یہ Exoskeleton AI کا استعمال لوگوں کو کم توانائی کے ساتھ تیز چلنے میں مدد کرنے کے لیے کرتا ہے PlatoBlockchain ڈیٹا انٹیلی جنس۔ عمودی تلاش۔ عی

یہ Exoskeleton لوگوں کو کم توانائی کے ساتھ تیز چلنے میں مدد کرنے کے لیے AI کا استعمال کرتا ہے۔

Exoskeletons بڑی حد تک افسانے کے دائرے تک ہی محدود رہے ہیں، جو کہ کرداروں کو مضبوط، لمبا، یا زیادہ تباہ کن بنانے کے لیے سائنس فائی یا سپر ہیرو فلموں میں دکھائی دیتے ہیں (جیمز کیمرون میں اوتار، کسی حد تک خوفناک AMP سوٹ کے طور پر کام کرتا ہے ایک "انسانی آپریٹر کا یمپلیفائر"، لیکن یہ واقعی ایک ہیومنائڈ وار مشین کی طرح ہے جس کے اندر ایک حقیقی انسان ہے)۔ حقیقی دنیا کے استعمال کے لحاظ سے، exoskeletons جیسے صنعتوں میں تجربہ کیا گیا ہے یا تیار کیا گیا ہے۔ کار مینوفیکچرنگ, ہوائی سفر، فوجی، اور صحت کی دیکھ بھال; یہ زیادہ تر لوگوں کو بھاری اشیاء اور مواد اٹھانے میں مدد کرنے کے لیے ہیں۔

ایک نیا exoskeleton ایک مختلف مقصد پورا کرتا ہے: لوگوں کو چلنے میں مدد کرنا۔ اسٹینفورڈ بائیو میکیٹرونکس لیبارٹری کے انجینئروں کے ذریعہ تیار کردہ، اس آلے کو اس ہفتے شائع ہونے والے ایک مقالے میں بیان کیا گیا ہے۔ فطرت، قدرت. مختصراً، یہ ایک موٹرائزڈ بوٹ ہے جو پہننے والوں کو ہر قدم کے ساتھ آگے بڑھاتا ہے۔ جو چیز اسے الگ کرتی ہے، وہ یہ ہے کہ اس کا فنکشن ہر اس شخص کے لیے موزوں ہے جو اسے مختلف اونچائیوں، وزنوں اور چلنے کی رفتار میں معیاری ہونے کے بجائے استعمال کرتا ہے۔

[سرایت مواد]

"یہ exoskeleton مدد کو ذاتی بناتا ہے کیونکہ لوگ حقیقی دنیا میں عام طور پر چلتے ہیں،" نے کہا اسٹیو کولنز, مکینیکل انجینئرنگ کے ایسوسی ایٹ پروفیسر جو اسٹینفورڈ بائیو میکیٹرونکس لیبارٹری کی قیادت کرتے ہیں رہائی دبائیں. "اور اس کے نتیجے میں چلنے کی رفتار اور توانائی کی معیشت میں غیر معمولی بہتری آئی۔"

پرسنلائزیشن کو مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے فعال کیا گیا ہے، جسے ٹیم نے ایمولیٹروں کے استعمال سے تربیت دی ہے، یعنی وہ مشینیں جو ان رضاکاروں سے حرکت اور توانائی کے اخراجات سے متعلق ڈیٹا اکٹھا کرتی ہیں جو ان سے منسلک تھے۔ رضاکار تصوراتی منظرناموں کے تحت مختلف رفتار سے چلتے تھے، جیسے بس پکڑنے کی کوشش کرنا یا پارک میں ٹہلنا۔

