이 외골격은 AI를 사용하여 사람들이 더 적은 에너지로 더 빨리 걸을 수 있도록 도와줍니다. PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스. 수직 검색. 일체 포함.

이 외골격은 AI를 사용하여 사람들이 더 적은 에너지로 더 빨리 걸을 수 있도록 돕습니다.

외골격은 주로 소설의 영역에 국한되어 SF나 슈퍼히어로 영화에 등장하여 캐릭터를 더 강하고, 더 크거나, 더 파괴적으로 만듭니다(James Cameron의 화신, 다소 무서운 AMP 슈트 역할 "인간 오퍼레이터의 증폭기"이지만 실제로는 실제 인간이 들어있는 휴머노이드 전쟁 기계에 가깝습니다. 실제 사용 측면에서, 외골격 다음과 같은 산업 분야에서 테스트 또는 개발되었습니다. 자동차 제조, 비행기 여​​행Walk Through California 프로그램, 건강 관리; 이것은 주로 사람들이 무거운 물건과 자재를 들어올리는 데 도움이 됩니다.

새로운 외골격은 사람들이 걸을 수 있도록 돕는 다른 목적을 제공합니다. 스탠포드 바이오메카트로닉스 연구소(Stanford Biomechatronics Laboratory)의 엔지니어들이 개발한 이 장치는 이번 주 에 발표된 논문에 설명되어 있습니다. 자연. 간단히 말해서, 착용자에게 걸음을 내디딜 때마다 앞으로 나아갈 수 있도록 해주는 전동 부츠입니다. 하지만 차별화된 점은 키, 체중 및 보행 속도가 다른 표준이 아니라 사용하는 사람마다 기능이 맞춤화되어 있다는 것입니다.

[포함 된 콘텐츠]

"이 외골격은 사람들이 현실 세계를 정상적으로 걸을 때 도움을 개인화합니다."라고 말했습니다. 스티브 콜린스, Stanford Biomechatronics Laboratory를 이끄는 기계 공학 부교수 릴리스를 누르십시오. "그리고 그 결과 보행 속도와 에너지 경제성이 크게 향상되었습니다."

개인화는 팀이 에뮬레이터, 즉 연결된 자원 봉사자로부터 모션 및 에너지 소비에 대한 데이터를 수집하는 기계를 사용하여 훈련한 기계 학습 알고리즘에 의해 활성화됩니다. 자원 봉사자들은 버스를 타거나 공원을 산책하는 것과 같은 상상의 시나리오에서 다양한 속도로 걸었습니다.

알고리즘은 이러한 시나리오와 사람들의 에너지 소비 사이의 연결을 도출하고 연결을 적용하여 착용자가 실제로 유용한 방식으로 걸을 수 있도록 돕는 방법을 실시간으로 학습합니다. 새로운 사람이 부츠를 신으면 알고리즘이 걸을 때마다 다른 패턴의 도움을 테스트하여 그에 따라 움직임이 어떻게 변하는지 측정합니다. 짧은 학습 곡선이 있지만 평균적으로 알고리즘은 단 XNUMX시간 만에 새로운 사용자에게 효과적으로 적응할 수 있었습니다.

외골격은 발목에 토크를 가하여 착용자의 종아리 근육 기능의 일부를 대체하여 작동합니다. 사용자가 한 발짝 내디딜 때 발가락이 땅에서 떨어지기 직전에 장치가 발을 밀어내는 데 도움이 됩니다. 그것은 꽤 잘 작동했습니다. 평균적으로 사람들은 평소보다 9% 더 빨리 걸으면서 17% 더 적은 에너지를 소비했습니다. 트레드밀에서의 직접적인 비교에서 외골격은 유사한 장치의 노력을 약 XNUMX배 감소시켰습니다.

걷는 데 드는 노력을 줄이는 것은 일반적으로 우리 대부분이 목표로 삼아야 하는 목표가 아닙니다. 미국인들은 그 반대가 필요합니다. 그러나 외골격을 개발한 팀은 외골격이 노인이나 장애인을 포함한 이동 장애가 있는 사람들을 돕는 데 사용되는 것을 보고 있습니다.

“향후 XNUMX년 동안 개인화 지원 및 효과적인 휴대용 외골격 많은 사람들이 이동성 문제를 극복하거나 활동적이고 독립적이며 의미 있는 삶을 살 수 있는 능력을 유지하도록 돕습니다.”라고 연구 저자이자 생명공학 연구원인 Patrick Slade가 말했습니다. 릴리스를 누르십시오.

외골격이 현재 프로토타입 단계에 있다는 점을 감안할 때 조만간 더 넓은 사용자 기반에 도달하지 못할 것입니다. 또한, 지금까지 건강한 20대 중반의 성인에게만 테스트되었으므로 실제로 보행에 도움이 필요한 사람들을 위해 새로운 테스트를 수행하고 조정해야 합니다.

팀은 또한 착용자의 균형을 개선하고 관절 통증을 줄이는 데 도움이 되는 반복을 설계할 계획입니다. 그들은 장치의 잠재력에 대해 낙관적입니다. “이 기술이 많은 사람들에게 도움이 될 것이라고 생각합니다.” 말했다 콜린스.

이미지 신용 : 스탠포드 대학교/커트 힉맨

타임 스탬프 :

더보기 특이점 허브