Wearable Exoskeletons নির্মিত হবে এআই। মানব এবং মেশিন মেশানো

Exosuits - শক্তি এবং ধৈর্য বৃদ্ধি যে পরিধানযোগ্য মেশিন - শারীরিক শ্রম, রোগ, এবং এমনকি বৃদ্ধ বয়স দ্বারা সৃষ্ট স্ট্রেন এবং দুর্বলতা হ্রাস করার একটি প্রত্যাশিত বাজার হয়।

হার্ভার্ড ইউনিভার্সিটি এই প্রযুক্তির সর্বাধিক কাটিয়া প্রান্তের একটি নরম এক্সোজুইটের উন্নয়ন করছে। এটি যান্ত্রিক আর্মরের অধীনে ভাবুন যা আপনাকে চালানোর, জগ করতে বা কমপক্ষে প্রচেষ্টায় হাঁটতে সহায়তা করে। এটি আরও একটি পদক্ষেপ নিতে, বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা পোশাক এবং মেশিন সিঙ্ক অবস্থায় আছে কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তাদের স্যুটের ভিতরে আবদ্ধ করেছে।

হার্ভার্ডের স্কুল অফ ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যান্ড অ্যাপ্লাইড সায়েন্সেসের পোস্টডক্টরাল সহকর্মী ইয়ে ডিং বিশ্বাস করেন এই ধরনের এআই। ভবিষ্যতে বহির্মুখী exosuits বাণিজ্যিক তৈরীর মধ্যে প্রাণবন্ত হবে।

"প্রতিটি ব্যক্তিকে বিশেষভাবে তাদের জন্য উপযুক্ত সহায়তা দরকার, তাই এই ধরনের অপ্টিমাইজেশান পরিধানযোগ্য ডিভাইসের পরিপ্রেক্ষিতে সঠিক উপায়।" ডিং, গবেষক সমিতির প্রথম লেখক ডিং এআই। এবং exosuits, বলে বিপরীত । "আপনি যদি exosuits থেকে সেরা পারফরম্যান্স পেতে চেষ্টা করছেন, আপনি একটি পৃথক স্তরে আপনার ডিভাইস কিভাবে tailor করা উচিত figuring কিছু আছে।"

জার্নাল প্রকাশিত একটি কাগজ বিজ্ঞান রোবোটিক্স, ডিং এবং তার সহকর্মীরা ব্যাখ্যা করেছেন যে কিভাবে তারা মানব দেহের সিগন্যালগুলির বাস্তব সময় পরিমাপ ব্যবহার করে, যেমন শ্বাস হারের মতো, তাদের বহিঃপ্রকাশগুলির পরামিতিগুলি পরিবর্তন করতে।

তাদের মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম কোনও মুহুর্তে প্রদানের জন্য সর্বোত্তম স্তরের সহায়তা গণনা করে এবং অনুসারে অনুসারে মামলাটি সামঞ্জস্য করে। গবেষণায় কেবল "হিপ এক্সটেনশান সহায়ক ডিভাইস" ব্যবহার করা হয়েছে, তাই এটি এ.আই. শুধুমাত্র এক যৌথ। এই প্রযুক্তিগত সমন্বয় এই প্রথম পদক্ষেপ একটি বিশাল সাফল্য ছিল।

ডিং বলেন, "অন্যান্য অত্যাধুনিক ডিভাইস এবং আমাদের আন্তরিক গবেষণার তুলনায় এই প্রযুক্তি ব্যবহার করে মামলাটি পরিচালনার ক্ষেত্রে প্রচুর উন্নতি হয়েছে।" "আমরা 60% এর বেশি বিপাকীয় হ্রাসের কম শক্তি ব্যবহার উন্নতি দেখেছি যা ভবিষ্যতে এই ধরনের প্রযুক্তি ব্যবহার সম্পর্কে কিছু আশাবাদী ফলাফল"

এই অগ্রগতির বহিঃপ্রকাশগুলি ডিংকে "নির্দিষ্ট কৌশল" বলে অভিহিত করে, যা মামলাটি ব্যবহার করে এমন সকলের জন্য একটি ডিফল্ট সেটিংসের জন্য অপরিহার্য। এটি প্রদানের জন্য সহায়তা পরিমাণ নির্ধারণ করতে জৈব যৌথ প্যাটার্ন ডেটা ব্যবহার করে সময়, কিন্তু একটি সরলীকৃত সহায়তা প্যাটার্ন প্রত্যেক ব্যক্তির প্রোফাইলগুলি সঠিকভাবে পাবে না।

মেশিন লার্নিং এটিকে ব্যবহার করে এমন যে কোনও ব্যক্তির চাহিদাগুলি পূরণ করতে পারে যাতে এটি একটি বয়স্ক দম্পতি একটি জ্বলন্ত বিল্ডিংয়ের মধ্যে একটি অগ্নিনির্বাপক স্প্রিন্টিংয়ের দিকে তাকাতে পারে।

মানব শরীর ক্রমাগত পরিবর্তনশীল এবং একমাত্র সম্ভাব্য উপায়, কমপক্ষে মুহূর্তে, এই রোবোটিক্সে অনুবাদ করার মাধ্যমে এআই এর লেন্সের মাধ্যমে হয়।