Automatisering maakt dingen eenvoudiger. Het maakt de zaken ook potentieel enger als u uw welzijn in handen legt van technologie die plotselinge oproepen moet doen zonder eerst u, de gebruiker, te raadplegen. Een zelfrijdende auto moet bijvoorbeeld een file of een uitwijkende fietser kunnen herkennen en gepast kunnen reageren. Als het dit effectief kan doen, is het een game-changer voor transport. Als dit niet lukt, kunnen de resultaten fataal zijn.
Inhoud
- De grootste uitdaging voor robotachtige exoskeletten
- Nog steeds bezig met voorbereidingen voor prime time
Aan de Universiteit van Waterloo, Canada, werken onderzoekers aan dit probleem – alleen toegepast op het gebied van draagbare robot-exosuiten. Deze pakken, die kunnen variëren van industriële wearables die doen denken aan Buitenaardse wezens’ Krachtlader naar hulppakken voor mensen met mobiliteitsproblemen die het gevolg zijn van leeftijd of lichamelijke handicaps, worden al gebruikt als augmentatieapparatuur om hun dragers te helpen. Maar ze zijn volledig handmatig uitgevoerd. Nu willen onderzoekers hen een eigen mening geven.
Aanbevolen video's
Daartoe ontwikkelen de onderzoekers van de Universiteit van Waterloo A.I. hulpmiddelen zoals computervisie waarmee exosuits hun omgeving kunnen waarnemen en zich kunnen aanpassen bewegingen dienovereenkomstig uitvoeren - zoals het kunnen herkennen van trappen en deze automatisch beklimmen of anderszins reageren op verschillende loopomgevingen in het echt tijd. Als ze het voor elkaar krijgen, zal het de bruikbaarheid van deze hulpmiddelen voor altijd veranderen. Dit is echter niet eenvoudig.
Verwant
- De toekomst van AI: 4 grote dingen om naar te kijken de komende jaren
- Sprongen, grenzen en verder: de wendbaarheid van robots vordert in een koortsachtig tempo
- Een verlamde man heeft zojuist een wereldrecord op de marathon gebroken met een robotachtig exoskelet
De grootste uitdaging voor robotachtige exoskeletten
“Controle wordt algemeen beschouwd als een van de grootste uitdagingen bij het ontwikkelen van robotachtige exoskeletten voor toepassingen in de echte wereld,” Brokoslaw Laschowski, een Ph.D. kandidaat op de afdeling Systems Design Engineering van de universiteit, vertelde Digital Trends. “Om een veilige en robuuste werking te garanderen, gebruiken commercieel verkrijgbare exoskeletten handmatige bediening zoals joysticks of mobiele interfaces om de bewegingsintentie van de gebruiker te communiceren. We ontwikkelen autonome besturingssystemen voor robotachtige exoskeletten met behulp van draagbare camera's en kunstmatige camera's intelligentie, [om zo te verlichten] de cognitieve last die gepaard gaat met menselijke controle en besluitvorming.”
Als onderdeel van het project moest het team een door AI aangedreven omgevingsclassificatiesysteem ontwikkelen, genaamd de ExoNet-database, waarvan wordt beweerd dat het de grootste open-source beelddataset ooit is van menselijke loopomgevingen. Dit werd verzameld door mensen een gemonteerde camera op hun borst te laten dragen en door lokale omgevingen te laten lopen terwijl ze hun bewegingen en voortbeweging registreerden. Het werd vervolgens gebruikt om neurale netwerken te trainen.
“Ons omgevingsclassificatiesysteem maakt gebruik van deep learning”, vervolgde Laschowski. “Hoogwaardige deep-learning-algoritmen zijn echter vaak rekenkundig duur, wat problematisch is voor robotachtige exoskeletten met beperkte operationele middelen. Daarom gebruiken we efficiënte convolutionele neurale netwerken met minimale reken- en geheugenopslagvereisten voor de omgevingsclassificatie. Deze dee-learning-algoritmen kunnen ook automatisch en efficiënt optimale beeldkenmerken rechtstreeks uit trainingsgegevens leren, in plaats van handmatig ontwikkelde functies te gebruiken zoals traditioneel wordt gedaan.”
