Un equipo de investigadores ha demostrado un nuevo método que aprovecha la inteligencia artificial y las simulaciones por computadora para entrenar exoesqueletos robóticos que pueden ayudar a los usuarios a ahorrar energía al caminar, correr y subir escaleras. Descrito en un estudio publicado en naturalezaEl nuevo método desarrolla rápidamente controladores de exoesqueleto para ayudar a la locomoción sin depender de largos experimentos con humanos.
Además, el método se puede aplicar a una amplia gama de dispositivos de asistencia más allá del exoesqueleto de cadera descrito en esta investigación.
«Esto también podría aplicarse a los exoesqueletos de rodilla o tobillo, u otros exoesqueletos de múltiples articulaciones», dijo. Qianlian Zhou, profesor asociado y director del Laboratorio de Biodinámica del NJIT. Además, se puede aplicar de manera similar a las prótesis por encima o por debajo de la rodilla, brindando beneficios inmediatos a millones de personas sanas y con problemas de movilidad.
«Nuestro enfoque representa un avance importante en el campo de la robótica portátil, ya que nuestro controlador de exoesqueleto se desarrolló exclusivamente a través de simulaciones basadas en inteligencia artificial», explica Zhou. «Además, este controlador realiza una transición fluida al hardware sin necesidad de realizar más pruebas humanas, lo que lo convierte en un sistema de suma cero».
Este avance prometedor promete ayudar a las personas con problemas de movilidad, incluidos los ancianos o los supervivientes de un accidente cerebrovascular, sin necesidad de que estén en un laboratorio o en un entorno clínico para realizar pruebas exhaustivas. En definitiva, allana el camino para recuperar la movilidad y mejorar la accesibilidad para la vida diaria en el hogar o en la comunidad.
«Este trabajo propone y demuestra un nuevo método que utiliza el aprendizaje por refuerzo basado en datos y basado en la física para controlar robots portátiles en beneficio directo de los humanos», dice Hao Su, autor correspondiente de un artículo sobre el trabajo y profesor asociado de ingeniería mecánica. e Ingeniería Aeroespacial en la Universidad Estatal de Carolina del Norte.
Los exoesqueletos tienen el potencial de mejorar el rendimiento locomotor humano en una amplia gama de usuarios, desde la rehabilitación de lesiones hasta la asistencia permanente a personas con discapacidad. Sin embargo, las largas leyes de vigilancia y pruebas en humanos han limitado su adopción generalizada.
Los investigadores se han centrado en mejorar la autonomía en los sistemas de IA incorporados, sistemas en los que el software de IA está integrado en la tecnología física. Este trabajo se ha centrado en enseñar a exoesqueletos robóticos cómo ayudar a personas sanas con una variedad de movimientos y amplía Investigaciones anteriores basadas en el aprendizaje por refuerzo de exoesqueletos para la rehabilitación de miembros inferioresque también es un esfuerzo de colaboración entre Zhou, Su y muchos otros.
«Los logros anteriores en el aprendizaje por refuerzo tendían a centrarse principalmente en la simulación y los juegos de mesa, y nuestro método proporciona una base para soluciones disponibles en el mercado en el desarrollo de controladores para robots portátiles», dice Xuzhen Lu, profesor asistente en Embry- Riddle Aeronautical University y primer autor del artículo. Ambos funcionan. Lu trabajó anteriormente como investigador postdoctoral en los laboratorios de Zhou y Su.
Normalmente, los usuarios tienen que pasar horas «entrenando» el exoesqueleto para que la tecnología sepa cuánta fuerza se requiere (y cuándo aplicar esa fuerza) para ayudar a los usuarios a caminar, correr o subir escaleras. El nuevo método permite a los usuarios Aprovecha los exoesqueletos de inmediato Porque la simulación de circuito cerrado involucra tanto el controlador del exoesqueleto como los modelos físicos de la dinámica musculoesquelética, la interacción humano-robot y las interacciones musculares, generando así datos eficientes y realistas y aprendizaje iterativo para una mejor política de control de la simulación.
La unidad está preprogramada para estar lista para su uso inmediatamente y también es posible actualizar el controlador en el hardware si los investigadores realizan mejoras en el laboratorio mediante simulaciones ampliadas. Las perspectivas futuras de este proyecto incluyen el desarrollo de controladores individualizados y personalizados para ayudar a los usuarios en diversas actividades de la vida diaria.
«Este trabajo básicamente está convirtiendo la ciencia ficción en realidad, permitiendo a las personas quemar menos energía mientras realizan una variedad de tareas», dice Su.
Por ejemplo, en pruebas en humanos, los investigadores encontraron que los participantes del estudio usaban un 24,3% menos de energía metabólica al caminar en un exoesqueleto robótico, en comparación con caminar sin el exoesqueleto. Los participantes utilizaron un 13,1% menos de energía al correr en el exoesqueleto y un 15,4% menos de energía al subir escaleras.
Si bien este estudio se centró en investigadores que trabajan con personas sanas, el nuevo método tiene como objetivo ayudar a las personas con problemas de movilidad mediante el uso de dispositivos de asistencia.
«Nuestro marco puede ofrecer una estrategia generalizable y escalable para el rápido desarrollo y la adopción generalizada de una variedad de robots de asistencia tanto para personas sanas como para personas con problemas de movilidad», dice Su.
«Estamos en las primeras etapas de prueba del rendimiento del nuevo método en exoesqueletos robóticos utilizados por adultos mayores y personas con afecciones neurológicas, como parálisis cerebral. También estamos interesados en explorar cómo se puede utilizar el método para mejorar el rendimiento de dispositivos protésicos robóticos.»
Esta investigación se realizó con el apoyo de la Fundación Nacional de Ciencias bajo los premios Nos. 1944655 y 2026622; Instituto Nacional de Investigación sobre Discapacidad, Vida Independiente y Rehabilitación, bajo el Premio DRRP 90DPGE0019; Programa suizo de becas de investigación sobre gestión de la vida comunitaria; y los Institutos Nacionales de Salud, bajo el premio 1R01EB035404.
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