Jason Barnes นักดนตรีผู้สูญเสียแขนขวาไปในอุบัติเหตุในการทำงานกลับมาเล่นเปียโนได้อีกครั้งด้วยความช่วยเหลือจากแขนเทียมปัญญาประดิษฐ์ที่ถูกพัฒนาขึ้นโดยนักวิจัยจากสถาบัน Georgia Institute of Technology
ในแขนเทียมทั่วไปในปัจจุบัน เทคนิคที่นิยมใช้คือการติดตั้งเซ็นเซอร์ electromyogram (EMG) ที่จะตรวจจับสัญญาณไฟฟ้าที่ถูกส่งออกมาจากกล้ามเนื้อของแขน ซึ่งแม้จะสามาารถบ่งบอกได้ถึงการเคลื่อนไหว แต่ไม่สามารถควบคุมนิ้วแต่ละนิ้วในแขนเทียมได้ เนื่องจากสัญญาณดังกล่าวนั้นมีความยุ่งเหยิงเป็นอย่างมาก
ทว่าแขนเทียมปัญญาประดิษฐ์ของ Barnes นี้ ทีมวิจัยจากสถาบัน Georgia Institute ที่นำโดยศาสตราจารย์ Gil Weinberg นั้นได้ออกไอเดียในการใช้ตัวรับคลื่น ultrasound ที่ถูกใช้เป็นเครื่องมือในการตรวจสอบทิศทางการเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้ออย่างแพร่หลายอยู่แล้ว มาช่วยในการบ่งบอกการเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อให้ละเอียดยิ่งขึ้น และใช้เทคนิค deep learning ในการวิเคราะห์และระบุว่าการเคลื่อนไหวของกล้ามเนื้อนั้นหมายถึงนิ้วใด ทำให้ผู้ใช้แขนเทียม AI นี้สามารถขยับนิ้วเพื่อกดลงบนแต่ละคีย์ของเปียโนได้
ระบบ deep learning ดังกล่าวนี้ถูกพัฒนาขึ้นโดย TensorFlow deep learning framework บนฮาร์ดแวร์ GeForce GTX TITAN X GPU ของ Nvidia ที่มีฟีเจอร์ cuDNN ที่ช่วยเพิ่มความเร็วในการประมวลผล deep neural network ได้มากสูงสุดถึง 3 เท่าเมื่อเทียบกับ Pascal GPU ทั่วไป
แขนเทียมปัญญาประดิษฐ์ดังกล่าวจึงทำให้ Jason Barnes สามารถกลับมาบรรเลงบทเพลงของ Beethoven ได้อีกครั้ง รวมไปถึงเพลงธีมของ Star Wars ภาพยนตร์ที่เป็นแรงบันดาลใจของแขนเทียมดังกล่าว (ที่คล้ายกับแขน bionic ของ Luke Skywalker)
Gil Weinberg นักวิจัยผู้นำโครงการนี้นั้นเป็นผู้ก่อตั้งศูนย์เทคโนโลยีดนตรีของสถาบัน Georgia Tech ที่มุ่งเน้นในการใช้เทคโนโลยี AI เข้ามาเปลี่ยนแปลงดนตรีที่พวกเรารู้จัก โดยนอกจากผลงานแขนเทียมเล่นเปียโนได้แล้ว ก่อนหน้านี้ Weinberg ยังได้เคยทำงานร่วมกับ Barnes ในการสร้างแขนเทียมที่ทำให้เขาสามารถกลับมาตีกลองได้ถูกจังหวะอีกครั้ง ซึ่ง Barnes ก็ได้พาแขนเทียมนี้ออกทัวร์คอนเสิร์ตไปยัง 4 ทวีปทั่วโลก
Weinberg กล่าวว่าไอเดียของเขาในการสร้างแขนเทียมคือการมอบความสามารถเดิม หรือความสามารถที่ดีกว่าเดิม กลับให้กับผู้ที่สูญเสียแขนไป โดยเขาเชื่อว่าการใช้ deep learning นั้นจะสามารถทำลายข้อจำกัดของมนุษย์ได้
