Spersonalizowane eksostroje medyczne z Harvardu

Jeśli chodzi o miękkie, pomocne urządzenia – takie jak eksostrój zaprojektowany przez Harvard Biodesign Lab – użytkownik i robot muszą być zsynchronizowani – ale każdy człowiek porusza się nieco inaczej, a dostosowanie parametrów robota do indywidualnego użytkownika jest czasochłonnym i nieefektywnym procesem. Kiedy ludzie chodzą, nieustannie ulepszamy sposób, w jaki poruszamy się, aby oszczędzać energię (zwaną również kosztem metabolicznym).

Teraz naukowcy z Instytutu Inżynierii Biologicznej Harvardu i John A. Paulson School of Engineering and Applied and Sciences (SEAS) opracowali skuteczny algorytm uczenia maszynowego, który może szybko dostosować spersonalizowane strategie kontroli dla miękkich, nadających się do noszenia eksostrojów.

„Ta nowa metoda jest skutecznym i szybkim sposobem optymalizacji ustawień parametrów kontrolnych dla pomiarowych urządzeń noszonych na ciele”, powiedział Ye Ding, pracownik Postdoctoral Fellow w SEAS i współtwórca pierwszego badania. „Korzystając z tej metody, osiągnęliśmy ogromną poprawę wydajności metabolicznej dla użytkowników urządzenia i protez bioder”.

Naukowcy wykorzystali tak zwaną optymalizację „w pętli”, która wykorzystuje w czasie rzeczywistym pomiary ludzkich sygnałów fizjologicznych, takich jak szybkość oddychania, w celu dostosowania parametrów kontrolnych urządzenia. Jako algorytm wyostrzony na najlepszych parametrach, skierował eksostrój na czas i miejsce dostarczenia siły pomocniczej, aby poprawić przełużenie biodra.

Połączenie algorytmu i skafandra zmniejszyło koszty metaboliczne o 17,4% w porównaniu do chodzenia bez urządzenia. Było to ponad 60 procent poprawy w stosunku do poprzedniej pracy zespołu.

„W przypadku nadających się do noszenia robotów, takich jak miękkie kombinezony, ważne jest, aby odpowiednia pomoc była dostarczana w odpowiednim czasie, aby mogły współdziałać z użytkownikiem” – powiedział Walsh. „Dzięki tym algorytmom optymalizacji online, systemy mogą nauczyć się, jak osiągnąć to automatycznie w ciągu około dwudziestu minut, maksymalizując korzyści dla użytkownika”.

Następnie zespół dąży do zastosowania optymalizacji do bardziej złożonego urządzenia, które pomaga w wielu stawach, takich jak biodra i kostki, w tym samym czasie.