Sarung Tangan Robot Lembut Bertenaga AI Meningkatkan Ketangkasan Tangan Penyintas Stroke
Universitas Atlantik Florida, FL
Sarung tangan robotik lembut ini mengintegrasikan lima aktuator ke dalam satu perangkat yang dapat dipakai dan disesuaikan dengan tangan pengguna. (Gambar:Alex Dolce)
Bagi orang yang menderita neurotrauma seperti stroke, tugas sehari-hari bisa menjadi sangat menantang karena menurunnya koordinasi dan kekuatan pada salah satu atau kedua anggota tubuh bagian atas. Permasalahan ini mendorong pengembangan perangkat robotik untuk membantu meningkatkan kemampuannya. Namun, sifat kaku dari alat bantu ini dapat menimbulkan masalah, terutama untuk tugas yang lebih kompleks seperti memainkan alat musik.
Sarung tangan robotik pertama dari jenisnya memberikan “tangan” dan memberikan harapan kepada pemain piano yang menderita stroke yang melumpuhkan. Dikembangkan oleh para peneliti dari Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Florida Atlantic University, kerangka luar tangan robot lunak ini menggunakan kecerdasan buatan untuk meningkatkan ketangkasan tangan.
Menggabungkan sensor sentuhan fleksibel, aktuator lembut, dan AI, sarung tangan robot ini adalah yang pertama “merasakan” perbedaan antara versi benar dan salah dari lagu yang sama dan menggabungkan fitur-fitur ini ke dalam kerangka luar satu tangan.
“Bermain piano membutuhkan gerakan yang kompleks dan sangat terampil, dan tugas mempelajari kembali melibatkan pemulihan dan pelatihan ulang gerakan atau keterampilan tertentu,” kata Erik Engeberg, Ph.D., penulis senior, Profesor di Departemen Kelautan dan Teknik Mesin FAU di Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, dan anggota Pusat Sistem Kompleks dan Ilmu Otak FAU dan Institut Otak FAU Stiles-Nicholson. “Sarung tangan robot kami terdiri dari bahan dan sensor yang lembut dan fleksibel yang memberikan dukungan dan bantuan lembut kepada individu untuk mempelajari kembali dan mendapatkan kembali kemampuan motorik mereka.”
Para peneliti mengintegrasikan susunan sensor khusus ke setiap ujung jari sarung tangan robot tersebut. Berbeda dengan exoskeleton sebelumnya, teknologi baru ini memberikan kekuatan dan panduan yang tepat dalam memulihkan gerakan jari halus yang diperlukan untuk bermain piano. Dengan memantau dan merespons gerakan pengguna, sarung tangan robotik ini menawarkan masukan dan penyesuaian secara real-time, sehingga memudahkan mereka memahami teknik gerakan yang benar.
Untuk mendemonstrasikan kemampuan sarung tangan robotik tersebut, para peneliti memprogramnya untuk merasakan perbedaan antara versi yang benar dan salah dari lagu terkenal, “Mary Had a Little Lamb,” yang dimainkan pada piano. Untuk memperkenalkan variasi dalam performa, mereka membuat kumpulan 12 jenis kesalahan berbeda yang dapat terjadi di awal atau akhir not, atau karena kesalahan pengaturan waktu yang terlalu dini atau tertunda, dan yang berlangsung selama 0,1, 0,2, atau 0,3 detik. Sepuluh variasi lagu yang berbeda terdiri dari tiga grup yang masing-masing terdiri dari tiga variasi, ditambah lagu yang diputar dengan benar tanpa kesalahan.
Untuk mengklasifikasikan variasi lagu, algoritma Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN) dan Artificial Neural Network (ANN) dilatih dengan data dari sensor taktil di ujung jari. Merasakan perbedaan versi lagu yang benar dan salah dilakukan dengan sarung tangan robotik secara mandiri dan saat dikenakan oleh seseorang. Keakuratan algoritme ini dibandingkan untuk mengklasifikasikan variasi lagu yang benar dan salah dengan dan tanpa subjek manusia.
Hasil penelitian tersebut dipublikasikan di jurnal Frontiers in Robotics dan AI, menunjukkan bahwa algoritma ANN memiliki akurasi klasifikasi tertinggi yaitu 97,13 persen dengan subjek manusia dan 94,60 persen tanpa subjek manusia. Algoritme berhasil menentukan persentase kesalahan lagu tertentu serta mengidentifikasi penekanan tombol yang melampaui waktu.
Sarung tangan ini dirancang menggunakan stent asam polivinil cetak 3D dan pengecoran hidrogel untuk mengintegrasikan lima aktuator ke dalam satu perangkat yang dapat dipakai dan disesuaikan dengan tangan pengguna. Proses fabrikasinya baru, dan faktor bentuknya dapat disesuaikan dengan anatomi unik masing-masing pasien dengan menggunakan teknologi pemindaian 3D atau CT scan.
“Desain kami jauh lebih sederhana daripada kebanyakan desain karena semua aktuator dan sensor digabungkan menjadi satu proses pencetakan,” kata Engeberg. “Yang penting, meskipun aplikasi penelitian ini adalah untuk memutar lagu, pendekatan ini dapat diterapkan pada berbagai tugas kehidupan sehari-hari dan perangkat tersebut dapat memfasilitasi program rehabilitasi rumit yang disesuaikan untuk setiap pasien.”
Dokter dapat menggunakan data tersebut untuk mengembangkan rencana tindakan yang dipersonalisasi untuk menunjukkan kelemahan pasien, yang mungkin muncul sebagai bagian dari lagu yang terus-menerus diputar secara keliru dan dapat digunakan untuk menentukan fungsi motorik mana yang memerlukan perbaikan.
Untuk informasi lebih lanjut, hubungi Gisele Galoustian di Alamat email ini dilindungi dari robot spam. Anda perlu mengaktifkan JavaScript untuk melihatnya..
