Экзоскелет под управлением ИИ в США научили предсказывать движения суставов

Американские инженеры под руководством Дина Молинаро из Технологического института Джорджии представили революционную систему управления экзоскелетом для нижних конечностей, использующую возможности нейросетей. Эта инновационная разработка позволяет экзоскелету с высокой точностью предсказывать моменты сил в суставах ног в режиме реального времени, что открывает новые горизонты в области помощи людям с ограниченными возможностями и улучшения спортивных результатов.

Одним из наиболее впечатляющих аспектов этой системы является её способность к автономной адаптации. Экзоскелет может без необходимости ручной настройки параметров и калибровок под конкретного пользователя плавно подстраиваться под широкий спектр движений. Он способен эффективно поддерживать пользователя не только при циклических движениях, таких как ходьба и бег, но и при выполнении более сложных и непредсказуемых действий — например, приседаниях, выпадах, остановках, поворотах и прыжках. Это делает его универсальным инструментом для восстановления и реабилитации.

Эффективность системы управления также проявляется в снижении энергозатрат: при выполнении десяти различных действий, включая ходьбу, бег и поднятие тяжестей, экзоскелет способен сократить затраты энергии на 5-20%. Эти результаты были представлены в журнале Nature.

При этом, под термином «экзоскелет» понимают множество различных устройств, предназначенных для поддержки пользователя в осуществлении разнообразных движений. Одни из них фокусируются на снижении нагрузки на позвоночник и повышении силы для выполнения тяжелых работ, в то время как другие направлены на улучшение метаболической эффективности при ходьбе или беге. Тем не менее, большинство существующих моделей страдают от одной общей проблемы: неспособности адаптироваться в реальном времени ко всем вариациям человеческих движений.

В традиционных экзоскелетах двигательная активность человека контролируется встроенными датчиками, данные с которых обрабатываются контроллером управления. Обычно для таких систем используются алгоритмы с заранее заданными параметрами, соответствующими определённым типам движений. Это подразумевает, что переход между различными режимами, например, от ходьбы к подъему по лестнице, требует либо ручного регулирования, либо использования автоматического классификатора, что ограничивает свободу действий пользователя.

Ранее «ЭкоПравда» информировала о том, что ученые МГУ нашли метод поиска экзопланет с помощью архивных данных.