AI 기반 소프트 로봇 장갑, 뇌졸중 생존자 손 민첩성 향상

플로리다 애틀랜틱 대학교, 플로리다

소프트 로봇 장갑이 사용자 손에 맞춰지는 단일 착용 장치에 5개 액추에이터 통합. (이미지: 알렉스 돌체)

뇌졸중 같은 신경외상 겪은 사람들에게 일상 작업은 양쪽 상지 협응력과 근력 감소로 극도로 어려울 수 있습니다. 이 문제들로 로봇 장치 개발 촉진돼 능력 향상 도모. 하지만 보조 장치 강성 특성 복잡한 작업(악기 연주 등)엔 문제가 될 수 있습니다.

뇌졸중 피아니스트 희망 주는 최초 소프트 로봇 장갑

플로리다 애틀랜틱 대학교 공학컴퓨터과학대학 연구진 개발 최초 로봇 장갑이 장애 겪은 피아니스트에게 '손' 빌려주며 희망 제공. 유연 촉각 센서, 소프트 액추에이터, AI 결합해 이 로봇 장갑은 동일 곡 정확/부정확 버전 차이 '느끼고' 이 기능들 단일 손 외골격 결합한 최초 기술.

"피아노 연주는 복잡하고 고도로 숙련된 움직임 필요, 재학습은 특정 움직임이나 기술 복원과 재훈련 포함," 에릭 엔게버그(Erik Engeberg) 박사, 선임저자, FAU 해양기계공학과 교수, FAU 복잡계뇌과학센터 및 스타일스-니콜슨 뇌연구소 멤버. "우리 로봇 장갑은 부드럽고 유연한 소재와 센서로 개인 재학습과 운동능력 회복에 부드러운 지지와 지원 제공."

손끝 센서 어레이로 정밀 힘 가이드 제공

연구진 로봇 장갑 각 손끝에 특수 센서 어레이 통합. 이전 외골격과 달리 이 새 기술은 피아노 연주 필요 미세 손가락 움직임 회복 위한 정밀 힘과 가이드 제공. 사용자 움직임 모니터링하고 반응해 로봇 장갑 실시간 피드백과 조정 제공, 올바른 움직임 기술 습득 용이하게 함.

'메리 햇 어 리틀 램' 변주로 성능 시연

로봇 장갑 능력 시연 위해 잘 알려진 곡 '메리 햇 어 리틀 램' 피아노 연주 정확/부정확 버전 차이 느끼도록 프로그래밍. 성능 변주 도입 위해 음 시작/끝 발생 12가지 오류 유형 풀 생성(0.1, 0.2, 0.3초 지속 조기/지연 타이밍 오류). 10가지 곡 변주: 3그룹×3변주 + 오류 없는 정확 연주.

랜덤포레스트, KNN, 인공신경망 알고리즘으로 분류 정확도 비교

손끝 촉각 센서 데이터로 랜덤포레스트(RF), K-최근접이웃(KNN), 인공신경망(ANN) 알고리즘 훈련해 곡 변주 분류. 로봇 장갑 단독 착용 시와 사람 착용 시 각각 정확/부정확 변주 분류 정확도 비교.

ANN 알고리즘 97.13% 최고 정확도, 오류 비율 및 키 프레스 타이밍 식별 성공

프론티어스 인 로보틱스 앤드 AI(Frontiers in Robotics and AI) 저널 발표 연구 결과: ANN 알고리즘 인간 착용 시 97.13%, 미착용 시 94.60% 최고 분류 정확도. 알고리즘 특정 곡 오류 비율 결정 및 타이밍 벗어난 키 프레스 식별 성공.

3D프린팅 폴리비닐산 스텐트·하이드로겔 캐스팅으로 맞춤형 제작 가능

장갑은 3D프린팅 폴리비닐산 스텐트와 하이드로겔 캐스팅으로 5개 액추에이터 단일 착용 장치 통합해 사용자 손에 맞춤. 제조 공정 새롭고 3D 스캔이나 CT 스캔 활용해 개별 환자 고유 해부학 맞춤형 폼팩터 가능.

"우리 설계는 모든 액추에이터와 센서 단일 몰딩 공정 결합으로 대부분 설계보다 현저히 단순," 엔게버그 말함. "중요하게, 이 연구 응용이 노래 연주였지만 접근법은 일상생활 무수한 작업 적용 가능, 장치 환자 맞춤 복잡 재활 프로그램 촉진 가능."

임상가 데이터 활용해 환자 약점 파악 맞춤 행동 계획 수립

임상가 데이터 사용해 환자 약점 정확히 짚는 맞춤 행동 계획 개발 가능. 일관되게 오류 발생 곡 구간으로 나타나 어떤 운동기능 개선 필요한지 결정 가능.

자세한 정보는 지젤 갈루스티안(Gisele Galoustian) 문의. 이메일: [보호된 이메일].