Костюм использует электрические импульсы, чтобы помогать мышцам выполнять действия, которые человек никогда раньше не выполнял.
Представьте: вы подходите к незнакомому станку на производстве и ваши руки сами выполняют правильную последовательность действий не потому что вы изучили инструкцию, а потому что костюм на вашем теле буквально направляет каждую мышцу. И это уже рабочий прототип, созданный учёными из Чикагского университета: система объединяет электростимуляцию мышц с мультимодальным ИИ. Разработка уже получила главную награду крупнейшей в мире конференции по взаимодействию человека и компьютера, но до повседневного продукта ещё далеко, хотя сама идея носимого помощника уже давно развивается в форме лёгких экзоскелетов. Что же умеет костюм?
Систему разработали аспиранты Юн Хо и Ромен Нит под руководством исследователя Педро Лопеса в лаборатории Human Computer Integration Lab (HCintegration) Чикагского университета. Костюм состоит из четырёх ключевых компонентов:
Вся эта связка работает в реальном времени. Камера на очках видит, что перед вами. Датчики отслеживают положение тела. ИИ анализирует контекст и генерирует инструкции какой сустав двигать, в каком направлении и в какой последовательности. А электроды передают эти команды напрямую мышцам, заставляя тело совершать нужные движения. Причём никаких заранее записанных программ не требуется.
Алгоритм работы умного костюма с EMS.
Электрическая стимуляция мышц (EMS) технология не новая, и раньше её уже рассматривали как способ усиливать возможности тела. Она десятилетиями используется в реабилитации, обучении игре на фортепиано, тренировках жестового языка и даже в фитнесе. Суть простая: слабые электрические импульсы подаются на определённые мышцы и вызывают их сокращение. Но у всех предыдущих систем была одна принципиальная проблема они работали по жёстким сценариям.
Запрограммируйте такую систему трясти аэрозольный баллончик перед покраской она будет трясти. Покажите ей баллончик с кулинарным маслом, который трясти не нужно, она всё равно будет трясти. Контекст для неё не существовал.
Новая система принципиально отличается тем, что умеет рассуждать о контексте. Камера видит объект, датчики считывают позу тела, а ИИ обрабатывает всё это вместе и генерирует инструкции, адаптированные к конкретному моменту и конкретной ситуации. Это как разница между навигатором, который выдаёт один и тот же маршрут независимо от пробок, и навигатором, который перестраивается на лету.
Умные очки фиксируют то, что находится перед пользователем, костюм с функцией отслеживания движений считывает его позу в режиме реального времени, а искусственный интеллект обрабатывает все эти данные и решает, какой сустав нужно задействовать, в каком направлении и в каком порядке.
Между ИИ и телом человека стоит четвёртый слой системы анатомический фильтр безопасности. Его задача: не дать искусственному интеллекту навредить пользователю. Если модель вдруг отдаёт команду повернуть запястье на 180 градусов (что физически невозможно без травмы), система автоматически перераспределяет это движение на несколько суставов.
В лабораторных тестах костюм с фильтром безопасности делал значительно меньше ошибок, чем базовая модель ИИ без учёта анатомии тела. Это критически важно: любое устройство, способное двигать ваше тело, должно понимать его пределы.
А на практике всё выглядит проще, чем звучит. Пользователь подходит к незнакомому окну, говорит: EMS, помоги мне открыть это, и система определяет тип ручки, после чего электрически направляет пальцы, запястье и локоть через правильную последовательность движений. Если интересно, подробное видео можно посмотреть здесь.
Участники тестируют систему, чтобы открыть незнакомое окно. ИИ определяет тип ручки и с помощью электродов направляет пальцы, запястье и локоть в нужной последовательности.
Команда выделяет три ближайших сценария использования:
Интересно, что в пользовательских тестах, когда система намеренно допускала ошибки, участники их замечали, корректировали голосовыми командами и всё равно выполняли задачу. Один из участников отметил, что собственная интуиция тела делала ошибки немедленно очевидными. Это обнадёживающий сигнал: человек действительно остаётся в петле контроля, а не становится пассивной марионеткой.
При всей впечатляющей демонстрации исследователи честно признают: до массового продукта ещё далеко. Вот основные ограничения:
Девушка дала команду «открыть это». Система оценила, ответила, дальше даётся команда «продолжить», после чего костюм открывает банку.
Есть и тревожная сторона. Костюм, который может двигать ваше тело, это, в теории, костюм, который можно взломать. Обеспечение защиты от кибератак обязательное условие для любого серьёзного применения в реальном мире. Сроков коммерческого выпуска пока не объявлено.
Это пока не то, что можно просто надеть в повседневной жизни, а скорее костюм супергероя, с которым исследователи экспериментируют в лаборатории, признал Педро Лопес.
Проект получил награду Best Paper Award на конференции ACM CHI 2026 в Барселоне крупнейшем мировом форуме по взаимодействию человека и компьютера. Полный текст статьи Generative Muscle Stimulation доступен в цифровой библиотеке ACM.
Почему это важно за пределами лаборатории? Потому что это первый шаг к принципиально новому способу передачи физических навыков. До сих пор обучение движениям требовало либо наблюдения и повторения (классический смотри и делай), либо словесных инструкций. Чикагская система предлагает третий путь: ИИ, который видит контекст, понимает задачу и физически проводит тело через правильное действие.
А вы уже подписаны на наш канал в MAX?
Если нет, самое время это сделать!
Пока это лабораторный прототип с заметными ограничениями. Но сама идея мост между цифровым интеллектом и физическим телом, замыкающий петлю не через экран, а через мышцы заслуживает внимания. Особенно если вспомнить, сколько профессий в мире до сих пор требуют именно физических навыков, которые трудно описать словами, но можно показать руками.














Арабские ученые разработали самые маленькие солнечные панели в мире
Примерно с 2010 года в мире появляется все больше компактных устройств. Речь идет о разного рода беспилотных дронах, медицинских сенсорах и так далее. Они
Разработан новый способ зарядки носимых устройств. Остается надеяться, что он рабочий
По данным исследовательской компании Gartner, в 2017 году в мире было продано 140 миллионов носимых устройств. В своем отчете специалисты орга