Dalam percobaan dengan 11 orang berbadan sehat, yang disebut algoritma human-in-the-loop membutuhkan waktu sekitar satu jam untuk mengoptimalkan exoskeleton, dan setelah itu, mengurangi jumlah energi yang dibutuhkan peserta untuk berjalan hingga 24 persen, rata-rata, kata anggota tim peneliti Rachel Jackson, seorang peneliti postdoctoral di Departemen Teknik Mesin di Carnegie Mellon University (CMU).
"Ukuran pengurangan itu sangat mencengangkan," kata Jackson kepada Live Science.
Jackson dan rekan-rekannya, dipimpin oleh Steven Collins, seorang profesor teknik mesin CMU, dan Juanjuan Zhang, sebelumnya CMU dan sekarang seorang profesor di Universitas Nankai di Cina, menerbitkan hasil penelitian online mereka hari ini (22 Juni) di jurnal Ilmu.
Beban yang ringan tentu saja menarik, tetapi kerangka luar yang dipersonalisasi juga dapat meningkatkan jarak yang dapat ditempuh oleh orang yang mampu berjalan, dan itu bahkan dapat membantu orang berlari lebih cepat, kata Jackson.
Orang dengan gangguan fisik, seperti mereka yang menderita stroke, cedera neurologis, atau amputasi, juga dapat merasakan manfaatnya, kata Jackson. Exoskeleton yang dipersonalisasi dapat membuat berjalan semudah atau lebih mudah daripada sebelum diamputasi atau cedera, katanya.
Sebelumnya, pengurangan energi rata-rata terbesar yang dicapai oleh tim peneliti lain adalah 14,5 persen, menggunakan exoskeletons pergelangan kaki yang disesuaikan secara manual dikenakan pada kedua kaki, dan 22,8 persen, menggunakan exosuit yang bekerja pada kedua pinggul dan kedua pergelangan kaki menggunakan pengaturan yang telah diprogram.
Tetapi algoritma CMU human-in-the-loop berkinerja lebih baik, dan itu tidak bergantung pada persiapan pemrograman.
"Algoritma ini sangat bagus sehingga mampu menemukan strategi bantuan untuk mengurangi biaya energi hanya dengan satu perangkat," kata Jackson. "Itu sangat keren."
Tantangan dengan eksoskeleton adalah bahwa meskipun mereka dimaksudkan untuk membantu seseorang, mereka dapat menghalangi gerak, kata Jackson. Sebagai permulaan, setiap perangkat hadir dengan bobotnya sendiri, mulai dari beberapa ons hingga beberapa pound, dan pengguna harus memikul bobot itu. Exoskeleton juga dirancang untuk menerapkan kekuatan ke bagian-bagian tertentu dari tubuh, tetapi jika waktu kekuatan tidak aktif, orang tersebut mungkin perlu menggunakan lebih banyak energi untuk bergerak, kata Jackson. Dan itu kontraproduktif.
Selama fase optimasi dari penelitian baru-baru ini, setiap peserta mengenakan exoskeleton pergelangan kaki serta topeng yang dirancang untuk mengukur kadar oksigen dan karbon dioksida (CO2). Langkah-langkah ini berkaitan dengan berapa banyak energi yang dikeluarkan seseorang. Ketika setiap orang berjalan di atas treadmill dengan kecepatan tetap, kerangka luar menerapkan serangkaian pola bantuan yang berbeda pada pergelangan kaki dan kaki.
Pola-pola itu adalah kombinasi kapan gaya diterapkan dan jumlah gaya. Sebagai contoh, kekuatan dapat diterapkan di awal kuda-kuda (ketika tumit menyentuh tanah), di tengah kuda-kuda (ketika kaki datar) atau kuda-kuda lambat (ketika kaki telah digulung hingga ujung kaki). Selama variasi posisi tersebut, kekuatan yang lebih besar atau lebih kecil dapat diterapkan.
Algoritma menguji tanggapan peserta terhadap 32 pola yang berbeda, yang berubah setiap 2 menit. Kemudian, diukur apakah polanya membuatnya lebih mudah atau lebih sulit bagi orang untuk berjalan.
Pada akhir sesi, yang berlangsung lebih dari satu jam, algoritma ini menghasilkan pola bantuan yang unik yang dioptimalkan untuk setiap individu.
"Dalam hal bentuk umum pola, ada variabilitas besar, yang berbicara tentang pentingnya menyesuaikan strategi ini untuk setiap orang, daripada menerapkan hal yang sama kepada semua orang," kata Jackson.
Dia menambahkan bahwa perangkat itu mungkin bekerja dengan baik bukan hanya karena itu "belajar," tetapi juga karena ketika mengubah pola bantuan, orang yang menggunakannya juga belajar.
"Kami pikir itu memaksa orang untuk mengeksplorasi berbagai cara mengoordinasikan gaya berjalan mereka untuk berinteraksi lebih baik dengan perangkat," kata Jackson. Itu membantu membimbing orang tersebut tentang cara terbaik untuk menggunakan perangkat dan memperoleh manfaat terbesar darinya. "Ini jalan dua arah," katanya.
Anggota tim yang lain berencana untuk menguji bagaimana algoritme dapat ditingkatkan untuk membuat kerangka luar dengan enam sendi, yang dirancang untuk dikenakan pada seluruh bagian bawah tubuh.
