自動化により作業が簡単になります。 また、ユーザーであるあなたに事前に相談することなく、思いつきで電話をかけなければならないテクノロジーの手にあなたの幸福を委ねることになるため、事態はさらに恐ろしいものになる可能性があります。 たとえば、自動運転車は、交通渋滞や逸脱する自転車を発見し、適切に反応できなければなりません。 これを効果的に行うことができれば、輸送業界に大きな変革をもたらすことになります。 それができない場合、致命的な結果が生じる可能性があります。
コンテンツ
- ロボット外骨格にとっての最大の課題
- まだゴールデンタイムに向けて準備中
カナダのウォータールー大学では、研究者たちがまさにこの問題に取り組んでいます。この問題はウェアラブル ロボットの外骨格スーツの分野にのみ適用されます。 これらのスーツには、 を彷彿とさせる産業用ウェアラブル エイリアンパワーローダー に 運動障害のある人のための補助スーツ 年齢や身体的障害に起因するものは、着用者を補助するための増強装置としてすでに使用されています。 しかし、その操作は完全に手動で行われてきました。 今、研究者たちは彼らに独自の考えを与えたいと考えています。
おすすめ動画
そのために、ウォータールー大学の研究者は AI を開発しています。 エクソスーツが周囲の環境を感知して調整できるようにするコンピュータービジョンなどのツール それに応じた動き - 階段を見つけて自動的に登ったり、現実のさまざまな歩行環境に反応したりできるなど 時間。 もし彼らがそれを成功させれば、これらの補助器具の有用性は永久に変わってしまうでしょう。 ただし、そうするのは簡単ではありません。
関連している
- AI の将来: 今後数年間で注目すべき 4 つの大きな事柄
- 飛躍、限界、そしてその先へ: ロボットの敏捷性は猛烈なペースで進歩しています
- 麻痺のある男性がロボット外骨格を使ってマラソンの世界記録を破った
ロボット外骨格にとっての最大の課題
「制御は一般に、実世界のアプリケーション向けのロボット外骨格の開発における最大の課題の 1 つとみなされています。」 ブロコスワフ・ラショフスキー、博士号 同大学のシステムデザイン工学部の候補者はデジタルトレンドに語った。 「安全で堅牢な動作を確保するために、市販の外骨格はジョイスティックやモバイル インターフェイスなどの手動制御を使用して、ユーザーの運動の意図を伝えます。 私たちは、ウェアラブルカメラと人工知能を使用したロボット外骨格の自律制御システムを開発しています。 人間の制御と意思決定に関連する認知的負担を[軽減するために]知性を向上させます。」
プロジェクトの一環として、チームは、A.I. を活用した環境分類システムを開発する必要がありました。 ExoNetデータベース、これは人間の歩行環境に関する史上最大のオープンソース画像データセットであると主張しています。 これは、人々が胸に取り付けられたカメラを装着し、動きや移動を記録しながら周囲の環境を歩き回ることで収集され、その後、ニューラル ネットワークのトレーニングに使用されました。
「私たちの環境分類システムは深層学習を使用しています」と Lashowski 氏は続けました。 「しかし、高性能の深層学習アルゴリズムは計算コストが非常に高くなる傾向があり、動作リソースが限られているロボット外骨格にとっては問題となります。 したがって、環境分類には最小限の計算要件とメモリ ストレージ要件を備えた効率的な畳み込みニューラル ネットワークを使用しています。 これらのディーラーニング アルゴリズムは、従来のように手作業でエンジニアリングされた特徴を使用するのではなく、最適な画像特徴をトレーニング データから直接、自動的かつ効率的に学習することもできます。」
ジョン・マクフィーウォータールー大学のシステム設計工学教授はデジタルトレンドに次のように語った。 「基本的に、停止、始動、足を上げるなどの手動制御を自動化された制御に置き換えています。 解決。 1 つの類似点は、手動シフトに代わる自動車の自動パワートレインです。 現在では、オートマチック車の方が効率が良く、クラッチやスティックを操作するよりも周囲のことに集中できるため、ほとんどの人がオートマチック車を運転しています。 同様に、exo の自動化された高レベルコントローラーは、環境意識を高めるという形で、ユーザーに新たな機会をもたらします。」
自動運転車と同様に、人間のユーザーは必要に応じて自動制御システムを無効にする能力を持っていると研究者らは指摘しています。 たとえば、あなたのエクソスーツが飛行中の飛行物体を発見できると信じるには、まだ少しの信念が必要ですが、 階段を下りる前に、着用者が状況をコントロールできます。 必要。
まだゴールデンタイムに向けて準備中
現在、プロジェクトは進行中です。 「私たちは現在、AI を活用した環境分類システムの最適化、特に分類精度とリアルタイム パフォーマンスの向上に重点を置いています」と Lashowski 氏は述べています。 「この技術工学の開発は、自律制御を備えたロボット外骨格を使用した将来の臨床試験の安全かつ堅牢な運用を確保するために不可欠です。」
ただし、すべてが計画どおりに進むと、そのようなアルゴリズムが市販の外骨格スーツに導入できるようになるまで、そう長くはかからないことを願っています。 Sarcos Robotics のような革新的な企業のおかげで、それらはすでにさらに普及しており、ますます多様な環境で使用されています。 また、スーツを着用していないときの着用者の能力を超えて、人間の能力を大幅に向上させることもできます。
ある意味、悪夢のようなダースではなく、サイボーグの最初の概念を非常に彷彿とさせます。 ベイダーやロボコップは半人間と半機械の融合だが、研究者としてのマンフレッド・クラインズとネイサン クライン 1960年代に書いた、「…ロボットのような問題が自動的に処理される組織システム、 [人間]が自由に探索し、創造し、考え、感じることができるようにするのです。」 かすかにヒッピーな雰囲気を取り除いた （これ だった 60 年代）、その考えは今でも残っています。ナビゲーションに関連する日常的な問題をロボットに自律的に処理させることで、人間のユーザーはより重要で魅力的なことに集中できるようになります。 結局のところ、ほとんどの人は歩くときに片足をもう一方の足の前に動かすという細かいことを意識的に考える必要はありません。 なぜロボットの外骨格スーツを着た人がそうしなければならないのでしょうか?
この研究に特化した最新の論文は、 最近、IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics 誌に掲載されました.
編集者のおすすめ
- オートメーションの未来: ロボットが登場しますが、ロボットがあなたの仕事を奪うことはありません
- ウェアラブル盲導犬のように、このバックバックは視覚障害者の移動をサポートします
- スタークラフトは得意ですか? DARPAはあなたの脳波を使って軍事ロボットを訓練したいと考えています
- デルタ航空は、従業員にこれらの強力なロボット外骨格を装備させることを計画しています
- あらゆる人のための Exosuits: ウェアラブル ロボットを主流にしている会社をご紹介します
