Cá sấu mõm ngắn giết chết Äá»ng loại Äá» Än thá»t
Exosuits - máy có thể đeo giúp tăng sức mạnh và độ bền - là một thị trường hưng thịnh được kỳ vọng sẽ làm giảm căng thẳng và yếu do lao động thể chất, rối loạn và thậm chí chỉ là tuổi già.
Đại học Harvard đang phát triển một trong những bước lặp tiên tiến nhất của công nghệ này, một exosuit mềm. Hãy nghĩ về nó như Under Armour cơ học giúp bạn chạy, chạy bộ hoặc đi bộ với nỗ lực tối thiểu. Để tiến xa hơn một bước, các nhà nghiên cứu tại trường đại học đã nhúng trí thông minh nhân tạo vào bên trong bộ đồ của họ để đảm bảo người mặc và máy móc được đồng bộ.
Ye Đinh, một nghiên cứu sinh sau tiến sĩ tại Trường Khoa học Ứng dụng và Khoa học Ứng dụng Harvard, tin rằng loại A.I. sẽ là mấu chốt trong việc làm cho quảng cáo exosuits khả thi trong tương lai.
Mọi người đều cần sự trợ giúp đặc biệt phù hợp với họ, vì vậy loại tối ưu hóa này là cách phù hợp để sử dụng các thiết bị đeo được, Đinh Đinh, đồng tác giả đầu tiên của nhà nghiên cứu đã tạo ra A.I. và exosuits, kể Nghịch đảo. Nếu bạn đang cố gắng để có được hiệu suất tốt nhất từ exosuits bạn phải có một cái gì đó đang tìm ra cách bạn nên điều chỉnh thiết bị của mình ở cấp độ cá nhân.
Trong một bài báo được công bố trên tạp chí Khoa học Robotics, Đinh và các đồng nghiệp giải thích cách họ sử dụng các phép đo thời gian thực của các tín hiệu sinh lý của con người, như nhịp thở, để điều chỉnh các thông số của một trong những bộ quần áo của họ.
Thuật toán học máy của họ đã tính toán mức độ hỗ trợ tốt nhất để cung cấp tại bất kỳ thời điểm nào và điều chỉnh bộ đồ cho phù hợp. Nghiên cứu chỉ sử dụng một thiết bị hỗ trợ mở rộng hông, vì vậy nó đã giới hạn A.I. chỉ một khớp. Bước đầu tiên trong sự kết hợp công nghệ này là một thành công lớn.
Có một số cải tiến lớn trong hoạt động của bộ đồ sử dụng công nghệ này so với các thiết bị hiện đại khác và nghiên cứu sâu rộng của chúng tôi, ông nói, ông Đinh nói. Chúng tôi đã thấy sự cải thiện về giảm chuyển hóa giảm năng lượng sử dụng hơn 60%, đó là một số kết quả đầy hứa hẹn về việc sử dụng công nghệ loại này trong tương lai.
Trước khi những tiến bộ này, exosuits đã sử dụng những gì mà Đinh gọi là chiến lược cố định, thì đó là một thiết lập mặc định cho tất cả những ai sử dụng bộ đồ đó. Điều này thường sẽ sử dụng thời gian dữ liệu mẫu chung sinh học để xác định số lượng hỗ trợ để cung cấp, nhưng một mẫu hỗ trợ đơn giản hóa sẽ không bao giờ có được mọi hồ sơ cá nhân.
Học máy sẽ làm cho nó để exosuits có thể phù hợp với nhu cầu của bất cứ ai sử dụng chúng, cho dù đó là một cặp vợ chồng già đi dạo thong thả đến một lính cứu hỏa chạy nước rút vào một tòa nhà đang cháy.
Cơ thể con người luôn thay đổi và cách khả thi duy nhất, ít nhất là tại thời điểm này, dịch điều này sang robot là thông qua lăng kính của A.I.