Ajustement personnalisé : créez des exosquelettes basés sur l'IA pour répondre aux besoins de mobilité individuels

Au Canada, environ 13,7 pour cent des personnes âgées de 15 ans ou plus ont déclaré avoir une mobilité réduite, nécessitant l'utilisation d'appareils fonctionnels tels que des cannes et des fauteuils roulants pour marcher ou monter des escaliers. Bien que largement utilisés, ces outils traditionnels présentent des limites car ils peuvent provoquer des tensions physiques, restreindre la mobilité sur le terrain et poser des problèmes d'accessibilité quotidiens.

Pour résoudre ces problèmes, un chercheur de l'Université Carleton Mujtaba Ahmadi Elle conçoit des exosquelettes avancés – des dispositifs robotiques portables alimentés par l’intelligence artificielle (IA). Ces exosquelettes sont destinés à fournir une force d'assistance pour la marche et les activités quotidiennes tout en abordant les limites des appareils fonctionnels traditionnels – offrant ainsi une mobilité et une accessibilité améliorées aux personnes handicapées au Canada et à l'étranger.

« Les exosquelettes peuvent aider les gens à se tenir debout et à marcher, et ils peuvent contribuer à améliorer leur posture », explique Ahmadi, professeur au Carleton College. Département de génie mécanique et aérospatial. « Si l'appareil est suffisamment puissant et intelligent, il constitue un excellent moyen pour les personnes handicapées de retrouver leur fonctionnalité et leur indépendance. »

Améliorer les exosquelettes traditionnels grâce à l'intelligence artificielle

Les exosquelettes robotiques sont apparus dans les années 1960, principalement à des fins militaires et industrielles. Ce n’est qu’à la fin des années 2000 que des progrès significatifs ont été réalisés, conduisant à son développement à des fins médicales et de réadaptation.

Malgré leurs améliorations, de nombreux exosquelettes ne s'adaptent toujours pas bien aux intentions de l'utilisateur, ce qui entraîne des mouvements étranges ou inefficaces. Cela peut entraîner des blessures ou des accidents si l'exosquelette applique trop de force ou se déplace de manière inattendue.

Au Laboratoire de biomécatronique avancée et de mouvement (ABL) de Carleton, Ahmadi et son équipe de recherche programment la prochaine génération d'exosquelettes robotiques en utilisant l'intelligence artificielle afin qu'ils collaborent de manière transparente avec les utilisateurs.

Un prototype du tapis roulant compact au laboratoire ABL

« L'objectif est d'essayer de développer des contrôleurs basés sur des signaux corporels qui nécessitent le moins de planification préalable », explique Ahmadi.

« Le robot utilise l'apprentissage automatique pour détecter la charge que vous transportez, prédire ce que vous faites et s'adapter pour vous aider dans la tâche. »

Pour atteindre ce niveau d'intelligence artificielle, l'équipe d'Ahmadi utilise la technologie des capteurs pour collecter des données sur les mouvements des personnes. Cela implique de fixer des capteurs d'électrodes sur la peau d'une personne, sur divers muscles, et de lui faire effectuer des tâches quotidiennes.

Les capteurs détectent et enregistrent les mouvements de l'utilisateur en captant de petites tensions et en les étiquetant avec une tâche spécifique. Grâce à la collecte de données à ce stade, l'équipe d'Ahmadi peut programmer l'exosquelette pour comprendre la signification des mouvements d'une personne.

« Nous devons nous assurer que le robot aide l'utilisateur, mais pas trop », explique Ahmadi.

« Pour quelqu'un qui a peu de fonction ou de force, ce n'est pas une bonne idée de fournir tous les efforts nécessaires pour accomplir la tâche. Sinon, les muscles et les os commencent à devenir plus petits et plus faibles. »

Cet équilibre délicat est ce qu’Ahmadi appelle l’aide organisée.

« Les signaux physiques de chacun sont différents », dit-il. « Les exosquelettes doivent être conçus pour répondre aux besoins uniques de chaque utilisateur. »