Uz sve veće zahtjeve s kojima se suočavaju zdravstveni sustavi, ne čudi da medicinske sestre obično provode 18 do 40 posto svog vremena njegujući pacijente. Roboti za osobnu njegu koji četkaju kosu mogli bi im pružiti značajnu pomoć i olakšati posao. 

RoboWig procjenjuje kovrčavost kose

Roboti koji briju, peru kosu i šminkaju nisu novost. Prije deset godina Panasonic je razvio robota koji može prati, masirati i sušiti kosu; napravili su ga kako bi bio podrška "sigurnom i ugodnom životu starijih osoba i osoba s ograničenom pokretljivošću, istodobno smanjujući teret njegovatelja".

Međutim, sve dosad nije se puno toga napravilo s robotima koji mogu češljati kosu. Istraživači MIT-ovog Laboratorija za računalne znanosti i umjetnu inteligenciju (CSAIL) i Soft Math Laba s Harvardovog sveučilišta razvili su robotsku ruku s osjetljivom mekom četkom.

Robot je opremljen kamerom koja mu pomaže "vidjeti" i procijeniti kovrčavost, tako da može planirati nježno i vremenski učinkovito četkanje. "RoboWig" su testirali četkanjem perika u rasponu od ravne do vrlo kovrčave kose.

Matematički modeli

Istraživači su isprepletenu kosu predstavili kako kao skupove isprepletenih dvostrukih spirala, nalik na klasične DNK niti. Ova razina granularnosti pružila je ključni uvid u matematičke modele i kontrolne sustave za manipulaciju snopovima mekih vlakana, sa širokim spektrom primjene od tekstilne industrije do skrbi za životinje.

Model zamršenih vlakana pomaže nam da razumijemo kako se dlake zapetljavaju. U praksi znamo da se češlja od korijena prema vrhovima no to sad možemo prikazati kroz model i upotrijebiti za učenje robota, kažu istraživači. A to je prilično zamršen zadatak. Svaka kosa je različita, a zamršena interakcija dlačica prilikom češljanja lako može dovesti do čvorova. Štoviše, uz pogrešnu strategiju četkanja, postupak može biti vrlo bolan i štetan za kosu.

Prethodna istraživanja u domeni četkanja uglavnom su se bavila mehaničkim, dinamičkim i vizualnim svojstvima kose, dok se RoboWig usredotočio na raspetljavanje i češljanje vlati.

Istraživači su na ruku robota ugradili osjetljivu četku s mekanim vlaknima kako bi izmjerili silu četkanja. Ove postavke kombinirali su s "kontrolnim sustavom zatvorene petlje" koji koristi povratne informacije i automatski izvodi radnju bez ljudske intervencije. Ovo je stvorilo "povratnu silu", kontrolnu metodu koja korisniku omogućava da osjeti što uređaj radi i optimizira poteze robotske ruke.

Razumijevanje osjećaja boli

Početni testovi rađeni su na brojnim perikama različitih frizura i tipova kose. Model je pružio uvid u načine češljanja, povezane s brojem čvorića i ukazao na načine na koji se kosa može raščešljati. Primjerice, češljanje kovrčave kose bolnije je pa se preporučuje više kraćih poteza češljem. Istraživači sad žele eksperimentirati na ljudima kako bi se robot prilagodio ljudskom osjećaju boli koji je kod svakog čovjeka drugačiji. 

"Da bismo robote naučili češljati kosu treba nam novi sigurni hardver, ali i bolje razumijevanje složenog ponašanja kose i zamršenih vlakana", kažu istraživači, koji su svoj rad predstavili na IEEE konferenciji o mekoj robotici RoboSoft.