Simülasyonlar, genellikle insanlar tarafından gerçekleştirilen zaman alıcı testleri azaltabilir.
Sadece ABD’de, Hastalık Kontrol Merkezleri (CDC) nüfusun yaklaşık %12’sinin yürümelerini veya merdiven çıkmalarını zorlaştıran bir hareket engeli ile yaşadığını tahmin etmektedir. Dünya çapında yaklaşık 1,3 milyar insanın benzer zorluklarla karşı karşıya olduğu bildiriliyor. Robotik dış iskeletler – bilimkurgudan esinlenen mekanik destek giysileri – bazıları tarafından potansiyel bir çözüm olarak müjdelendi, ancak bu cihazlara gerçek erişim çok az ve çok uzak. Araştırmacılar, bu cihazların düzgün çalışması için gereken yüz yüze eğitim süresini büyük ölçüde azaltabileceğine inandıkları yeni, yapay zeka destekli bir test yöntemi sayesinde bu erişilebilirlik açığını kapatmaya yardımcı olabileceklerini umuyorlar.
Bazen “exosuit” olarak da adlandırılan dış iskeletler, bir kişinin vücudunun dışına bağlanan ve harici bir yardım modu sağlayan robotik giyilebilir cihazlardır. Bu, tork ve destek ekleyen küçük motorlar veya diğer güç kaynakları yoluyla sağlanabilir. Bu dış iskeletler, kullanıcının kalçalarına veya bacaklarına odaklandığında, hareketliliğe yardımcı olmak için gereken ilave gücü ve dengeyi sağlayabilir.
Dış iskeletlere geniş çaplı erişim kısmen sınırlıdır, çünkü insan test uzmanlarının tipik olarak cihazları eğitmesi ve kullanıcının vücudunun yardıma ihtiyaç duyan kısımlarına nasıl ve ne zaman baskı uygulayacakları konusunda bilgilendirmesi gerekir. Bu bağlamsal ipuçları, cihazın kullanıcının hareket etmesini kolaylaştırma nihai hedefine ulaşması için çok önemlidir, ancak zaman ve kaynak açısından yoğun olabilir. Bu engelleri azaltmak amacıyla, bir grup araştırmacı yakın zamanda bilgisayar simülasyonlarında dış iskelet kontrolörlerini eğitmek için yapay zekayı kullanan yeni bir teknik geliştirdi.
Araştırmacılar, yakın tarihli bir Nature makalesinde, eğitim için simülasyonların bu şekilde kullanılmasının, fiziksel insan deneylerine olan ihtiyacı önemli ölçüde azalttığını savunuyor. Teorik olarak, bu tür bir eğitim yöntemi, dış iskelet cihazlarını daha erişilebilir ve hareket kabiliyeti kısıtlı insanlar için raftan kullanıma hazır hale getirebilir. Kuzey Carolina Eyalet Üniversitesi profesörü ve makalenin ortak yazarı Hao Su, yeni yaklaşımı simülasyon ile gerçeklik arasındaki boşluğu doldurmaya benzetiyor.
Su, “Buradaki ana fikir, taşınabilir bir dış iskeletteki somutlaştırılmış yapay zekanın, herhangi bir deney gerektirmeden, bir bilgisayar simülasyonunda insanların yürümesine, koşmasına veya tırmanmasına nasıl yardımcı olacağını öğrenmesidir” diye ekledi.
Araştırmacılar tarafından geliştirilen “simülasyon içinde öğrenme” çerçevesi, üç bağlantılı çok katmanlı yapay zeka sinir ağına dayanıyor. Araştırmacılar bu öğrenme yöntemini, yürüme hareketliliğini artırmayı amaçlayan özel yapım bir kalça dış iskeletine uyguladılar. Sanal simülasyonda eğitildikten sonra araştırmacılar, nasıl performans gösterdiğini görmek için kalça kontrol cihazını insan test cihazlarına bağladılar. Sonuçlar cesaret vericiydi: Simülasyonla eğitilmiş dış iskelet kumandasını takan katılımcılar, kumanda olmadan yürüyen kontrol grubuna kıyasla yürürken %24,4 daha az metabolik enerji kullandı. Dış iskelet cihazını takan kullanıcılar benzer şekilde koşarken ve tırmanırken, cihaz takılı olmadan aynı görevleri yerine getiren kişilere kıyasla %13,1 ve %15,4 daha az enerji harcadı.
Su, “Bu çalışma aslında bilim kurguyu gerçeğe dönüştürüyor – insanların çeşitli görevleri yerine getirirken daha az enerji yakmalarını sağlıyor” dedi.
Dış iskeletlerin daha kolay eğitilmesi engelli insanların önündeki engelleri azaltabilir
Simülasyon eğitimli cihazlarla yapılan gerçek dünya deneyleri fiziksel engeli olmayan katılımcılar tarafından gerçekleştirilmiş olsa da, araştırmacılar bulguların felç geçirenler ve uzuv farklılıkları olan kişilerden serebral palsi gibi nörolojik rahatsızlıklarla yaşayan bireylere kadar çok çeşitli hareketlilik zorlukları yaşayan insanlara anlamlı bir şekilde yardımcı olabileceğini söylüyor. Ve bu özel deney bir kalça dış iskelet kontrolörüne odaklanmış olsa da, aynı temel öğrenme çerçevesi diz ve ayak bileği dış iskeletlerine de uygulanabilir. Sanal simülasyon yöntemleri, eğitim sürelerini kısaltmanın yanı sıra, dış iskelet tasarımcılarının teorik olarak cihazlara iyileştirmeler içeren güncellemeler gönderebilecekleri anlamına geliyor. Araştırmacılar, ileride bu güncellenebilir sistemin, bireysel kullanıcının ihtiyaçlarına göre ince ayarlanmış son derece özelleştirilmiş kontrolörlerin geliştirilmesine yardımcı olabileceğini düşünüyor.
New Jersey Institute of Technology BioDynamics Lab Direktörü ve makalenin yazarlarından Xianlian Zhou yaptığı açıklamada, “Yaklaşımımız giyilebilir robotik alanında önemli bir ilerlemeye işaret ediyor” dedi. “Bu [kalça] kontrolörü, daha fazla insan denek testi gerektirmeden sorunsuz bir şekilde donanıma geçerek deneysiz hale geliyor.”
*Bu yazı AI-enabled virtual training could make robotic exoskeletons more common başlıklı yazıdan çevrilmiştir.
