AIを活用した外骨格型ロボットは筋骨格系のけがを防げるか？

人工知能の進歩は、医療や動作支援に使われるロボット技術にも影響を与えています。両分野を組み合わせることで、外骨格型ロボットの使いやすさを高められる可能性があります。ここでは、AIが日常的な利用に向けてどのように役立つのかを紹介します。

外骨格型ロボットの日常利用がまだ限られる理由

外骨格型ロボットは長年研究されてきました。すでにリハビリテーションや産業用途で使われている製品もありますが、日常生活で誰もが使う段階には至っていません。利用者や作業、環境の違いに対応することが課題です。

課題はソフトウェアだけでなく、ハードウェアにもあります。重量、電池の持続時間、装着感、安全性は、動作制御と同じく重要です。モーターで関節を支援できても、いつ、どの程度の力を加えるべきかを判断するには、人の動きを適切に把握する必要があります。

出典：Ekso Bionics

より汎用的な外骨格の実現

開発者は、状況に合わせて動作を変えられる制御ソフトウェアを研究してきました。活動を識別して支援モードを選ぶ方式もあります。一方、活動を一つずつ分類しなくても、利用者の動きに合わせて支援を調整できる仕組みが求められています。

新たなアプローチ

ジョージア工科大学のAaron Young氏が率いる機械工学の研究チームは、環境の分類よりも人の動きに着目する方法を開発しました。人の動作を全面的に代行する装置ではなく、動作を部分的に補助する外骨格型ロボット向けの統一的な制御手法です。
研究成果の外骨格型ロボットの制御システムは、実験条件下では利用者ごとの較正や操作訓練を必要とせず、歩行、立位、階段や傾斜路での移動に合わせて支援を調整しました。ただし、AIアルゴリズム自体は事前に研究データで学習しています。

人の動きに着目する

この研究の特徴は、周囲の環境を分類するよりも、利用者の動作と生体力学に重点を置くことです。AIによって活動ごとの手動切り替えを減らせる可能性があります。これは従来からある人体や運動制御の知見を発展させるもので、AI登場以前に生理学的な分析が不可能だったわけではありません。

人工知能

システムは深層学習を使い、人の動きから必要な支援を推定します。実験室で収集した力とモーションキャプチャーのデータは、アルゴリズムの学習に使われました。通常の利用でも同じ実験設備が必要という意味ではありません。実証した活動の間では、利用者が手動でモードを切り替える必要をなくすことを目指しています。

AIのトレーニング

研究チームは学習用データを集めるため、性別や体格の異なる参加者に股関節を補助する電動外骨格を装着してもらいました。多様な動作を記録することで、複数の利用者に対応できる制御を開発しました。

参加者は力計測用の床反力計の上をさまざまな速度で歩き、高さを調整できる階段や傾斜路を上り下りしました。活動間の移行も記録しました。床反力計で力を測り、モーションキャプチャーのカメラで動きを捉えました。

収集したデータから、各活動で関節がどのように動くかを分析し、深層学習アルゴリズムを訓練しました。これにより、作業の種類を明示的に分類する代わりに、利用者の動作に応じて補助する制御器を構築しました。

関連するリハビリテーション研究

Young氏の研究室は、小児リハビリテーションへのロボット活用も研究しています。脳性麻痺や外傷性脳損傷などのある子どもを対象に、外骨格とバイオフィードバック、ゲーム形式のインターフェースを組み合わせて歩行練習を支援しています。これは外骨格によるリハビリ研究であり、市販のAI義肢を開発したという話とは異なります。

外骨格型ロボットによる障害のある人の生活支援

外骨格型ロボットは、障害のある人の移動やリハビリテーションを支援できる可能性があります。反復練習や動作の補助に役立つ場合がありますが、適応は利用者の状態と装置によって異なります。すべての人の自立歩行や完全な回復を保証するものではありません。
産業用途では、荷物の運搬や反復作業で身体的負担を軽減することが期待されています。ただし、疲労の軽減と筋骨格系のけがの予防は同じではなく、作業条件や装置ごとに効果を評価する必要があります。

回復とリハビリへの革新的ソリューション

動作支援とリハビリテーションのロボット技術は進歩を続けています。AIは動作制御に使われる一方、デザインの個別化など別の用途にも使われます。以下の例はそれぞれ目的が異なり、同じ動作支援能力を示すものではありません。