الگورتھم نے ان منظرناموں اور لوگوں کے توانائی کے اخراجات کے درمیان روابط پیدا کیے، کنکشنز کو حقیقی وقت میں سیکھنے کے لیے لاگو کیا کہ پہننے والوں کو اس طریقے سے چلنے میں مدد کیسے کی جائے جو ان کے لیے درحقیقت مفید ہو۔ جب کوئی نیا شخص بوٹ لگاتا ہے، تو الگورتھم ہر بار چلنے پر مدد کے مختلف نمونوں کی جانچ کرتا ہے، اس بات کی پیمائش کرتا ہے کہ جواب میں ان کی حرکات کیسے بدلتی ہیں۔ سیکھنے کا ایک مختصر وکر ہے، لیکن اوسطاً الگورتھم صرف ایک گھنٹے میں خود کو نئے صارفین کے لیے مؤثر طریقے سے تیار کرنے میں کامیاب رہا۔

Exoskeleton ٹخنوں پر ٹارک لگا کر کام کرتا ہے، پہننے والے کے بچھڑے کے پٹھوں کے کچھ کام کی جگہ لے کر۔ جیسے ہی صارفین ایک قدم اٹھاتے ہیں، اس سے پہلے کہ ان کی انگلیوں کی انگلیاں زمین سے نکلنے والی ہوں، ڈیوائس ان کی مدد کرتا ہے۔ یہ بہت اچھا کام کیا؛ اوسطاً، لوگ معمول سے 9 فیصد تیز چلتے ہیں جبکہ 17 فیصد کم توانائی خرچ کرتے ہیں۔ ٹریڈمل پر براہ راست موازنہ میں، exoskeleton اسی طرح کے آلات کی کوششوں میں تقریباً دو گنا کمی فراہم کرتا ہے۔

پیدل چلنے میں لگنے والی محنت کو کم کرنا عام طور پر ایسا مقصد نہیں ہے جس کے لیے ہم میں سے زیادہ تر کا مقصد ہونا چاہیے۔ اگر کچھ بھی ہے تو، امریکیوں کو اس کے برعکس ضرورت ہے۔ لیکن جس ٹیم نے exoskeleton تیار کیا ہے وہ دیکھتی ہے کہ اس کا استعمال نقل و حرکت کی خرابی والے لوگوں کی مدد کے لیے ہوتا ہے، بشمول بوڑھے یا معذور افراد۔

"مجھے یقین ہے کہ اگلی دہائی میں ہم ذاتی مدد اور موثر پورٹیبل کے ان خیالات کو دیکھیں گے۔ exoskeletons بہت سے لوگوں کو نقل و حرکت کے چیلنجوں پر قابو پانے یا فعال، آزاد اور بامعنی زندگی گزارنے کی صلاحیت کو برقرار رکھنے میں مدد ملتی ہے،" مطالعہ کے مصنف اور بائیو انجینیئرنگ کے محقق پیٹرک سلیڈ نے کہا۔ رہائی دبائیں.

یہ دیکھتے ہوئے کہ exoskeleton فی الحال پروٹوٹائپ مرحلے میں ہے، یہ جلد ہی وسیع تر صارف کی بنیاد تک نہیں پہنچ پائے گا۔ اس کے علاوہ، اب تک اس کا تجربہ صرف صحت مند بالغوں پر ان کے 20 کی دہائی کے وسط میں کیا گیا ہے، اس لیے نئے ٹیسٹ کرنے کی ضرورت ہوگی اور ان لوگوں کے لیے ایڈجسٹمنٹ کی جائے گی جنہیں چلنے میں مدد کی ضرورت ہے۔

ٹیم اعادہ کو ڈیزائن کرنے کا بھی منصوبہ بنا رہی ہے جو پہننے والوں کے توازن کو بہتر بنانے اور یہاں تک کہ جوڑوں کے درد کو کم کرنے میں مدد کرتی ہے۔ وہ اپنے آلے کی صلاحیت کے بارے میں پر امید ہیں۔ "مجھے واقعی لگتا ہے کہ یہ ٹیکنالوجی بہت سارے لوگوں کی مدد کرے گی،" نے کہا کولنز۔

تصویری کریڈٹ: اسٹینفورڈ یونیورسٹی / کرٹ ہیک مین

ٹائم اسٹیمپ:

سے زیادہ یکسانیت مرکز