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Cet exosquelette alimenté par l’IA pourrait accélérer son adoption par les masses

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Cet exosquelette alimenté par l’IA pourrait accélérer son adoption par les masses
Cet exosquelette alimenté par l’IA pourrait accélérer son adoption par les masses


Les exosquelettes pourraient aider les personnes handicapées à se déplacer à nouveau librement et, un jour, augmenter la puissance et l’endurance des travailleurs effectuant des travaux manuels. Une nouvelle approche basée sur l’IA pour construire ces appareils pourrait contribuer à étendre leur utilisation.

Alors que le terme exosquelette peut évoquer des images de films de science-fiction représentant des personnes installées dans d’énormes corps robotiques, la version réelle a tendance à être plus modeste. En règle générale, ces appareils comportent quelques charnières robotiques attachées à la taille de l’utilisateur, où elles ajoutent de la puissance aux jambes d’une personne lorsqu’elle marche, court ou monte les escaliers.

Mais s’assurer que ces appareils fournissent un supplément de jus au bon moment est plus délicat qu’il n’y paraît et nécessite une compréhension détaillée de la biomécanique de l’utilisateur. Ceci est souvent obtenu en entraînant des algorithmes d’apprentissage automatique sur les données collectées auprès des humains lorsqu’ils portent l’appareil, mais cette collecte prend du temps et est coûteuse.

Une nouvelle approche « sans expérimentation » supprime le besoin de ces données et entraîne plutôt le modèle d’IA en simulation. Cela devrait considérablement raccourcir le cycle de développement de la technologie, affirment les auteurs d’une étude. nouveau papier sur la technique dans Nature.

« Les exosquelettes ont un énorme potentiel pour améliorer les performances des locomotives humaines », a déclaré Hao Su, de l’Université d’État de Caroline du Nord, dans un communiqué. communiqué de presse.

« Cependant, leur développement et leur large diffusion sont limités par la nécessité de longs tests sur l’homme et de lois de contrôle artisanales. L’idée clé ici est que l’IA incorporée dans un exosquelette portable apprend à aider les gens à marcher, courir ou grimper dans une simulation informatique, sans nécessiter aucune expérience.

Historiquement, le logiciel qui contrôle les exosquelettes a dû être soigneusement programmé pour des activités spécifiques et minutieusement calibré pour chaque utilisateur. Cela nécessite généralement des heures de tests sur des humains dans des laboratoires spécialisés, ce qui ralentit considérablement la recherche et le déploiement.

Récemment, des chercheurs ont montré qu’ils pouvaient créer un système alimenté par l’IA. contrôleur universel qui peut s’adapter de manière transparente aux nouveaux utilisateurs sans formation supplémentaire. Mais cela les obligeait néanmoins à collecter de nombreuses données auprès de 25 sujets pour former le contrôleur.

La nouvelle approche supprime le besoin d’intervention humaine en formant plutôt le contrôleur à la simulation. La configuration est assez complexe, impliquant des réseaux neuronaux entraînés sur les données de mouvements humains collectées à l’aide de capteurs portables bon marché, un modèle musculo-squelettique du corps entier, un modèle physique de l’exosquelette et un modèle qui simule le contact entre le porteur et l’exosquelette.

Ceux-ci sont utilisés pour simuler une personne portant l’exosquelette marchant, courant et montant des escaliers. Au cours de millions d’essais virtuels, l’apprentissage par renforcement (une méthode d’apprentissage automatique dans laquelle un algorithme est récompensé pour avoir progressé vers un objectif spécifié) entraîne un contrôleur à exercer la bonne quantité de puissance au bon moment pour augmenter l’efficacité de l’utilisateur. L’ensemble du processus ne prend que huit heures sur un seul GPU.

Le modèle résultant est indépendant de l’utilisateur, s’adaptant automatiquement aux schémas de mouvements uniques de différentes personnes. Et il peut passer de manière transparente entre les trois activités, contrairement aux approches précédentes où l’utilisateur devait le régler manuellement sur différents modes.

Lors de tests, l’équipe a montré que les gens utilisaient 24 % d’énergie en moins lorsqu’ils marchaient avec l’exosquelette robotique par rapport à la marche sans aide. Ils ont également utilisé 13 pour cent d’énergie en moins pour courir et 15 pour cent de moins pour monter les escaliers.

Entraînement L’IA dans les simulations pour travailler dans le monde réel est notoirement difficile, donc une amélioration significative des performances est une énorme réussite. Et l’équipe affirme que leur approche devrait facilement se traduire par d’autres types d’activités et différents exosquelettes.

Pour l’instant, les chercheurs se concentrent sur l’amélioration des exosquelettes destinés aux personnes âgées et aux personnes souffrant de troubles neurologiques. Mais il n’est pas difficile d’imaginer les applications plus larges d’une technologie susceptible d’augmenter considérablement la puissance et l’efficacité du mouvement humain.

Crédit d’image : Hao Su / Université d’État de Caroline du Nord

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