Georgia Tech frappe un grand coup avec son premier exosquelette universel : un bijou de technologie qui s'appuie sur le deep Learning pour analyser et faciliter les mouvements de son porteur, sans que celui-ci ait besoin de le calibrer ou de se former avant utilisation.

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    Bientôt tous surhumains ? Le fantasme d'une humanité augmentée grâce à la robotique n'a jamais été aussi près de se concrétiser. Jusqu'à présent, les exosquelettesexosquelettes motorisés nécessitaient une calibration et un réglage spécifiques à un contexte d'utilisation, ce qui limitait leur utilisation aux laboratoires de recherche. Une innovation de Georgia Tech - annoncée dans un communiqué - pourrait changer la donne : ses chercheurs ont développé une approche universelle de contrôle de ces bijoux de technologie, éliminant le besoin de formation et d'ajustements complexes.

    Contrairement aux méthodes antérieures qui se focalisaient sur l'environnement, l'approche de Georgia Tech se concentre sur l'utilisateur et sa physiologie. Cela signifie que l'activité spécifique de l'utilisateur (marche, escalade, etc.) importe moins que ce qui se passe au niveau de ses muscles et de ses articulationsarticulations pendant l'activité.

    Un exosquelette pour réduire les efforts

    Les chercheurs ont utilisé le deep Learning comme un « traducteur » entre les capteurscapteurs mesurant les mouvementsmouvements de l'exosquelette et les forces générées par les muscles. Cela permet au système de comprendre ce que fait le corps à un moment donné et d'ajuster l'assistance en conséquence.

    Cette utilisation de l'exosquelette permet de réduire l'effort métabolique et biomécanique des utilisateurs. Ils dépensent moins d'énergieénergie et leurs articulations travaillent moins dur, et cela malgré le poids supplémentaire imposé par l'exosquelette.

    Une avancée qui fait office de première passerelle vers la viabilité et une utilisation d'exosquelettes au quotidien. S'il est un peu tôt pour parler de commercialisation à grande échelle, l'invention pourrait permettre, dans un premier temps, des applicationsapplications étendues dans divers domaines, notamment l'assistance aux personnes ayant subi un AVCAVC, ou la réhabilitation et la réduction du risque de blessures chez les travailleurs effectuant des tâches physiquement exigeantes.