CroatiaEin von Experten der Technischen Universität München entwickelter tragbarer Exoskeletthandschuh nutzt elektrische Signale von Unterarmmuskeln und maschinelles Lernen, um zu erkennen, wann ein Benutzer beabsichtigt, ein Objekt zu greifen. Der leichte, textilbasierte Handschuh verfügt über aufblasbare Luftpolster, die Finger- und Handgelenkbewegungen unterstützen und Benutzern mit gelähmten Händen ermöglichen, alltägliche Gegenstände wie Tassen, Teller und Utensilien sicher zu halten. Das System verwendet Elektromyographie-Sensoren (EMG), um die Muskelaktivität zu messen, und Algorithmen, um Greif-Absichten mit bis zu 97% Genauigkeit vorherzusagen. Der für Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit entwickelte Handschuh umfasst 13 pneumatische Röhren, die einzelne Luftkammern entlang der Hand aufblasen, um eine präzise Kontrolle über jede Finger- und Handgelenkbewegung zu ermöglichen. Die Technologie wurde in Zusammenarbeit mit jemandem getestet, der an amyotrophischer späterer Sklerose (ALS), einer fortschreitenden neurologischen Erkrankung leidet, die motorische Neuronen nach und nach und nach zerstört, während des Tests, konnte das System elektromyographische Sensoren zur Messung der Muskelaktivität und Algorithemen (EMG) einsetzen, um Muskelaktivität und Algorithmen zu messen.
Tendenz-Einschätzung (Mitte): Der Artikel präsentiert eine wissenschaftliche Entwicklung, die sich auf die medizinische Technologie und Rehabilitation konzentriert, die von Natur aus unpolitisch ist.
