Trong các thí nghiệm với 11 người có khả năng, thuật toán được gọi là thuật toán vòng lặp con người mất khoảng một giờ để tối ưu hóa exoskeleton và sau đó, giảm trung bình lượng người tham gia năng lượng cần đi bộ 24% thành viên nhóm nghiên cứu Rachel Jackson, một nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại Khoa Cơ khí tại Đại học Carnegie Mellon (CMU).
"Kích thước của việc giảm là khá đáng kinh ngạc", Jackson nói với Live Science.
Jackson và các đồng nghiệp của cô, dẫn đầu bởi Steven Collins, phó giáo sư kỹ thuật cơ khí CMU và Juanjuan Zhang, trước đây của CMU và hiện là giáo sư tại Đại học Nankai ở Trung Quốc, đã công bố kết quả nghiên cứu của họ trực tuyến hôm nay (22 tháng 6) trên tạp chí Khoa học.
Jackson tải nhẹ chắc chắn là hấp dẫn, nhưng một bộ xương cá nhân cũng có thể tăng khoảng cách mà một người khỏe mạnh có thể đi bộ, và nó thậm chí có thể giúp các cá nhân chạy nhanh hơn, Jackson nói.
Những người bị suy yếu về thể chất, chẳng hạn như những người bị đột quỵ, chấn thương thần kinh hoặc cắt cụt chân, cũng có thể nhận ra lợi ích, Jackson nói. Một exoskeleton cá nhân có thể làm cho việc đi bộ dễ dàng hoặc dễ dàng hơn so với trước khi cắt cụt hoặc chấn thương, cô nói.
Trước đây, mức giảm năng lượng trung bình lớn nhất mà các nhóm nghiên cứu khác đạt được là 14,5%, sử dụng xương bàn chân được điều chỉnh thủ công đeo ở cả hai chân và 22,8%, sử dụng exosuit hoạt động ở cả hông và cả hai mắt cá chân bằng cách sử dụng cài đặt được lập trình sẵn.
Nhưng thuật toán vòng lặp con người CMU hoạt động tốt hơn và nó không dựa vào lập trình trước.
"Thuật toán này tốt đến mức nó có thể khám phá một chiến lược hỗ trợ để giảm chi phí năng lượng chỉ bằng một thiết bị duy nhất", Jackson nói. "Điều đó thật tuyệt."
Jackson thách thức với exoskeletons là mặc dù chúng có ý định hỗ trợ một người, nhưng chúng có thể cản trở chuyển động, Jackson nói. Đối với người mới bắt đầu, mỗi thiết bị có trọng lượng riêng, từ vài ounce đến vài pound và người dùng phải mang theo trọng lượng đó. Jackson cũng được thiết kế để tác dụng lực lên một số bộ phận của cơ thể, nhưng nếu thời gian của lực bị tắt, người đó có thể cần sử dụng nhiều năng lượng hơn để di chuyển, Jackson nói. Và điều đó phản tác dụng.
Trong giai đoạn tối ưu hóa của nghiên cứu gần đây, mỗi người tham gia đeo exoskeleton mắt cá chân cũng như mặt nạ được thiết kế để đo mức oxy và carbon dioxide (CO2). Những biện pháp này liên quan đến lượng năng lượng mà người đó đang tiêu tốn. Khi mỗi người đi trên máy chạy bộ với tốc độ ổn định, exoskeleton đã áp dụng một bộ các mô hình hỗ trợ khác nhau cho mắt cá chân và ngón chân.
Những mô hình đó là sự kết hợp của khi lực được áp dụng và lượng lực. Ví dụ, các lực có thể được áp dụng sớm trong tư thế (khi gót chân chạm đất đầu tiên), ở giữa tư thế (khi bàn chân bằng phẳng) hoặc ở tư thế trễ (khi bàn chân đã lăn lên ngón chân). Trong những biến thể ở các vị trí, một lực lớn hơn hoặc nhỏ hơn có thể được áp dụng.
Thuật toán đã kiểm tra phản hồi của người tham gia đối với 32 mẫu khác nhau, thay đổi cứ sau 2 phút. Sau đó, nó đo xem mô hình làm cho người đi lại dễ dàng hơn hay khó khăn hơn.
Đến cuối phiên, kéo dài chỉ hơn một giờ, thuật toán đã tạo ra một mô hình hỗ trợ duy nhất được tối ưu hóa cho mỗi cá nhân.
"Xét về hình dạng chung của các mẫu, có sự biến động lớn, điều này nói lên tầm quan trọng của việc tùy chỉnh các chiến lược này cho mỗi người, thay vì áp dụng điều tương tự cho mọi người," Jackson nói.
Cô nói thêm rằng thiết bị có thể đã hoạt động tốt không chỉ vì nó là "học tập" mà còn bởi vì nó đã thay đổi mô hình hỗ trợ, người sử dụng nó cũng đang học.
"Chúng tôi nghĩ rằng nó buộc mọi người khám phá những cách phối hợp dáng đi khác nhau để tương tác tốt hơn với thiết bị", Jackson nói. Điều đó giúp hướng dẫn người sử dụng cách tốt nhất để sử dụng thiết bị và nhận được lợi ích lớn nhất từ thiết bị. "Đó là một con đường hai chiều," cô nói.
Các thành viên khác trong nhóm dự định kiểm tra làm thế nào thuật toán có thể được thu nhỏ để tạo ra một bộ xương ngoài với sáu khớp, được thiết kế để đeo ở toàn bộ nửa thân dưới.
