미국 국립보건원(NIH)이 인공지능(AI) 기반 보행 보조 외골격 제어 기술에 대한 라이선스 기회를 공개했다.
NIH 임상센터(CC)는 13일(현지시간) 연방관보를 통해 보행 보조 시스템 및 제어 방법에 대한 정부 소유 발명의 라이선스 기회를 공지했다.
이 기술은 뇌성마비 등으로 인한 운동장애 환자의 보행 패턴 개선을 위해 개발됐다. 로봇 외골격 장치와 전동 보조기는 보행 병리 치료를 위해 특별히 설계되지만, 환자 개개인에게 맞춤화하고 보조 토크(회전력)를 제공하는 더 나은 제어 방법이 필요했다.
NIH 임상센터 연구진은 전동 보행 보조 시스템에서 개인 맞춤형 보조 토크를 생성하는 적응형 기계학습 기반 방법과 컴퓨팅 시스템을 개발했다. 이 방법은 외골격과 보조 장치를 사용하는 여러 개인으로부터 수집한 센서 데이터로 훈련된 다층 퍼셉트론(MLP)을 활용한다.
센서 데이터는 어텐션 메커니즘과 순환 신경망을 통해 전처리될 수 있다. 일단 훈련되면 모델은 새로운 사용자의 실시간 센서 입력을 처리해 개인의 보행 역학에 맞춤화된 예측 토크 값을 생성한다.
예측된 토크 값은 전동 보행 보조 시스템의 모터에 직접 적용돼 기계 팔이나 관절 사이에 적응형 보조 토크를 가능하게 한다. 이 접근법은 광범위한 수동 조정이나 사용자별 재보정 없이 신속한 개인화를 가능하게 한다.
NIH는 "이 기술은 센서 데이터와 훈련된 신경망을 사용해 개별화된 토크 프로파일을 예측하고 적용함으로써 다양한 생체역학을 가진 사용자에게 보다 자연스럽고 효율적이며 반응성 높은 보행 지원을 가능하게 한다"고 설명했다.
이 기술의 잠재적 상업적 응용 분야로는 이동 지원을 위한 하지 외골격, 신경학적 또는 정형외과적 질환을 위한 재활 로봇, 노령 또는 이동 장애 인구를 위한 보조 장치, 군사 또는 산업 응용 분야에서 하중 지원을 위한 착용형 로봇 장치 등이 꼽힌다.
NIH는 경쟁 우위로 긴 보정 없이 개인 맞춤형 지원이 가능하고, 보행의 자연스러움과 사용자 편안함이 개선되며, 사용자와 장치 플랫폼 전반에 걸쳐 확장 가능하고, 실시간 센서 데이터 스트림과 호환된다는 점을 제시했다.
이 발명에 대한 PCT 특허 출원은 지난해 9월 20일에 제출됐으며, 현재 프로토타입 단계다. NIH 참조번호는 E-121-2013이다.
NIH 임상센터 연구진은 특정 사용 분야에서 전동 보행 보조 시스템 및 관련 컴퓨팅 환경과 제어 방법에 대한 라이선스 취득자를 찾고 있다.
이 공지는 미국 법전 35조 209항 및 연방규정집 37편 404조에 따른 것이며, 지적재산권은 미국 정부에 양도됐다. 관련 문의는 NCI 기술이전센터 테드 펜(Tedd Fenn) 기술이전 매니저에게 하면 된다.