个中，一个限定成分是每套外骨骼都须要大量的人工测试员进行演习。
测试员需教导设备何时以及如何供应帮助，只管紧张功能可以预先编程，但情境提示对付帮助用户更好地适应环境至关主要。
为理解决这一问题，一项新研究表明，人工智能和打算机仿照可以帮忙演习机器人外骨骼，提高效率。

该研究的通讯作者苏浩表示：“外骨骼在改进人类运动性能方面具有巨大潜力，但由于须要进行永劫光的人体测试和手工掌握法则，它们的开拓和广泛传播受到限定。
”通过利用AI传授教化框架，外骨骼可以在打算机仿照中学习如何帮助人们行走、跑步或攀爬，从而无需进行实验。

实验结果显示，利用机器人外骨骼的受试者在行走、跑步和爬楼梯时的能量花费分别降落了24.3%、13.1%和15.4%。
这一成果凸显了外骨骼在帮忙运动和减少能量花费方面的上风。
然而，目前的研究仍存在局限性，例如仅关注髋枢纽关头外骨骼掌握器，并紧张与身体健全的人互助。
未来的目标将是帮助行动不便的人群。

只管自20世纪60年代以来，外骨骼技能已取得显著进步，但仍需大量手动校准和培训。
AI传授教化框架有望改变这一现状，使其更易演习并在实际利用中实时更新和改进。
研究职员预测，未来这些系统将高度可定制，根据佩戴者的个性化需求和动作进行调度。

总之，这项研究将科幻小说变为现实，让人们在利用外骨骼实行各种任务时花费更少的能量。
干系论文已揭橥在《自然》杂志上。