假肢具有電動膝蓋、腳踝，幫助患者行走對於從失去肢體和行動不便中恢復的人來說，先進的假肢是必不可少的。機器人假肢不僅可以替代丟失的肢體，為患者提供功能，還可以在心理上幫助患者感覺完整。這些修復術的主要問題是成本高，保險可能無法承擔。
機器人假肢或也許不是截肢患者的最完美的解決方案，安裝一支機器人假肢往往需要技術人員花費數小時來手動調整它們，直到它們與截肢患者佩戴後步伐完美地接合，並且需要更多時間來教導佩戴者如何獨立地與它們一起行走，而不是成為累贅。並且相較於傳統的假肢，成本確實會高上許多。但好消息是，由於人工智慧（AI）的出現，一種更好解決方式可能會誕生。
曼徹斯特大學的學生設計並製造了一個3D列印的低成本機器人假肢手，可以為截肢者提供更便宜的替代品。
手的關節都可以完全擺放，每個手指和拇指都可以移動並握拳。手的功能允許其用戶執行簡單的日常任務，例如拾取物品，使用刀叉進食，打字和點擊滑鼠或打開門。它甚至可以玩石頭剪刀。
在最近的一篇發表在IEEE雜誌上的文章中提到，「機器人假肢比被動假肢提供更大的功能，但我們面臨著調整大量控制參數以便為個別截肢者用戶個性化設備的挑戰。傳統的控制設計或最新的機器人技術不容易解決這個問題。此時強化學習自然具有吸引力。我們在跑步機上以固定速度行走的兩個受實驗者（一個健全的受試者和一個截肢受試者）上測試了ADP調諧器。ADP調諧器學會達到目標步態運動學，平均步行300步或步行10分鐘。觀察到改進的ADP調整性能。據我們所知，我們的個性化機器人假肢的方法是首次實現在線ADP學習控制涉及人類受試者的臨床問題。「
研究人員也在積極推動人工智慧的培訓技術，在一次測試中，他們開發的AI系統僅需10分鐘，就能幫助假肢佩戴者在平地上自然行走。
亞利桑那州立大學電子，計算機和能源工程教授說道：「當我們身上有異物時，身體會發生奇怪的排異反應，所以當我們僅花10分鐘就能讓假肢佩戴者在平地上自然行走，從某種意義上說，我們的AI強化學習算法學會了與人體合作。」
那其中的過程是怎麼樣的呢？當機器人肢體被運動時，AI模型考慮了各種參數，這些參數定義了使用肢體時力和運動之間的關係。例如，機器人關節的柔韌度，或者前肢允許的垂直運動範圍。
在研究人員的實驗中，需要調整十幾個參數。訓練數據是由截肢者在短暫的使用中（15至20分鐘）記錄並提供給算法，隨著時間的推移學習識別來自嵌入在假肢中的傳感器的模式。為了安全起見，研究人員施加限制以避免可能導致穿著者跌倒的情況。通過各種計算和資料庫的數據，使得穿著者可以相對舒適地行走。
該團隊已經在策劃未來的工作。他們打算訓練算法來處理垂直運動，例如步驟，並且他們希望創建可用於在實驗室會話之外收集訓練數據的假肢的無線版本。