역시 신경 및 근육 행동을 나타낼 수 있는 근전도 감각 지각을 갖게 된다. 팔 역시 인간의 팔 관절과 비슷한 방식으로 구부러지면서 체중을 지니는 능력을 가질 수 있도록 시뮬레이션하여 인간의 움직임과 최대한 흡사한 폴리 메커니즘을 설계하고 있다.

 

AI, 신경신호 복잡도 개선

연구원들은 기계에 탑재된 인공지능 시스템을 이용해 팔에 전달되는 신경 신호를 깊이 있는 학습 기법으로 읽고 응답함으로써 의수의 통제와 복잡도를 개선할 수 있는 방법을 찾고 있다.

뇌에서 나와 개체의 근육을 제어하는 자연스러운 전기 펄스를 추적하는 근전도는 의족과 손, 휠체어와 기타 장비를 조작하는 데 사용된다. 하지만 손가락과 손의 세밀한 운동 제어에 관한 한 성능 차이는 여전히 숙제로 남아 있다.

팔다리 움직임을 제어하는 대부분의 근육은 한 근육이 수축할 때 다른 근육이 늘어나는 원리인 주동근과 길항근의 쌍방 활동으로 발생한다. 예를 들어, 팔꿈치를 구부릴 때는 팔뚝 근육이 수축해 삼두근이 늘어나고, 삼두근이 늘어나는 위치와 관련된 감각 정보가 전송하고, 다시 그 정보를 뇌로 전송한다. 이같은 주동근과 길항근의 근육 관계는 또한 사람들이 팔다리 관절의 위치와 강성을 독립적으로 조절할 수 있도록 한다. AI는 이러한 복잡한 신경 신호를 정리해 가장 효율적으로 움직일 수 있도록 도움을 줄 수 있다.

 

텍사스 댈러스 분교, 신경 네트워크 연구

텍사스대 댈러스 분교(UT Dallas) 연구원들은 의족 내 전용 처리 단원에서 신경 네트워크를 실시간으로 실행함으로써 손동작을 가속화하 하고 응답 속도를 내는 연구를 진행중이다. 

UT댈러스 분교의 선임 연구원인 자파자드(Mohsen Jafarzadeh)는 "이 연구에 사용된 신경 네트워크 시스템은 그래픽 인식과 시각 분석에 사용되었던 시스템이다. 그것을 팔에 적용시켜 얻어진 원시 근전도 데이터를 노이즈가 있는 특정 신호를 분리해 나온 결과물을 활용했다. 보통 이러한 신호는 수동 훈련 알고리즘에 사용된다."라고 설명했다.

그는 "특징 추출과 특징 묘사, 삭제는 엔드 투 엔드 최적화 모범 사례를 구현하기 위한 중요한 발걸음이다. 이러한 것들을 활용해 우리는 더 복잡한 의족을 설계할 수 있다." 라고 덧붙였다.

연구원들은 이러한 연구가 아직 갈길이 멀지만, 많은 데이터를 수집하고 네트워크를 형성하여 더 세밀한 동작을 구현 가능하도록 시스템을 개선해 나간다면 AI로 인공신체를 자연스럽게 구현 할 날이 멀지 않았다고 보고 있다. 또한 3D 프린팅 기술의 발전은 보다 세밀한 인공신체 구현에 도움을 줄 수 있어 사지절단 환자들에게 희망을 주고 있다.

【에이아이타임스 aitimes 에이아이타임즈】