KI-Training steigert Leistung von Exoskeletten
Menschen können sie dank neuem System der North Carolina State University ohne Übung nutzen
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Gesunder Mensch testet das KI-trainierte Exoskelett im Freien (Foto: ncsu.edu) |
Raleigh (pte015/14.06.2024/11:30)
Forscher der North Carolina State University haben eine neue Trainingsmethode für robotische Exoskelette entwickelt. Diese nutzt Künstliche Intelligenz (KI) sowie Simulationen und senkt den Energieverbrauch beim Gehen, Laufen und Treppensteigen um 13,1 bis 15,4 Prozent. Exoskelette sind elektromechanische Geräte, die außen am Körper angebracht werden. Sie unterstützen die Bewegungen und entlasten Muskeln und Gelenke.
Tests mit Menschen entfallen
"Exoskelette haben ein enormes Potenzial, die Leistung des menschlichen Bewegungsapparats zu verbessern. Ihre Entwicklung und weite Verbreitung werden jedoch durch die Notwendigkeit langwieriger Tests mit Menschen und von Hand beschriebener Steuerungsalgorithmen behindert", verdeutlicht Forschungsleiter Hao Su.
Normalerweise müssen die Benutzer ein Exoskelett stundenlang "trainieren", damit es weiß, wie viel Kraft in jeder denkbaren Situation nötig ist, wann es diese Kraft zur Verfügung stellen muss, um die Benutzer beim Gehen, Laufen und Treppensteigen optimal zu unterstützen. Genau diese Trainingsarbeit übernimmt die KI, assistiert von Simulationen am Computer. Als Ausgangsmaterial dienen die körperlichen Daten des Menschen, der das Exoskelett tragen soll, also Größe, Gewicht, Länge der Beine und vieles mehr. Mit dieser neuen Methode können die Nutzer die Exoskelette also sofort nutzen.
Motorische Defizite kompensiert
Die ersten Tests haben die Entwickler mit gesunden Menschen durchgeführt. Das Training lässt sich allerdings auch auf Exoskelette übertragen, die Menschen mit motorischen Einschränkungen wie Muskelschwäche zu besserer Mobilität verhelfen sollen, heißt es. "Wir sind jetzt dabei, die Leistungsfähigkeit der neuen Methode an robotischen Exoskeletten zu testen, die von älteren Erwachsenen und Menschen mit neurologischen Erkrankungen verwendet werden können. Außerdem wollen wir untersuchen, wie unsere Trainingsmethode die Leistung von Roboterprothesen für amputierte Menschen verbessern könnte", so Su.
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