11人の健常者を対象とした実験では、いわゆるループインループアルゴリズムにより、外骨格を最適化するのに約1時間かかり、その後、参加者が歩くのに必要なエネルギー量を平均で24％削減しました。研究チームのメンバー、レイチェルジャクソン、カーネギーメロン大学（CMU）の機械工学科の博士研究員。
「削減の規模は驚くべきものでした」とジャクソン氏はLive Scienceに語った。
ジャクソンと彼女の同僚は、CMUの機械工学の准教授であるスティーブンコリンズと、以前はCMUで現在は中国の南海大学の教授であるJuanjuan Zhangが率いる彼らの研究結果を本日（6月22日）ジャーナルにオンラインで発表しました。理科。
軽い荷物は確かに魅力的ですが、パーソナライズされた外骨格はまた、健常者が歩くことができる距離を伸ばすことができ、個人がより速く走ることもできるとジャクソンは言いました。
ジャクソン氏によると、脳卒中、神経障害、または切断術などの身体障害のある人も、利益を享受できる可能性があるという。パーソナライズされた外骨格により、切断やけがをする前よりも簡単に、または簡単に歩くことができます。
以前は、他の研究チームが達成した最大の平均エネルギー削減量は、両脚に装着した手動調整された足首の外骨格を使用して14.5％であり、事前にプログラムされた設定を使用して両方の腰と両足首に作用する外衣を使用して22.8％でした。
しかし、CMUのヒューマンインザループアルゴリズムはパフォーマンスが向上し、事前プログラミングに依存していませんでした。
「このアルゴリズムは非常に優れていたため、1つのデバイスだけでエネルギーコストを削減するための支援戦略を発見することができました」とJackson氏は述べています。 「それはかなりクールでした。」
外骨格の課題は、人を助けることを目的としているものの、動きを妨げることがあるということです。まず、各デバイスには数オンスから数ポンドの範囲の独自の重量があり、ユーザーはその重量を運ぶ必要があります。外骨格はまた、体の特定の部分に力を加えるように設計されていますが、力のタイミングがずれている場合、人は動くためにより多くのエネルギーを使用する必要があるかもしれませんとジャクソンは言いました。そして、それは逆効果です。
最近の研究の最適化フェーズでは、各参加者は足首の外骨格と、酸素と二酸化炭素（CO2）のレベルを測定するために設計されたマスクを着用していました。これらの指標は、その人が費やしているエネルギーの量に関連しています。一人一人が一定のペースでトレッドミルの上を歩くと、外骨格が足首とつま先に一連の異なる支援パターンを適用しました。
これらのパターンは、力が加えられた時間と力の量の組み合わせでした。たとえば、力はスタンスの早い段階（かかとが最初に地面に当たるとき）、スタンスの真ん中（足が平らなとき）、またはスタンスの遅い段階（足がつま先まで丸まったとき）で適用されます。これらの位置の変化の間に、より大きいまたはより小さい量の力を加えることができる。
アルゴリズムは、2分ごとに変化する32の異なるパターンに対する参加者の応答をテストしました。次に、そのパターンが人の歩行を容易にするか、困難にするかを測定しました。
1時間より長く続いたセッションの終わりまでに、アルゴリズムは各個人に最適化されたユニークな支援パターンを生成しました。
ジャクソン氏はまた、「パターンの一般的な形については、ばらつきが大きく、すべての人に同じことを適用するのではなく、一人一人に合わせてこれらの戦略をカスタマイズすることの重要性を示している」と説明した。
彼女は、「学習」だっただけでなく、支援のパターンが変わったため、それを使用している人も学習していたため、デバイスがうまく機能した可能性があると付け加えました。
「それは人々が彼らの歩行を調整してデバイスとよりよく相互作用するためのさまざまな方法を模索することを強いると思う」とジャクソンは言った。これは、デバイスを使用する最善の方法を案内し、デバイスから最大の利益を引き出すのに役立ちます。 「それは双方向の通りです」と彼女は言った。
チームの他のメンバーは、下半身全体に装着するように設計された、6つの関節を持つ外骨格を作成するためにアルゴリズムをどのようにスケールアップできるかをテストする予定です。