John McPhee, een professor in Systems Design Engineering aan de Universiteit van Waterloo, vertelde Digital Trends: “In wezen vervangen we de handmatige bediening – [zoals] stoppen, starten, been voor stap optillen – door een geautomatiseerde oplossing. Eén analogie is een automatische aandrijflijn in een auto, die handmatig schakelen vervangt. Tegenwoordig rijden de meeste mensen met een automaat omdat deze efficiënter is en de gebruiker zich meer op zijn omgeving kan concentreren in plaats van de koppeling en stick te bedienen. Op een vergelijkbare manier zal een geautomatiseerde high-level controller voor een exo nieuwe mogelijkheden voor de gebruiker openen [in de vorm van] een groter milieubewustzijn.”
Net als bij een zelfrijdende auto merken de onderzoekers op dat de menselijke gebruiker de mogelijkheid zal hebben om het geautomatiseerde controlesysteem te omzeilen als dat nodig is. Hoewel het nog steeds een beetje vertrouwen vergt om er bijvoorbeeld op te vertrouwen dat je exosuit een vlucht zal spotten Als hij een trap afdaalt voordat hij deze afdaalt, kan de drager de controle overnemen in scenario's waarin dat het geval is nodig.
Nog steeds bezig met voorbereidingen voor prime time
Op dit moment is het project een work in progress. “We concentreren ons momenteel op het optimaliseren van ons AI-aangedreven omgevingsclassificatiesysteem, met name op het verbeteren van de classificatienauwkeurigheid en realtime prestaties”, aldus Laschowski. “Deze technische ontwikkeling is essentieel voor het garanderen van een veilige en robuuste werking voor toekomstige klinische tests met behulp van gerobotiseerde exoskeletten met autonome besturing.”
Mocht echter alles volgens plan verlopen, dan zal het hopelijk niet te lang duren voordat dergelijke algoritmen kunnen worden ingezet in commercieel verkrijgbare exosuits. Dankzij innovatieve bedrijven als Sarcos Robotics worden ze al steeds wijdverbreider en worden ze in steeds gevarieerdere omgevingen gebruikt. Ze zijn ook in staat de menselijke capaciteiten aanzienlijk te vergroten, verder dan waartoe de drager in staat zou zijn als hij het pak niet draagt.
In sommige opzichten doet het sterk denken aan de oorspronkelijke opvatting van de cyborg, niet zoals een nachtmerrieachtige Darth. Vader of RoboCop samensmelting van half mens en half machine, maar zoals onderzoekers Manfred Clynes en Nathan Klijn schreef in de jaren zestig, als “een organisatorisch systeem waarin … robotachtige problemen automatisch worden opgelost, waardoor [mensen] vrij blijven om te verkennen, te creëren, te denken en te voelen.” Ontdaan van zijn flauwe hippiesfeer (dit was de jaren ’60), geldt het idee nog steeds: door robots autonoom de alledaagse problemen in verband met navigatie te laten oplossen, kunnen de menselijke gebruikers zich concentreren op belangrijkere, boeiendere dingen. De meeste mensen hoeven immers niet bewust na te denken over de details van het verplaatsen van de ene voet voor de andere als ze lopen. Waarom zou iemand in een robot-exosuit dat moeten doen?
Het nieuwste artikel gewijd aan dit onderzoek was onlangs gepubliceerd in het tijdschrift IEEE Transactions on Medical Robotics and Bionics.
Aanbevelingen van de redactie
- De toekomst van automatisering: Robots komen eraan, maar ze zullen uw baan niet overnemen
- Net als een draagbare geleidehond helpt deze rugsteun blinden bij het navigeren
- Goed in StarCraft? DARPA wil militaire robots trainen met jouw hersengolven
- Delta Airlines is van plan werknemers uit te rusten met deze krachtige robotachtige exoskeletten
- Exosuits voor iedereen: maak kennis met het bedrijf dat draagbare robots mainstream maakt
