Команда ученых из New Jersey Institute of Technology представила новую методику обучения роботизированных экзоскелетов с помощью искусственного интеллекта и компьютерного моделирования. Такие экзоскелеты значительно экономят энергию при выполнении таких движений, как ходьба, бег и подъем по лестнице.
В исследовании, результаты которого были опубликованы в журнале Nature, было показано, что использование обученных контроллеров экзоскелета позволяет быстрее помогать двигаться, без проведения длительных экспериментов с участием человека.
Кроме того, метод может быть использован также для различных вспомогательных устройств.
Так, например, метод может быть применен к бионическим протезам выше или ниже колена, что позволит значительно улучшить качество жизни миллионам людей с ограниченной подвижностью.
Эта прорывная технология может быть использована для помощи людям с нарушениями мобильности, например, пожилым людям или пациентам после перенесенного инсульта, что позволит восстановить им мобильность и возможность выполнения повседневных задач. Исследователи сосредоточили внимание на возможности улучшения работы автономных встроенных систем искусственного интеллекта, которые интегрированы в физическую технологию.
Проведенная учеными работа является расширением предыдущих исследований, в которых проводилась разработка экзоскелетов для реабилитации нижних конечностей.
Обычно пациентам необходимо длительно «тренировать» экзоскелет для того, чтобы техника смогла знать, сколько необходимо силы (и когда ее применять), чтобы помочь человеку выполнять такие движения, как ходьба, бег или подъем по лестнице.
Новая разработка позволяет человеку сразу использовать экзоскелеты, так как моделирование с обратной связью использует как контроллер экзоскелета, так и физические модели скелетно-мышечной биомеханики.
Устройство изначально запрограммировано так, чтобы его можно было использовать сразу и при необходимости можно обновить аппаратный контроллер с помощью расширенного моделирования. Этот проект в будущем может быть использован для разработки индивидуальных адаптированных контроллеров, что поможет пользователям в выполнении различных видов деятельности.
Тестирование нового экзоскелета показало, что участникам исследования приходится тратить на 24,3% меньше метаболической энергии при ходьбе в роботизированном экзоскелете, по сравнению с ходьбой без экзоскелета.
