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Em testes com seres humanos, os pesquisadores descobriram que os participantes do estudo usaram 24,3% menos energia metabólica ao caminhar no exoesqueleto robótico do que sem o exoesqueleto. Os participantes usaram 13,1% menos energia ao correr no exoesqueleto e 15,4% menos energia ao subir escadas. Crédito: Hao Su, Universidade Estadual da Carolina do Norte
Foi demonstrado que um novo método de treinamento para exoesqueletos robóticos usando IA e simulações diminui o gasto de energia ao caminhar, correr e subir escadas.
Universidade Estadual da Carolina do Norte pesquisadores desenvolveram uma nova técnica inovadora que aproveita a inteligência artificial (IA) e simulações de computador para treinar exoesqueletos robóticos para ajudar de forma autônoma os usuários a economizar energia enquanto caminham, correm e sobem escadas.
“Este trabalho propõe e demonstra uma nova estrutura de aprendizado de máquina que preenche a lacuna entre a simulação e a realidade para controlar autonomamente robôs vestíveis para melhorar a mobilidade e a saúde dos humanos”, diz Hao Su, autor correspondente de um artigo sobre o trabalho que será publicado. hoje (12 de junho) na revista Natureza.
Melhorando o desempenho da locomotiva
“Os exoesqueletos têm um enorme potencial para melhorar o desempenho das locomotivas humanas”, diz Su, que é professor associado de engenharia mecânica e aeroespacial na Universidade Estadual da Carolina do Norte. “No entanto, o seu desenvolvimento e ampla disseminação são limitados pela exigência de longos testes em humanos e leis de controle artesanais.
“A ideia principal aqui é que a IA incorporada num exoesqueleto portátil está aprendendo como ajudar as pessoas a caminhar, correr ou escalar numa simulação de computador, sem necessidade de quaisquer experiências”, diz Su.
Especificamente, os investigadores concentraram-se em melhorar o controlo autónomo de sistemas de IA incorporados – que são sistemas onde um programa de IA é integrado numa tecnologia robótica física. Este trabalho se concentrou em ensinar exoesqueletos robóticos como ajudar pessoas sãs em vários movimentos. Normalmente, os utilizadores têm de passar horas a “treinar” um exoesqueleto para que a tecnologia saiba quanta força é necessária – e quando aplicar essa força – para ajudar os utilizadores a caminhar, correr ou subir escadas. O novo método permite que os usuários utilizem os exoesqueletos imediatamente.
Eficiência Energética Através da Robótica
“Este trabalho está essencialmente tornando a ficção científica uma realidade – permitindo que as pessoas queimem menos energia enquanto realizam uma variedade de tarefas”, diz Su.
“Desenvolvemos uma maneira de treinar e controlar robôs vestíveis para beneficiar diretamente os humanos”, diz Shuzhen Luo, primeiro autor do artigo e ex-pesquisador de pós-doutorado na NC State. Luo é agora professor assistente na Embry-Riddle Aeronautical University.
Por exemplo, em testes com seres humanos, os investigadores descobriram que os participantes do estudo usaram 24,3% menos energia metabólica ao caminhar no exoesqueleto robótico do que sem o exoesqueleto. Os participantes usaram 13,1% menos energia ao correr no exoesqueleto e 15,4% menos energia ao subir escadas.
“É importante observar que essas reduções de energia comparam o desempenho do exoesqueleto robótico ao de um usuário que não está usando um exoesqueleto”, diz Su. “Isso significa que é uma medida verdadeira de quanta energia o exoesqueleto economiza.”
Embora este estudo tenha se concentrado no trabalho dos pesquisadores com pessoas sãs, o novo método também se aplica a aplicações de exoesqueletos robóticos destinadas a ajudar pessoas com deficiência motora.
Aplicações e estudos futuros
“Nossa estrutura pode oferecer uma estratégia generalizável e escalonável para o rápido desenvolvimento e ampla adoção de uma variedade de robôs assistivos para indivíduos fisicamente aptos e com mobilidade reduzida”, diz Su.
“Estamos nos estágios iniciais de teste do desempenho do novo método em exoesqueletos robóticos usados por idosos e pessoas com problemas neurológicos, como paralisia cerebral. E também estamos interessados em explorar como o método pode melhorar o desempenho de dispositivos protéticos robóticos para populações de amputados.”
Referência: “Assistência de exoesqueleto sem experimento por meio de aprendizagem em simulação” 12 de junho de 2024, Natureza.
DOI: 10.1038/s41586-024-07382-4
O artigo foi coautor de Menghan Jiang, Junxi Zhu e Israel Dominguez Silva, que são Ph.D. estudantes da NC State; Sainan Zhang e Shuangyue Yu, pesquisadores de pós-doutorado na NC State; Tian Wang, estudante de pós-graduação na NC State; Elliott Rouse, da Universidade de Michigan; Bolei Zhou, da Universidade da Califórnia, Los Angeles; Hyunwoo Yuk, do Instituto Avançado de Ciência e Tecnologia da Coreia; e Xianlian Zhou do Instituto de Tecnologia de Nova Jersey.
Esta pesquisa foi realizada com o apoio da National Science Foundation sob os prêmios 1944655 e 2026622; o Instituto Nacional de Pesquisa sobre Deficiência, Vida Independente e Reabilitação, sob o prêmio 90DPGE0019 e Switzer Research Fellowship SFGE22000372; e a Instituto Nacional de Saúdesob prêmio 1R01EB035404.
Shuzhen Luo e Hao Su são co-inventores da propriedade intelectual relacionada ao controlador discutido neste trabalho. Su também é cofundador e tem interesse financeiro na Picasso Intelligence, LLC, que desenvolve exoesqueletos.