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एक्सोसुइट्स - पहनने योग्य मशीनें जो ताकत और धीरज बढ़ाती हैं - एक समृद्ध बाजार है जो शारीरिक श्रम, विकारों और यहां तक कि सिर्फ बुढ़ापे की वजह से तनाव और कमजोरी को कम करने की उम्मीद करता है।
हार्वर्ड विश्वविद्यालय इस तकनीक के सबसे अत्याधुनिक पुनरावृत्तियों में से एक, एक सॉफ्ट एक्सोसिट का विकास कर रहा है। इसे मैकेनिकल अंडर आर्मर के रूप में सोचें जो आपको न्यूनतम प्रयास के साथ दौड़ने, दौड़ने या चलने में मदद करता है। इसे और आगे ले जाने के लिए, विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने यह सुनिश्चित करने के लिए अपने सूट के अंदर कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एम्बेडेड किया है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि पहनने वाला और मशीन सिंक में हैं।
हार्वर्ड के स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग एंड एप्लाइड साइंसेज में पोस्टडॉक्टोरल फेलो ये डिंग इस प्रकार का ए.आई. भविष्य में एग्ज़ॉस्ट विज्ञापनों को व्यवहार्य बनाने में महत्वपूर्ण होगा।
"हर व्यक्ति को सहायता की आवश्यकता होती है जो उनके लिए विशेष रूप से फिट होती है, इसलिए इस प्रकार का अनुकूलन पहनने योग्य उपकरणों के संदर्भ में जाने का सही तरीका है," शोधकर्ता के सह-पहले लेखक डिंग ए.आई. और एक्सोसुइट्स, बताता है श्लोक में । "यदि आप बाहरी प्रदर्शन से सर्वश्रेष्ठ प्रदर्शन प्राप्त करने की कोशिश कर रहे हैं, तो आपके पास कुछ ऐसा होना चाहिए जो यह पता लगा रहा हो कि आपको अपने डिवाइस को व्यक्तिगत स्तर पर कैसे दर्ज़ करना चाहिए।"
जर्नल में प्रकाशित एक पेपर में विज्ञान रोबोटिक्स, डिंग और उनके सहयोगियों ने बताया कि कैसे उन्होंने अपने एक्सोस्यूट्स के मापदंडों को मोड़ने के लिए सांस लेने की दर जैसे मानव शारीरिक संकेतों के वास्तविक समय माप का उपयोग किया।
उनके मशीन लर्निंग एल्गोरिदम ने किसी भी समय वितरित करने के लिए सहायता के सर्वोत्तम स्तर की गणना की और तदनुसार सूट को समायोजित किया। अध्ययन ने केवल "हिप एक्सटेंशन असिस्टिव डिवाइस" का उपयोग किया, इसलिए यह ए.आई. केवल एक संयुक्त के लिए। इस तकनीकी संयोजन में यह पहला कदम एक बड़ी सफलता थी।
डिंग कहते हैं, "अत्याधुनिक उपकरणों और हमारे व्यापक शोध की तुलना में इस तकनीक के इस्तेमाल से सूट के संचालन में भारी सुधार हुआ।" "हमने चयापचय में कमी ऊर्जा का उपयोग कम 60% से अधिक देखा है जो भविष्य में इस प्रकार की तकनीक का उपयोग करने के बारे में कुछ आशाजनक परिणाम हैं"
इन अग्रिमों से पहले एक्सोसुइट्स ने डिंग को "निश्चित रणनीतियों" कहा था, जो कि सूट का उपयोग करने वाले सभी लोगों के लिए एक डिफ़ॉल्ट सेटिंग है। यह अक्सर समय प्रदान करने के लिए सहायता की मात्रा निर्धारित करने के लिए जैविक संयुक्त पैटर्न डेटा का उपयोग करेगा, लेकिन एक सरलीकृत सहायता पैटर्न हर व्यक्ति के प्रोफाइल को कभी भी सही नहीं मिलेगा।
मशीन लर्निंग इसे इतना एक्सोसिट कर देगा कि जो कोई भी इनका उपयोग करता है, उस पर ज़रूरत के मुताबिक फिट हो सकता है, चाहे वह एक बुजुर्ग दंपति हो जो एक इत्मीनान से टहलते हुए एक जलती हुई इमारत में टहल रहे हों।
मानव शरीर लगातार बदल रहा है और एकमात्र संभव तरीका है, कम से कम क्षण, इसे रोबोटिक्स में अनुवाद करना ए.आई. के लेंस के माध्यम से है।
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