Инженер из китайского технологического хаба Шэньчжэнь представил инновационный прототип инвалидного кресла, которое подчиняется мысленным командам пользователя. Уникальность разработки заключается не только в технологии нейроуправления, но и в кратчайших сроках реализации: устройство было собрано и запрограммировано в рамках хакатона всего за 48 часов.

История создания и технологический прорыв

Автором проекта выступил 33-летний Ван Нин. На создание нейроинтерфейса его подтолкнул личный трагический опыт: после серии операций на спинном мозге мужчина столкнулся с полным параличом, сохранив подвижность только глазных мышц. Этот период реабилитации стал фундаментом для разработки системы, способной вернуть мобильность людям с тяжелыми нарушениями опорно-двигательного аппарата.

Как сообщает издание South China Morning Post, представленный образец считывает биоэлектрические сигналы мозга и интерпретирует их в команды для движения электромоторов. В дополнение к самому креслу разработчик представил:

  • Специализированное мобильное приложение для мониторинга состояния пользователя.
  • Набор инструментов для цифровой реабилитации.
  • Систему экстренного оповещения для связи с медицинским персоналом.

Перспективы инклюзивных технологий в КНР

Разработка получила высокую оценку на технологическом конкурсе в провинции Гуандун. Ван Нин подчеркнул, что его главной целью было упрощение повседневной жизни тех, кто оказался в аналогичной ситуации. Подобные нейроинтерфейсы (BCI) являются одним из приоритетных направлений развития медицинских технологий в Китае до 2030 года.

«Житель юго-восточного Китая превратил свой опыт паралича в источник вдохновения, создав прототип инвалидной коляски, управляемой силой мысли», — отмечают организаторы конкурса.

Несмотря на статус прототипа, эксперты отмечают высокий потенциал проекта для коммерциализации. Внедрение подобных решений позволит значительно снизить порог зависимости людей с инвалидностью от посторонней помощи и интегрировать их в активную социальную среду. В ближайшее время команда планирует доработать алгоритмы распознавания сигналов для повышения точности маневрирования в ограниченном пространстве.