Lors de tests sur des sujets humains, les chercheurs ont découvert que les participants à l’étude utilisaient 24,3 % d’énergie métabolique en moins lorsqu’ils marchaient avec l’exosquelette robotique que sans l’exosquelette. Les participants ont utilisé 13,1 % d’énergie en moins lorsqu’ils couraient dans l’exosquelette et 15,4 % d’énergie en moins lorsqu’ils montaient les escaliers. Crédit : Hao Su, Université d’État de Caroline du Nord
Il a été démontré qu’une nouvelle méthode de formation pour les exosquelettes robotiques utilisant l’IA et des simulations diminue la dépense énergétique lors de la marche, de la course et de la montée des escaliers.
Université d'État de Caroline du Nord des chercheurs ont développé une nouvelle technique innovante qui exploite l’intelligence artificielle (IA) et les simulations informatiques pour entraîner des exosquelettes robotiques afin d’aider de manière autonome les utilisateurs à économiser de l’énergie lorsqu’ils marchent, courent et montent les escaliers.
« Ce travail propose et démontre un nouveau cadre d'apprentissage automatique qui comble le fossé entre la simulation et la réalité pour contrôler de manière autonome des robots portables afin d'améliorer la mobilité et la santé des humains », explique Hao Su, auteur correspondant d'un article sur le travail qui sera publié. aujourd'hui (12 juin) dans le journal Nature.
Améliorer les performances des locomotives
« Les exosquelettes ont un énorme potentiel pour améliorer les performances des locomotives humaines », explique Su, professeur agrégé de génie mécanique et aérospatial à la North Carolina State University. « Cependant, leur développement et leur large diffusion sont limités par la nécessité de longs tests sur l'homme et de lois de contrôle artisanales.
« L'idée clé ici est que l'IA incorporée dans un exosquelette portable apprend à aider les gens à marcher, courir ou grimper dans une simulation informatique, sans nécessiter aucune expérience », explique Su.
Plus précisément, les chercheurs se sont concentrés sur l’amélioration du contrôle autonome des systèmes d’IA incorporés, c’est-à-dire des systèmes dans lesquels un programme d’IA est intégré à une technologie de robot physique. Ce travail visait à enseigner aux exosquelettes robotiques comment assister les personnes valides dans divers mouvements. Normalement, les utilisateurs doivent passer des heures à « entraîner » un exosquelette afin que la technologie sache quelle force est nécessaire – et quand appliquer cette force – pour aider les utilisateurs à marcher, courir ou monter les escaliers. La nouvelle méthode permet aux utilisateurs d’utiliser les exosquelettes immédiatement.
L'efficacité énergétique grâce à la robotique
« Ce travail concrétise essentiellement la science-fiction, en permettant aux gens de dépenser moins d’énergie tout en effectuant diverses tâches », explique Su.
«Nous avons développé un moyen de former et de contrôler des robots portables qui profitent directement aux humains», explique Shuzhen Luo, premier auteur de l'article et ancien chercheur postdoctoral à NC State. Luo est maintenant professeur adjoint à l'Université aéronautique Embry-Riddle.
Par exemple, lors de tests sur des sujets humains, les chercheurs ont découvert que les participants à l’étude utilisaient 24,3 % d’énergie métabolique en moins lorsqu’ils marchaient avec l’exosquelette robotique que sans l’exosquelette. Les participants ont utilisé 13,1 % d’énergie en moins lorsqu’ils couraient dans l’exosquelette et 15,4 % d’énergie en moins lorsqu’ils montaient les escaliers.
« Il est important de noter que ces réductions d'énergie comparent les performances de l'exosquelette robotique à celles d'un utilisateur qui ne porte pas d'exosquelette », explique Su. « Cela signifie qu'il s'agit d'une véritable mesure de la quantité d'énergie économisée par l'exosquelette. »
Bien que cette étude se soit concentrée sur le travail des chercheurs avec des personnes valides, la nouvelle méthode s'applique également aux applications d'exosquelettes robotiques visant à aider les personnes à mobilité réduite.
Applications et études futures
« Notre cadre peut offrir une stratégie généralisable et évolutive pour le développement rapide et l'adoption généralisée d'une variété de robots d'assistance pour les personnes valides et à mobilité réduite », explique Su.
« Nous en sommes aux premières étapes de test des performances de la nouvelle méthode sur des exosquelettes robotiques utilisés par des personnes âgées et des personnes souffrant de maladies neurologiques, telles que la paralysie cérébrale. Et nous souhaitons également explorer comment la méthode pourrait améliorer les performances des dispositifs prothétiques robotisés pour les populations amputées.
L'article a été co-écrit par Menghan Jiang, Junxi Zhu et Israel Dominguez Silva, titulaires d'un doctorat. étudiants de NC State; Sainan Zhang et Shuangyue Yu, chercheurs postdoctoraux à NC State ; Tian Wang, étudiant diplômé à NC State ; Elliott Rouse de l'Université du Michigan ; Bolei Zhou de l'Université de Californie à Los Angeles ; Hyunwoo Yuk de l'Institut supérieur coréen des sciences et technologies ; et Xianlian Zhou du Institut de technologie du New Jersey.
Cette recherche a été réalisée avec le soutien de la National Science Foundation dans le cadre des bourses 1944655 et 2026622 ; l'Institut national de recherche sur le handicap, la vie indépendante et la réadaptation, grâce à la bourse 90DPGE0019 et à la bourse de recherche suisse SFGE22000372 ; et le Instituts nationaux de la santésous l'attribution 1R01EB035404.
Shuzhen Luo et Hao Su sont co-inventeurs de la propriété intellectuelle liée au contrôleur évoqué dans ce travail. Su est également co-fondateur et détient un intérêt financier dans Picasso Intelligence, LLC, qui développe des exosquelettes.
