Цей екзоскелет використовує штучний інтелект, щоб допомогти людям рухатися швидше з меншою енергією PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Цей екзоскелет використовує штучний інтелект, щоб допомогти людям ходити швидше з меншими витратами енергії

Екзоскелети здебільшого обмежувалися сферою фантастики, з’являючись у науково-фантастичних або супергеройських фільмах, щоб зробити персонажів сильнішими, вищими чи руйнівнішими (у фільмі Джеймса Кемерона Аватара, дещо жахливо Костюм AMP служить як «підсилювач людини-оператора», але насправді більше схожий на гуманоїдну бойову машину зі справжньою людиною всередині). З точки зору використання в реальному світі, екзоскелети були випробувані або розроблені в таких галузях, як виробництво автомобілів, Повітряна подорож, військовий та охорона здоров'я; вони здебільшого допомагають людям піднімати важкі предмети та матеріали.

Новий екзоскелет виконує іншу мету: допомагає людям ходити. Пристрій, розроблений інженерами Стенфордської лабораторії біомехатроніки, описано в статті, опублікованій цього тижня в природа. У двох словах, це моторизовані черевики, які дають користувачам поштовх вперед з кожним кроком. Однак те, що відрізняє його від інших, полягає в тому, що його функція адаптована для кожної людини, яка ним користується, а не стандартна для різного зросту, ваги та швидкості ходьби.

[Вбудоване вміст]

«Цей екзоскелет персоналізує допомогу, коли люди зазвичай ходять у реальному світі», — сказав Стів Коллінз, доцент кафедри машинобудування, який очолює Стенфордську лабораторію біомехатроніки, в прес-реліз. «І це призвело до надзвичайного покращення швидкості ходьби та економії енергії».

Персоналізація забезпечується алгоритмом машинного навчання, який команда навчила за допомогою емуляторів, тобто машин, які збирали дані про рух і витрати енергії від підключених до них добровольців. Волонтери йшли з різною швидкістю відповідно до уявних сценаріїв, наприклад, намагаючись встигнути на автобус або прогулятися парком.

Алгоритм встановлював зв’язки між цими сценаріями та енерговитратами людей, застосовуючи зв’язки, щоб у режимі реального часу навчитися допомагати людям ходити так, щоб це було для них справді корисно. Коли нова людина взуває черевики, алгоритм перевіряє іншу модель допомоги щоразу, коли вона ходить, вимірюючи, як змінюються її рухи у відповідь. Крива навчання невелика, але в середньому алгоритм міг ефективно пристосуватися до нових користувачів лише за годину.

Екзоскелет працює, застосовуючи крутний момент до щиколотки, замінюючи частину функції литкового м’яза користувача. Коли користувачі роблять крок, перед тим, як їхні пальці ніг збираються відірватися від землі, пристрій допомагає їм відштовхнутися. Це спрацювало досить добре; в середньому люди ходили на 9 відсотків швидше, ніж зазвичай, витрачаючи на 17 відсотків менше енергії. У прямому порівнянні на біговій доріжці екзоскелет забезпечив приблизно вдвічі менше зусилля, ніж аналогічні пристрої.

Зменшення зусиль, необхідних для ходьби, зазвичай не є метою, до якої більшість із нас має прагнути; якщо що, американцям потрібно навпаки. Але команда, яка розробила екзоскелет, бачить, що він використовується для допомоги людям з обмеженими можливостями пересування, включаючи людей похилого віку та інвалідів.

«Я вірю, що протягом наступного десятиліття ми побачимо ці ідеї персоналізації допомоги та ефективного портативного пристрою екзоскелети допомогти багатьом людям подолати проблеми з пересуванням або зберегти здатність жити активним, незалежним і змістовним життям», – сказав автор дослідження та дослідник біоінженерії Патрік Слейд у прес-реліз.

З огляду на те, що екзоскелет зараз знаходиться на стадії прототипу, він не скоро досягне більшої кількості користувачів. Крім того, наразі його тестували лише на здорових дорослих людей у ​​віці близько 20 років, тому потрібно буде провести нові тести та внести зміни для людей, які справді потребують допомоги при ходьбі.

Команда також планує розробити ітерації, які допоможуть покращити баланс користувачів і навіть зменшити біль у суглобах. Вони оптимістично дивляться на потенціал свого пристрою. «Я дійсно думаю, що ця технологія допоможе багатьом людям», сказав Коллінз.

Зображення Фото: Стенфордський університет / Курт Хікман

Часова мітка:

Більше від Хаб сингулярності