रोबोटिक सूट जो आपको आसानी से और तेज़ दौड़ने में मदद करते हैं

  मानव विषयों के साथ परीक्षण में, शोधकर्ताओं ने पाया कि अध्ययन प्रतिभागियों ने रोबोटिक एक्सोस्केलेटन में चलने के दौरान एक्सोस्केलेटन के बिना चलने की तुलना में 24.3% कम चयापचय ऊर्जा का उपयोग किया। प्रतिभागियों ने एक्सोस्केलेटन में दौड़ते समय 13.1% कम ऊर्जा का उपयोग किया, और सीढ़ियाँ चढ़ते समय 15.4% कम ऊर्जा का उपयोग किया। श्रेय: हाओ सू, एनसी स्टेट यूनिवर्सिटी

एआई और सिमुलेशन का उपयोग करके रोबोटिक एक्सोस्केलेटन के लिए एक नई प्रशिक्षण पद्धति से चलने, दौड़ने और सीढ़ियां चढ़ने में ऊर्जा व्यय में कमी देखी गई है।

उत्तरी कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने एक नवीन नई तकनीक विकसित की है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और कंप्यूटर सिमुलेशन का लाभ उठाकर रोबोटिक एक्सोस्केलेटन को प्रशिक्षित करती है, जिससे उपयोगकर्ताओं को चलने, दौड़ने और सीढ़ियां चढ़ने के दौरान ऊर्जा बचाने में स्वायत्त रूप से मदद मिलती है।

"यह कार्य एक नए मशीन-लर्निंग ढांचे का प्रस्ताव और प्रदर्शन करता है जो मनुष्यों की गतिशीलता और स्वास्थ्य में सुधार करने के लिए पहनने योग्य रोबोटों को स्वायत्त रूप से नियंत्रित करने के लिए सिमुलेशन और वास्तविकता के बीच की खाई को पाटता है," हाओ सू कहते हैं, जो इस कार्य पर एक पेपर के संवाददाता लेखक हैं जो आज (12 जून) नेचर पत्रिका में प्रकाशित होगा ।

लोकोमोटिव प्रदर्शन को बढ़ाना

नॉर्थ कैरोलिना स्टेट यूनिवर्सिटी में मैकेनिकल और एयरोस्पेस इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर सु कहते हैं, "एक्सोस्केलेटन में मानव लोकोमोटिव प्रदर्शन को बेहतर बनाने की अपार क्षमता है।" "हालांकि, उनका विकास और व्यापक प्रसार लंबे मानव परीक्षणों और हस्तनिर्मित नियंत्रण कानूनों की आवश्यकता से सीमित है।

सु कहते हैं, "यहां मुख्य विचार यह है कि पोर्टेबल एक्सोस्केलेटन में सन्निहित एआई यह सीख रहा है कि किसी प्रयोग की आवश्यकता के बिना, कंप्यूटर सिमुलेशन में लोगों को चलने, दौड़ने या चढ़ने में कैसे मदद की जाए।"

विशेष रूप से, शोधकर्ताओं ने सन्निहित एआई सिस्टम के स्वायत्त नियंत्रण को बेहतर बनाने पर ध्यान केंद्रित किया - जो ऐसे सिस्टम हैं जहां एक एआई प्रोग्राम को एक भौतिक रोबोट तकनीक में एकीकृत किया जाता है। यह कार्य रोबोटिक एक्सोस्केलेटन को सिखाने पर केंद्रित था कि विभिन्न आंदोलनों के साथ सक्षम लोगों की सहायता कैसे करें। आम तौर पर, उपयोगकर्ताओं को एक्सोस्केलेटन को "प्रशिक्षण" देने में घंटों बिताने पड़ते हैं ताकि तकनीक को पता चले कि उपयोगकर्ताओं को चलने, दौड़ने या सीढ़ियाँ चढ़ने में मदद करने के लिए कितना बल चाहिए - और उस बल को कब लागू करना है। नई विधि उपयोगकर्ताओं को तुरंत एक्सोस्केलेटन का उपयोग करने की अनुमति देती है।

