もし人間がロボットのように歩いていたとすれば、エンジニアはとっくに機械支援歩行を完成させていただろう。しかし、世の中にはつま先で弾むように歩く人や、競歩のように歩く人、気取って歩く人もいる。習慣や病気、障害はそれぞれの歩き方に影響するのだ。

そして理想の外骨格（エクソスケルトン）とは、誰にとっても利用しやすく、かつパーソナライズしやすいものでなくてはならない。

医師のような外骨格

「万人のための外骨格」は、まだ存在しない。人間は文字通り動くターゲットであり、コンピューターはそんな人間の歩き方を予測するのに苦労しているのだ。

データの観点からみると、人間は“うるさい“のだとカーネギーメロン大学の生物機械工学研究者キャサリン・ポッケンゼーは言う。「そのうえ人間には脳があるので、時の経過ともに適応するのです」

人間は一般に、どんな動きをするのにもいちばん簡単な方法を見つける。だが、ある1歩がほかの1歩よりも簡単に感じるのかを説明できるような、身体的および空間的な意識をしている人はほとんどいない。これが、外骨格をより効率的にするために研究者がアルゴリズムに着目している理由だ。

外骨格の強さと動くタイミングの調整は、現時点では手動よりも自動で行うほうが、速くよい結果を出している。ポッケンゼーと研究者チームは『サイエンス』誌で発表した論文で、外骨格をユーザーに最適化するアルゴリズムの概要を記している。チームが使った最適化の方法は、CGIにおいてアニメーションキャラクターと環境のインタラクトの方法を規定するのにも使われている。

こうした制御アルゴリズムは、ユーザーに標準化されたアシストを提供するものではない。医師が患者に「よくなった？ 悪くなった？」と聞きながら調整を行うように、自動的に設定を行うのだ。

ただし、アルゴリズムは実際にユーザーに質問するのではなく、センサーによるフィードバックを利用する。たとえば、歩くのに必要なエネルギーを最小化するために、呼吸をトラッキングすることで代謝率を計算し、カロリー燃焼を最低限に抑えるといったことだ。

アルゴリズムによる調整は、機械による測定と分析が可能な研究室のトレッドミルのうえでしか行えない。しかしゆくゆくは、ユーザーが外骨格やロボット人工四肢をクリニックで装着し、そこからパーソナライズされたプロフィールを外の世界に送れるようになると考えられている。

理想のアシストは十人十色

アルゴリズムは確率論、すなわち無作為性をその構造に取り入れているため、外骨格のコントローラーは歩行者ごとに異なった進化をする。

ポッケンゼーらの方法では、コントローラーは8つの異なる調整プロフィールを試行することから始めている。これらのうちどれがうまく機能したかという情報を基に、いくつかの意外性のある要素を入れて新しい8つのプロフィールを生成し、試行する。

意外性のある要素がうまくいくこともあれば、その結果悪くなることもあるが、どれもコントローラーの進化を強制的に促すものである。ユーザーが外骨格の支援に不可避的に適応していくにつれ、制御ループもまたユーザーに適応していく。

ポッケンゼーの概念実証では、11人の被験者に足首用の外骨格を片足の靴の上から装着させ、トレッドミル上を歩かせた。被験者が歩く際、呼吸マスクが吸いこんだ酸素と吐き出した二酸化炭素を測定し、歩くためのエネルギーコストを計算した。一方で、調整アルゴリズムは、タイミングやアシストの強度を8パターン変え、それを4回繰り返した。

1時間の歩行後、アルゴリズムは各歩行者の歩き方についてエネルギーコストを最小化する最適なタイミングとトルクをはじき出した。各参加者の理想的パターンは異なっていた。

測定のためのアルゴリズム

エネルギー消費量は、もちろん外骨格の効果を評価する方法のひとつでしかない。こうした研究は、筋電図描画法という方法を用いて、局部筋肉を流れる電流のモニタリングにより活動を数量化することもできる。

しかし、心拍数、四肢の速度、バランスなど、ほかにも多くの指標が存在する。もしくは、主観、快適さ、人が認識する努力の量といった指標を考慮したい場合もあるかもしれない。

これらの追加要素を考慮すること、そしてこうした要素をより広いニーズに対応するために拡張するのはもっと難しいだろう、とポッケンゼーのアルゴリズムと同様のアルゴリズムを開発しているダニエル・フェリスは言う。彼いわく、これらの最適化方法は研究室内の指折り数える程度のパラメータではうまくいっているかもしれないが、実世界では、究極的にはほぼ無限の環境における多くのノブを制御することが求められるという。

たとえば、混雑した地下鉄の車両内を進んでいくのには、エネルギーだけでなく注意力も必要とされる。そういった要素も含めて最適化するには、まず測定が必要となる。ひょっとするとそれは、まったく別のアルゴリズムをもうひとつつくる作業になるかもしれない。