Des chercheurs du projet RIKEN Guardian Robot et des collaborateurs ont combiné ingénierie de matériaux légers et intelligence artificielle afin de créer un robot exosquelette qui pourrait aider les personnes ayant besoin d’assistance. Ce nouveau dispositif propose une technologie qui permettrait au squelette de deviner efficacement les intensions de l’utilisateur.
Les exosquelettes robotisés seraient une solution à une population vieillissante. Il s’agit essentiellement de combinaisons que les gens pourraient porter et qui permettraient de compenser le manque de force.
Cependant, un défaut empêche leur développement, ils sont encore généralement lourds. Aussi, s’ils ne sont pas correctement contrôlés, ils risqueraient de gêner plutôt que d’aider. C’est pourquoi il est important de développer des exosquelettes à la fois légers et capables d’assister les efforts de l’utilisateur sans les entraver.
Un exosquelette combiné à l’apprentissage automatique
Les chercheurs ont mis au point un exosquelette léger en fibre de carbone pour le bas du corps qui se fixe aux cuisses et au bas des jambes des utilisateurs. Il a été construit avec des actionneurs hautement réversibles, pour qu’il n’entrave pas les mouvements des utilisateurs même lorsque les actionneurs ne sont pas activés.
L’équipe s’est servie de l’intelligence artificielle pour vérifier si elle était capable de prédire comment l’utilisateur voulait se déplacer. Ils ont utilisé la méthode d’apprentissage PU, ou positif et non étiqueté, pour apprendre à l’exosquelette à lire correctement les intentions de l’utilisateur. Pour rendre cela possible, il se baserait sur les mesures des activités musculaires de ce dernier.
Cette méthode permet d’utiliser des données ambiguës, en combinant des données étiquetées positivement avec d’autres données non étiquetées qui peuvent être positives ou négatives. Cela permet à l’intelligence artificielle d’apprendre à partir de données qui ne sont pas toutes étiquetées.
Pour l’expérience, les participants ont effectué divers mouvements commençant de la même manière : se lever, croiser les jambes, se pencher en avant et se repositionner sur une chaise. L’exosquelette a utilisé l’apprentissage automatique pour deviner quand ils essayaient réellement de se lever et a ensuite fourni une assistance pour le mouvement.
Expérience réussie !
Selon Jun-ichiro Furukawa, du projet Guardian Robot, premier auteur de l’article, les résultats étaient meilleurs que ceux des systèmes conventionnels. Ces derniers utilisent des données entièrement étiquetées dans des situations où le comportement de l’utilisateur peut être différent du mouvement cible assis-debout. Cela indique que la méthode pourrait être étendue à d’autres mouvements.
« L’élément clé de notre recherche est que, lorsque l’on contrôle un robot pour assister le mouvement humain, il est important de le développer en partant de l’hypothèse que les humains se comporteront d’une manière qui ne figure pas dans les données d’apprentissage. »
Jun Morimoto
SOURCE : MIRAGENEWS