रोबोटिक्स के माध्यम से ऊर्जा दक्षता

सु कहते हैं, "यह कार्य वस्तुतः विज्ञान कथा को वास्तविकता बना रहा है - जिससे लोगों को विभिन्न कार्य करते समय कम ऊर्जा खर्च करनी पड़ेगी।"

पेपर के पहले लेखक और एनसी स्टेट के पूर्व पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता शुझेन लुओ कहते हैं, "हमने पहनने योग्य रोबोट को प्रशिक्षित करने और नियंत्रित करने का एक तरीका विकसित किया है, जो सीधे मनुष्यों को लाभ पहुंचाएगा।" लुओ अब एम्ब्री-रिडल एरोनॉटिकल यूनिवर्सिटी में सहायक प्रोफेसर हैं।

उदाहरण के लिए, मानव विषयों के साथ परीक्षण में, शोधकर्ताओं ने पाया कि अध्ययन प्रतिभागियों ने रोबोटिक एक्सोस्केलेटन में चलने के दौरान एक्सोस्केलेटन के बिना चलने की तुलना में 24.3% कम चयापचय ऊर्जा का उपयोग किया। प्रतिभागियों ने एक्सोस्केलेटन में दौड़ते समय 13.1% कम ऊर्जा का उपयोग किया, और सीढ़ियाँ चढ़ते समय 15.4% कम ऊर्जा का उपयोग किया।

सु कहते हैं, "यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ये ऊर्जा कटौती रोबोटिक एक्सोस्केलेटन के प्रदर्शन की तुलना उस उपयोगकर्ता के प्रदर्शन से कर रही है जो एक्सोस्केलेटन नहीं पहन रहा है।" "इसका मतलब है कि यह इस बात का सही माप है कि एक्सोस्केलेटन कितनी ऊर्जा बचाता है।"

जबकि यह अध्ययन शोधकर्ताओं के सक्षम लोगों के साथ किए गए कार्य पर केंद्रित था, नई विधि रोबोटिक एक्सोस्केलेटन अनुप्रयोगों पर भी लागू होती है जिसका उद्देश्य गतिशीलता संबंधी विकलांगता वाले लोगों की मदद करना है।

भावी अनुप्रयोग और अध्ययन

सु कहते हैं, "हमारा ढांचा सक्षम और गतिशीलता-बाधित व्यक्तियों दोनों के लिए विभिन्न प्रकार के सहायक रोबोटों के तेजी से विकास और व्यापक रूप से अपनाने के लिए एक सामान्य और स्केलेबल रणनीति पेश कर सकता है।"

"हम वृद्धों और मस्तिष्क पक्षाघात जैसी तंत्रिका संबंधी स्थितियों वाले लोगों द्वारा उपयोग किए जा रहे रोबोटिक एक्सोस्केलेटन में नई विधि के प्रदर्शन का परीक्षण करने के शुरुआती चरण में हैं। और हम यह पता लगाने में भी रुचि रखते हैं कि यह विधि विकलांग आबादी के लिए रोबोटिक कृत्रिम उपकरणों के प्रदर्शन को कैसे बेहतर बना सकती है।"

यह अनुसंधान राष्ट्रीय विज्ञान फाउंडेशन के सहयोग से किया गया, जिसके पुरस्कार 1944655 और 2026622 हैं; राष्ट्रीय विकलांगता, स्वतंत्र जीवन और पुनर्वास अनुसंधान संस्थान के सहयोग से, जिसके पुरस्कार 90DPGE0019 और स्वित्जर रिसर्च फेलोशिप SFGE22000372 हैं; और राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान के सहयोग से, जिसके पुरस्कार 1R01EB035404 हैं।

शुझेन लुओ और हाओ सु इस कार्य में चर्चित नियंत्रक से संबंधित बौद्धिक संपदा पर सह-आविष्कारक हैं। सु पिकासो इंटेलिजेंस, एलएलसी के सह-संस्थापक भी हैं और इसमें उनकी वित्तीय रुचि भी है, जो एक्सोस्केलेटन विकसित करता है।