Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacıları, fizyoterapistlerin uzmanlık pratiklerini öğrenebilen uyarlanabilir bir robotik rehabilitasyon sistemi geliştirdi. Dünya genelinde her yıl yaklaşık 15 milyon insanın geçirdiği inmelerin 5 milyonu kalıcı fiziksel yetersizlikle sonuçlanırken fizyoterapist açığı hastaların yeterli sıklıkta bakım almasını engelliyor. Yeni sistem, bu boşluğu doldurmak amacıyla terapistlerin bilgisini ölçeklenebilir bir robot platformuna aktarmayı hedefliyor.
Dokunma ve direnç dinamiklerini modelliyor
Purdue Üniversitesi’nden Johannes Lachner ve MIT’den Noah Geiger tarafından geliştirilen sistem, üretken yapay zeka mimarisini anlık kuvvet geri bildirimiyle birleştiriyor. Geleneksel robotik yapay zeka modelleri yalnızca hareket yörüngelerini taklit ederken bu yeni mimari doğrudan fiziksel etkileşimi; yani dokunma, direnç ve uygulanan kuvvet dinamiklerini modelliyor. Görsel üretim araçlarında kullanılan difüzyon modellerine benzer transformatör tabanlı bir yapıyla çalışan sistem, KUKA LBR iiwa donanımı üzerinde test edildi.
Robot, terapistlerin hastalara müdahale ederken uyguladığı direnç ve destek seviyelerini analiz ederek öğreniyor. Kol kaldırma veya uzanma gibi egzersizlerde hastanın kuvvet yetersizliği yaşadığı noktaları anlık olarak tespit edip yalnızca ihtiyaç duyulan miktarda fiziksel destek sunuyor.
Sağlıktan endüstriye uzanan potansiyel
Geliştiriciler, sistemin terapistlerin yerini almak için değil, onların erişim alanını ve tedavi kapasitesini genişletmek için tasarlandığını vurguluyor. Projenin sonraki aşamasında terapistlere özgü yapay zeka modellerinin oluşturulması ve uzun süreli klinik çalışmaların yürütülmesi planlanıyor. Araştırma ekibi, temas odaklı dinamik kontrol altyapısının ilerleyen dönemde hassas fiziksel temas gerektiren endüstriyel üretim hatlarında ve iş birlikçi robotik ortamlarda da kullanılabileceğini öngörüyor.
