El exoesqueleto 'inteligente' personalizable aprende de tus pasos

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En experimentos con 11 personas sanas, el llamado algoritmo humano en el circuito tardó aproximadamente una hora en optimizar el exoesqueleto, y luego, redujo la cantidad de energía que los participantes necesitaban para caminar en un 24 por ciento, en promedio, dijo Rachel Jackson, miembro del equipo de investigación, investigadora postdoctoral en el Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad Carnegie Mellon (CMU).

"El tamaño de la reducción fue bastante sorprendente", dijo Jackson a Live Science.

Jackson y sus colegas, liderados por Steven Collins, profesor asociado de ingeniería mecánica en CMU, y Juanjuan Zhang, anteriormente de CMU y ahora profesor en la Universidad de Nankai en China, publicaron los resultados de su investigación en línea hoy (22 de junio) en la revista. Ciencias.

Una carga aligerada es ciertamente atractiva, pero un exoesqueleto personalizado también podría aumentar la distancia que una persona sana puede caminar, e incluso podría ayudar a las personas a correr más rápido, dijo Jackson.

Las personas con discapacidades físicas, como las que han sufrido un derrame cerebral, una lesión neurológica o una amputación, también pueden obtener beneficios, dijo Jackson. Un exoesqueleto personalizado podría hacer que caminar sea más fácil o más fácil que antes de una amputación o lesión, dijo.

Los investigadores utilizaron un nuevo algoritmo para optimizar un exoesqueleto para proporcionar asistencia personalizada a los usuarios. (Crédito de la imagen: Kirby Witte, Katie Poggensee, Pieter Fiers, Patrick Franks y Steve Collins)

Anteriormente, las mayores reducciones de energía promedio logradas por otros equipos de investigación fueron del 14.5 por ciento, usando exoesqueletos ajustados manualmente para el tobillo usados ​​en ambas piernas, y del 22.8 por ciento, usando un exosuit que actuaba en ambas caderas y ambos tobillos usando configuraciones preprogramadas.

Pero el algoritmo CMU humano en el bucle funcionó mejor, y no se basó en la preprogramación.

"Este algoritmo fue tan bueno que fue capaz de descubrir una estrategia de asistencia para reducir los costos de energía con un solo dispositivo", dijo Jackson. "Eso estuvo muy bien".

El desafío con los exoesqueletos es que, aunque están destinados a ayudar a una persona, pueden impedir el movimiento, dijo Jackson. Para empezar, cada dispositivo viene con su propio peso, desde unas pocas onzas hasta un par de libras, y el usuario tiene que cargar ese peso. Los exoesqueletos también están diseñados para aplicar fuerza a ciertas partes del cuerpo, pero si el momento de la fuerza está apagado, la persona puede necesitar usar más energía para moverse, dijo Jackson. Y eso es contraproducente.

Durante la fase de optimización del estudio reciente, cada participante llevaba un exoesqueleto de tobillo y una máscara diseñada para medir los niveles de oxígeno y dióxido de carbono (CO2). Estas medidas se relacionan con la cantidad de energía que la persona está gastando. A medida que cada persona caminaba en una cinta rodante a un ritmo constante, el exoesqueleto aplicó un conjunto de diferentes patrones de asistencia a los tobillos y dedos de los pies.

Esos patrones fueron una combinación de cuándo se aplicó la fuerza y ​​la cantidad de fuerza. Por ejemplo, las fuerzas podrían aplicarse temprano en una postura (cuando el talón toca el suelo por primera vez), en el medio de la postura (cuando el pie está plano) o en una posición tardía (cuando el pie ha rodado hasta el dedo del pie). Durante esas variaciones en las posiciones, se podría aplicar una mayor o menor cantidad de fuerza.

El algoritmo probó las respuestas de los participantes a 32 patrones diferentes, que cambiaban cada 2 minutos. Luego, midió si el patrón estaba haciendo más fácil o más difícil para la persona caminar.

Al final de la sesión, que duró poco más de una hora, el algoritmo produjo un patrón único de asistencia optimizado para cada individuo.

"En términos de la forma general de los patrones, hubo una gran variabilidad, lo que habla de la importancia de personalizar estas estrategias para cada persona, en lugar de aplicar lo mismo a todos", dijo Jackson.

Agregó que el dispositivo puede haber funcionado bien no solo porque estaba "aprendiendo", sino también porque a medida que cambiaba el patrón de asistencia, la persona que lo usaba también estaba aprendiendo.

"Creemos que obliga a las personas a explorar diferentes formas de coordinar su marcha para interactuar mejor con el dispositivo", dijo Jackson. Eso ayuda a guiar a la persona sobre la mejor manera de usar el dispositivo y obtener el mayor beneficio de él. "Es una calle de doble sentido", dijo.

Otros miembros del equipo planean probar cómo se podría ampliar el algoritmo para crear un exoesqueleto con seis articulaciones, diseñado para usarse en toda la mitad inferior del cuerpo.

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