1. Limbitless Solutions

Limbitless Solutionsは、セントラルフロリダ大学を拠点として2014年に設立された非営利組織です。子ども向けの義肢や操作訓練用ツールを開発しています。紹介されている取り組みの一つは、子どもが選んだデザインで義肢の外装を個別化するものです。

子どもたちはAdobe (ADBE )の画像生成ツールを使い、文章で説明したイメージから装飾案を考えることができます。ゲームや映画の登場人物なども着想源になります。選んだデザインを外装用に調整し、3Dプリントして義肢に取り付けます。ここでのAIの役割は外観のデザインであり、義肢の動作制御ではありません。

紹介された活動には、Orlando Health Arnold Palmer Hospital for Childrenで支援を受ける子どもたちも参加していました。個別化は自己表現を促し、義肢をより前向きに受け止める手助けを目指すものです。こうした観察と、心理的効果の臨床評価は区別する必要があります。

2. ReWalk Robotics（Lifewardの名称で事業展開）

LFWD 価格チャート

Lifewardの名称で事業を展開するReWalk Roboticsは、脳卒中後の歩行リハビリテーション向けに柔らかい装着型装置ReStoreを提供しています。ReStoreは2019年にFDAの販売許可を取得し、訓練を受けた療法士の監督下でリハビリ施設において使うことが想定されています。あらゆる環境で単独使用する個人用装置ではありません。

装置には重量を抑え、装着を容易にするために繊維素材が使われています。柔らかい構造は快適性や準備作業の改善につながる可能性があります。装着に必要な時間や患者への適応は、臨床手順と患者の状態に左右されます。

療法士は歩行練習中の支援を調整できます。設定は製品の使用目的と条件に従う必要があり、ReStoreはスポーツや階段昇降には使用できません。同社の別の外骨格製品の機能と混同しないことが重要です。

Lifewardは移動やリハビリテーションを支援する複数の製品を提供しています。FDAの許可、CEマーキング、保険の適用条件は、製品、用途、国によって異なります。販売が許可されていることは、保険給付が自動的に受けられることを意味しません。

AIを活用した外骨格型ロボットの用途

知能化された外骨格は複数の分野で研究されています。リハビリテーション、仕事、その他の活動では求められる機能が異なります。以下は考えられる活用分野です。

軍事

軍事分野では、DARPAが支援する開発計画などを通じて外骨格が長く研究されてきました。身体的に厳しい作業を補助する可能性が検討されていますが、重量、電源、信頼性などの制約もあります。

想定される用途には、物資の運搬、長距離の徒歩移動、負傷者の搬送などがあります。実際の有用性は、装置の性能と使用環境の条件に左右されます。

産業

産業用ロボットは精度と再現性によって多くの製造工程を変えてきました。より高度な制御により、対応できる作業を増やせる可能性があります。ただし、すべてのロボットが自律的にあらゆる仕事をこなせるようになるわけではありません。

Amazon (AMZN )などの企業は、物流にロボットを利用しています。将来は、外骨格を装着する作業者が、より適応性の高いロボットと協働する場面も考えられます。ChatGPTのような大規模言語モデルは操作インターフェースを改善する可能性がありますが、身体的な安全の確保には専用の制御が必要です。

宇宙旅行

外骨格型ロボットは、将来、宇宙飛行士の運動や作業を補助する可能性があります。ロボット技術は国際宇宙ステーションを含む探査活動で重要な役割を担ってきましたが、地上用の外骨格がそのまま宇宙で使用できるわけではありません。

NASAとInstitute for Human and Machine Cognitionは、Robonaut 2の技術を基に2012年にX1を開発しました。宇宙で筋肉に抵抗をかける運動と、地上での移動支援やリハビリテーションの両方が研究対象です。股関節手術後の回復だけを目的に開発された装置ではありません。

スマート外骨格があなたの生活を向上させる

重い荷物を持つ作業などを考えると、外骨格の可能性が分かります。AIは支援をより適応的にするために役立ちますが、けがの予防やリハビリテーションの効果は、装置と使用条件ごとに確認する必要があります。動作支援ロボットの進歩と実用上の課題を併せて注視することが重要です。

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