En s’inspirant de services de diffusion de musique en ligne, une équipe d’ingénieurs de l’Université du Michigan, de chez Google et de l’Université Georgia Tech a conçu une méthode particulièrement simple visant à programmer leurs propres paramètres lors de l’utilisation d’un exosquelette servant à leur venir en aide.
Bien entendu, précisent les spécialistes, ce qui est simple pour l’utilisateur moyen est plus complexe qu’il n’y paraît, alors que les algorithmes d’apprentissage machine offrent, à répétition, des profils d’aide qui pourraient être plus confortables pour la personne utilisant un exosquelette.
L’utilisateur sélectionne alors l’un des deux profils offerts à chaque occasion, et le système de prédiction propose un nouveau profil d’aide qui, juge-t-il, serait encore mieux. Cette approche permet aux utilisateurs de déterminer l’aide offerte par un exosquelette en fonction de leurs préférences, le tout à l’aide d’une interface très simple, qu’il serait possible d’implémenter sur une montre connectée ou un téléphone intelligent.
« Cela ressemble au service de musique en ligne Pandora », affirme Elliott Rouse, l’un des auteurs de cette étude publiée dans Science Robotics. « Vous lui donnez de la rétroaction, un pouce en l’air ou un pouce en bas, et il propose une station de radio en fonction de vos commentaires. Ici, l’idée est similaire, mais cela concerne les paramètres d’aide d’un exosquelette. Dans les deux cas, nous créons un modèle des préférences de l’utilisateur et l’utilisons pour optimiser l’expérience de l’individu. »
L’équipe a testé cette approche avec 14 participants, chacun utilisant une paire d’exosquelettes s’attachant à la cheville, tout en marchant à un rythme soutenu d’environ 4 km/h. Les volontaires pouvaient passer autant de temps que souhaité entre deux choix, bien qu’ils étaient limités à 50 choix. La plupart des participants choisissaient le même profil d’aide, à répétition, lorsqu’ils en étaient à leur 45e décision, indique-t-on.
Après 50 rondes de prise de décision, l’équipe responsable de l’étude a commencé à interroger les utilisateurs pour déterminer si le dernier profil d’aide était vraiment le meilleur, en l’évaluant par rapport à 10 autres profils aussi aléatoires que plausibles. En moyenne, les participants choisissaient les paramètres sélectionnés par l’algorithme environ 9 fois sur 10, ce qui met de l’avant la précision de l’approche proposée.
« En utilisant des algorithmes futés et une touche d’intelligence artificielle, nos systèmes déterminent ce que veulent les utilisateurs avec des questions simples se répondant par oui ou par non », a indiqué Ung Heel Lee, le principal auteur de l’étude. « Je suis excité par le fait que cette approche permettra de faire en sorte que les robots que l’on peut porter sur soi seront confortables et faciles à utiliser, ce qui nous rapprochera du jour où leur utilisation sera partie intégrante de notre vie quotidienne. »
L’algorithme de contrôle permet de gérer quatre paramètres d’un exosquelette: l’ampleur de la force fournie pour aider l’utilisateur, le délai entre les pics de puissance, et comment l’exosquelette augmente et diminue son aide de chaque côté de ces pics de puissance. Cette approche est basée sur la façon dont le muscle de notre mollet ajoute de la force pour nous mouvoir vers l’avant à chaque pas.
Selon M. Rousse, peu d’utilisateurs d’exosquelettes peuvent établir leurs propres paramètres.
« Dans la plupart des cas, les mécanismes de contrôles s’appuient sur des résultats biomécaniques ou physiologiques. Les chercheurs ajustent les paramètres sur leur ordinateur, en minimisant le rythme métabolique des utilisateurs. En ce moment, voilà la norme pour l’évaluation et le contrôle des exosquelettes », a affirmé le spécialiste.
« Je crois que dans notre domaine, nous nous appuyons trop sur les tests liés au rythme métabolique. Les gens sont en fait très peu sensibles aux changements à leur propre rythme métabolique, alors nous développons des exosquelettes pour accomplir quelque chose que les gens ne peuvent pas vraiment percevoir. »
Par contraste, écrivent les auteurs de l’étude, les approches basées sur les préférences des utilisateurs ne se penchent pas seulement sur ce que les usagers peuvent percevoir, mais leur permettent aussi de prioriser les qualités qu’ils jugent être importantes.
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Paramétrer son exosquelette comme on paramètre un service de diffusion de musique - PIEUVRE.CA
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