- 北カロライナ州立大学の研究者らが、人工知能（AI）とコンピュータシミュレーションを活用して、ロボット式外骨格を訓練し、歩行、走行、階段の登りなどを自律的に行い、ユーザーがエネルギーを節約する新しい方法を実証
- 研究は、シミュレーションと現実を結ぶ新しい機械学習フレームワークを提案し、ウェアラブルロボットを自律的に制御して人間の機動性と健康を向上させることを示す
- 研究は、ロボット式外骨格が健常者を支援する方法を教えることに焦点を当てており、被験者は即座にロボット式外骨格を利用できるようになる
- 実験によると、外骨格を使用した際に歩行時に24.3％、走行時に13.1％、階段登り時に15.4％の代謝エネルギーが削減された
- 新しい方法は、健常者および移動障害を持つ人々を支援するためのロボット式外骨格アプリケーションにも適用可能
研究チームは、AIが物理的なロボット技術に統合されたシステムである具現化されたAIシステムの自律制御の改善に焦点を当て、ウェアラブルロボットの訓練と制御を直接人間の利益になるように発展させた。この研究は、SFGE22000372号のSwitzer Research Fellowshipや1R01EB035404号のNIHからの支援を受けて行われた。
元記事: https://www.sciencedaily.com/releases/2024/06/240612113302.htm