【Pythonで人工外骨格を開発】世界初の自立安定歩行「人工外骨格」を発表

世界初の自己安定歩行外骨格を発表
人工外骨格に使われるIT技術とは？
Pythonで人工外骨格を開発・分析
人工外骨格の応用例
- 同業種への応用アイデア
- 他業種への応用アイデア
まとめ

Pythonで人工外骨格を開発、分析しましょう。

フランスの会社が、世界で初めて自分でバランスを取りながら歩ける「自立安定歩行の外骨格」を発表しました。歩くのが難しい人たちがまた歩けるようになる発明です。

人工外骨格は、PythonやAI技術、クラウド技術などが使われています。Pythonで人工外骨格を開発する手順や応用例などを説明します。

世界初の自己安定歩行外骨格を発表

参考

Wandercraft unveils world’s first self-stabilizing walking exoskeleton

Fox Business

フランスの会社Wandercraftは、障害を持つ人々が再び歩けるようにするための、世界で初めての自立安定歩行「人工外骨格」を開発しました。

人工外骨格の技術は、人間の動きを再現し、常にバランスを保つためにAI（人工知能）を使っているそうです。

人工外骨格は電池で動き、患者に装着されます。2023年1月には、アメリカ食品医薬品局（FDA）から脳卒中リハビリテーション用として認可を受け、アメリカ、ヨーロッパ、ブラジルのリハビリ病院や歩行センターで使われているということです。

人工外骨格に使われるIT技術とは？

歩行が困難な人が再び歩けるようになる「人工外骨格」の開発は、本当に素晴らしいですね。記事には動画も公開されているので、ぜひ一度見てみてください。

世界初の自立安定歩行「人工外骨格」に使われている技術について説明します。

プログラミング言語:
人工外骨格の開発には、Python（パイソン）やC++（シープラスプラス）のようなプログラミング言語が使われている可能性が高いです。各言語は、ロボット制御やAIプログラミングによく使われます。
AI技術:
記事には「AIによる複雑なアルゴリズム」と書かれています。人工外骨格が患者の動きを分析し、安定して歩行を支援するために必要な技術です。例えば、人間の歩き方を模倣したり、バランスを保ったりするのにAIが使われていると考えられます。
クラウド技術:
人工外骨格のデータ処理やソフトウェアのアップデートには、クラウド技術が使われている可能性があります。クラウドを使えば、どこからでも人工外骨格の開発データを分析したり、最新のプログラムにアップデートしたりできます。
バイオメカニクスと神経生物学:
Wandercraft社はバイオメカニクス（生体力学）と神経生物学の専門知識を組み合わせています。人間の体の動きや神経系の機能を理解し、技術に取り入れます。

Wandercraft社の人工外骨格は、人間のように歩くためのAI技術、プログラミング言語、クラウド技術、人体の動きを理解するための科学の知識を使って開発されています。

歩行が困難な人が歩けるようになる素晴らしい技術です。

Pythonで人工外骨格を開発・分析

Pythonで人工外骨格を開発・分析するサンプルコードを紹介しましょう。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Sample data representing various aspects of exoskeleton development
data = {
    'Year': [2025, 2026, 2027, 2028, 2029, 2030, 2031],
    'Stability_Score': [30, 40, 50, 60, 70, 80, 90],  # Stability score improvements over years
    'Mobility_Range': [20, 30, 40, 50, 60, 70, 80],   # Range of mobility improvements
    'AI_Integration': [10, 20, 30, 50, 65, 80, 95]    # AI integration advancements
}

# Creating a DataFrame from the sample data
df = pd.DataFrame(data)

# Plotting the data
plt.figure(figsize=(10, 6))

plt.plot(df['Year'], df['Stability_Score'], label='Stability Score')
plt.plot(df['Year'], df['Mobility_Range'], label='Mobility Range')
plt.plot(df['Year'], df['AI_Integration'], label='AI Integration')

plt.title('Development of Self-Stabilizing Walking Exoskeleton Over Years')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Development Score')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()