Kalibrálás nélkül is bárki felveheti: AI-vezérelt exoszkeleton segíti a mozgást

A Georgiai Technológiai Egyetem kutatóit az a cél vezérelte az univerzális exoszkeleton létrehozásával, hogy megvédjék a fizikai dolgozókat a fájdalmas sérülésektől, de segítsék a mozgáskorlátozott, például agyvérzés miatt részlegesen lebénult betegeket is, a mobilitásuk visszanyerésében. A robotvázukhoz hasonló, eddig bemutatott megoldások, ha működőképesek is, általában drasztikus erőfeszítések árán lehet csak felprogramozni, kalibrálni vagy az adott beteg igényeire szabni őket, és akkor még nem beszéltünk a különböző helyzetekre való felkészítésükről. Az amerikai intézetben megalkotott exoszkeleton ezekhez képest sokkal egyszerűbben beüzemelhető és használható, ezáltal valóban kikövezheti az utat a technológia otthonokban és munkahelyeken vagy más alkalmazásokban való használata felé.

A tudósok AI-alapú mélytanulási algoritmusokkal vértezték fel a robotvázat, hogy az autonóm módon szolgálja ki a változatos fiziológiai állapotban lévő felhasználók igényeit: támogassa őket például a járásban, az állásban és a lépcső- vagy rámpamászásban. A tudósok ezt a megoldást „egységes vezérlési keretnek” nevezik.

„A cél az volt, hogy ne egyszerűen különböző tevékenységekre kiterjedő vezérlést biztosítsunk, hanem egyetlen egységes rendszert hozzunk létre. Nem kell gombokat nyomkodni, hogy váltani tudjunk az üzemmódok között, és nem kell valamilyen osztályozó algoritmus, ami megpróbálja prognosztizálni, hogy lépcsőt mászunk vagy gyalogolunk” - magyarázta Aaron Young docens, az exoszkeleton egyik alkotója és a szerkezetről szóló tanulmány társszerzője. Ami igazán király ebben a gépben, hogy minden egyes személy belső dinamikájához külön alkalmazkodik, mindenféle hangolás vagy heurisztikus beállítás nélkül, és ez óriási különbség a területen végzett más munkákhoz képest. Nincs szükség alany-specifikus hangolásra vagy paraméterek megváltoztatására ahhoz, hogy működjön.”

A korábbi, ehhez hasonló innovációk főként egy adott tevékenység robotikai támogatására koncentráltak, de a georgiai kutatók más utat választottak, és nem a környezetre, hanem az emberi izmokra és ízületekre összpontosítottak.

„Feladtuk, hogy megpróbáljuk az emberi mozgást ún. diszkretizált módok alá beerőltetni, mint mondjuk a sík talajon járás vagy a lépcsőmászás, hiszen a valódi mozgás ezeknél sokkal rendezetlenebb. A vezérlőnket inkább a felhasználó alapvető fiziológiájára alapoztuk – jegyezte meg Dean Molinaro doktorandusz hallgató, a tanulmány vezető szerzője. Az, hogy a test mit csinál egy adott időpontban, mindent elárul nekünk, amit a környezetről tudnunk kell. Ezután lényegében gépi tanulást használunk, ami úgy működik, mint egy az exoszkeletonba épített érzékelők és az izmok által generált nyomatékok közötti fordítóprogram.”

Az exoszkeleton tesztelésekor a kutatócsoport megfigyelte, hogy csökkenteni tudják a viselő metabolikus és biomechanikai erőfeszítéseit, így az kevesebb energiát igényel a mozgáshoz, sőt, az ízületeire sem nehezedik akkora terhelés, mint más viselhető eszközök esetében. A vezérlőrendszert részleges támogatást nyújtó eszközökre szabták, vagyis olyan exoszkeletonokra, amelyek anélkül fokozzák a mozgást, hogy teljesen helyettesítenék a felhasználó erőfeszítéseit.

A kutatók egy meglévő algoritmust használtak fel a csipőre csatlakozó exoszkeleton betanításához. A kiterjedt erő- és mozgásrögzítési adatokat különböző nemű és testalkatú alanyokon próbálták ki, akik különböző sebességgel produkálták a futószalagon járást, a lépcsőkön történő fel-, lemászást, a rámpákon navigálást, illetve az e mozgások közötti átmenetet. A tanulságok alapján az egyetem tanulékony vezérlője igazán életképes, teljesen univerzális felhasználású exoszkeletonok alapjául szolgálhat.

Gábor János

Főoldali kép: Georgiai Technológiai Egyetem