В 2008 году японская Cyberdyne начала сдавать в аренду клиникам экзоскелеты HAL, и к 2012 году в Японии работало более 300 таких устройств в сотне клиник. Реабилитация пациентов с травмами спинного мозга демонстрировала впечатляющие результаты, но широкого внедрения не случилось: первая клиника в США получила HAL только в 2018 году, а к 2026 году ситуация почти не изменилась. Проблема, как показано в статье IEEE Spectrum, в том, что бионические устройства отлично работают в лабораторных условиях, но дают сбои в реальной среде.

Этот разрыв ярко виден на примере миоэлектрических протезов, таких как bebionic от Ottobock. В лаборатории они распознают 14 положений руки с точностью свыше 95%, но на практике сталкиваются с временным дрейфом сигнала — мышечные электрические сигналы меняются из-за потоотделения, усталости мышц или смещения гильзы. Эта проблема известна с 1990-х годов и до сих пор не решена ни в одном коммерческом устройстве. Исследователи пробуют объединять данные с разных сенсоров или обучать модели на больших выборках, но оба подхода пока в стадии исследований. Лаборатория Университета Джонса Хопкинса в марте 2025 года представила протез с трёхслойной сенсорной матрицей, которая в лаборатории идентифицирует 15 предметов с точностью более 99%, но поведение за пределами контролируемых условий остаётся неясным.

Кохлеарные импланты — самая массовая бионическая технология, по данным JASA, ими пользуются более миллиона человек. Однако после 40 лет разработок они всё ещё плохо различают речь в шумной обстановке. Причина — межканальная интерференция: электрический ток от 12–22 электродов растекается в жидкости улитки, захватывая соседние частотные области, и мозг получает размытый сигнал. Увеличение числа электродов проблему не решает. Машинное обучение помогает персонализировать карту стимуляции: по нейронным откликам подбираются оптимальные частоты для каждого пациента. В апреле 2026 года Advanced Bionics объявила о разработке имплантов с прецизионной доставкой препаратов в улитку, что может уменьшить зону возбуждения нервов. Поможет ли это — пока неясно.

Нейроинтерфейсы, добравшиеся до мозга, сталкиваются с аналогичными физическими ограничениями, но подробности в исходном материале не раскрыты. Общая проблема бионики — алгоритмы, откалиброванные в стабильных лабораторных условиях, не справляются с изменчивостью биологических сигналов и внешней среды. Пока исследования сосредоточены на адаптивных алгоритмах и гибридных сенсорных системах, но до выхода из лабораторий ещё далеко.