Bộ khung xương ngoài robot được các nhà xã hội học xác định như quần áo có thể mặc mặc, cho phép những người già yếu khuyết tật, có khả năng thực hiện được những việc mong muốn.
Tiến trình phát triển các bộ khung xương ngoài thông minh gặp khó khăn do thiết bị nặng và khó điều khiển, nếu không được kiểm soát đúng cách sẽ trở thành chướng ngại vật hơn là hỗ trợ.
Vấn đề then chốt là phát triển bộ khung xương ngoài nhẹ nhưng có có thể hỗ trợ nỗ lực của người dùng, không gây khó khăn trong quá trình thực hiện công việc. Một yếu tố quan trọng của thiết bị mới là công nghệ cho phép khung xương đoán được ý định của người dùng chính xác.
Nhóm nghiên cứu phát triển một bộ khung xương ngoài nhẹ, làm từ vật liệu sợi carboncho, phần thân dưới gắn vào đùi và cẳng chân của người sử dụng.
Robot Exoskeleton và cách tiếp cận điều khiển học sử dụng công nghệ AI,
Khung xương được chế tạo với các bộ truyền động có khả năng chuyển động ngược cao để không cản trở chuyển động của người dùng ngay cả khi bộ truyền động không được kích hoạt.
Sau đó là yếu tố quan trọng nhất, nhóm nghiên cứu sử dụng công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI) để dự đoán người dùng muốn di chuyển hay không. Nhóm sử dụng một phương pháp được gọi là PU-learning, gắn nhãn tích cực và không gắn nhãn, để AI bộ khung xương ngoài học cách đọc chính xác ý định của người dùng, trên cơ sở các phép đo hoạt động cơ, cho phép AI học từ nguồn dữ liệu, không được dán nhãn tất cả.
Trong quá trình thử nghiệm, những người tham gia thực hiện các chuyển động khác nhau có thể bắt đầu theo cùng một cách - đứng lên, bắt chéo chân, nghiêng người về phía trước và thay đổi tư thế ngồi trên ghế. Bộ khung xương ngoài sử dụng công nghệ máy học để dự đoán khi nào con người thực sự cố gắng đứng lên và thực hiện hỗ trợ chuyển động .
PGS Jun-ichiro Furukawa thuộc Dự án Robot Giám hộ, tác giả của báo cáo khoa học cho biết, AI xác định chính xác khi người dùng đứng dậy và robot hoạt động hỗ trợ.
Yếu tố quan trọng trong nghiên cứu là khi điều khiển một robot hỗ trợ chuyển động của con người, phát triển dựa trên giả định rằng con người sẽ hành động theo những cách không có trong dữ liệu học tập.
