Pesquisadores do Georgia Tech fizeram um grande avanço no desenvolvimento de dispositivos exoesqueletos usando inteligência artificial, tornando mais prático desenvolver, aprimorar e implantar robôs vestíveis para auxiliar pessoas com deficiências de mobilidade. Anteriormente, a fabricação de dispositivos robóticos vestíveis práticos exigia um treinamento demorado e caro do computador que controlava o sistema, bem como a coleta de grandes quantidades de dados humanos em laboratórios dedicados. Além disso, modificações e melhorias no sistema exigiam novo treinamento e coleta de dados, resultando em altos custos e aplicações inviáveis.
Os pesquisadores usaram um exoesqueleto de membro inferior, combinado com uma grande quantidade de dados de movimento humano já existentes, para testar seu novo método, com o objetivo de criar um controlador de exoesqueleto funcional que possa fornecer assistência eficaz. Com sua ferramenta de IA, o controlador não requer treinamento adicional demorado e coleta de dados para cada dispositivo de exoesqueleto específico.
Agora, engenheiros e cientistas da computação do Georgia Tech desenvolveram uma ferramenta de IA capaz de transformar grandes quantidades de dados de movimento humano existentes em um controlador funcional para exoesqueletos, eliminando a necessidade de coleta de dados, retreinamento e tempo adicional significativo em laboratório para dispositivos específicos. Os resultados da pesquisa, que criaram um "cérebro" para exoesqueletos com desempenho comparável aos melhores controladores do mercado em assistência aos movimentos das articulações do quadril e do joelho, foram publicados na revista *Science Robotics* em 19 de novembro.
Liderada pelo ex-aluno de doutorado Keaton Scheperer, a pesquisa envolveu diversos pesquisadores, incluindo uma colaboração com o Instituto de Computação Interativa para desenvolver o sistema de IA principal. Eles utilizaram uma tecnologia de IA chamada CycleGAN para correlacionar conjuntos de dados de movimento de pessoas sem o exoesqueleto com seus movimentos enquanto o utilizavam, prevendo a quantidade de assistência robótica necessária. Ao contrário dos esforços anteriores de desenvolvimento de controladores de alto desempenho, que exigiam anos de coleta de dados, este novo modelo de IA pode detectar e estimar instantaneamente os movimentos articulares do usuário e as forças aplicadas, aumentando a força em até 20%.
Esta pesquisa é significativa, não apenas por acelerar a pesquisa em laboratório, mas também por abrir portas para que outros especialistas em robótica implementem controladores. Seus resultados são aplicáveis não apenas a exoesqueletos de perna, mas também a sistemas de membros superiores, sistemas protéticos e até mesmo robôs autônomos. Os pesquisadores estão ansiosos para colaborar com parceiros da indústria para implementar os controladores em sistemas reais o mais breve possível.
