Este exoesqueleto usa técnicas de aprendizagem máquina para prevenir lesões e melhorar a qualidade de vida dos trabalhadores.
Paulo Cortez, professor na Universidade do Minho (UM) e investigador no Centro Algoritmi e no Centro de Computação Gráfica (CCG/ZGDV), está a desenvolver o projeto STVgoDIGITAL com o objetivo de desenhar um exoesqueleto para auxiliar o trabalho de trabalhadores da indústria têxtil.
Esta iniciativa está inserida no contexto de Indústria 5.0, um conceito que visa uma maior integração do trabalhador através do uso de sensores e de sistemas que permitam monitorizar o seu desempenho e reduzir o risco de lesões.
Na indústria têxtil existem muitos tipos de movimentos repetitivos. Alguns desses movimentos, como aqueles que exigem ângulos elevados de braços, por exemplo, podem provocar lesões musculares que levam ao absentismo e à perda de qualidade de vida dos trabalhadores.
Este exoesqueleto apresenta uma série de sensores que visam monitorizar os movimentos do trabalhador. A partir do histórico de padrões do tipo de movimentos que o trabalhador realiza, serão usados algoritmos de machine learning para tentar antecipar a deteção de movimentos perigosos.
Em particular foram usadas redes neuronais profundas que conseguiram com bastante cuidado prever esse tipo de movimentos.
Quando é detetado que esse movimento irá ocorrer muito em breve, é acionado um atuador mecânico que bloqueia o movimento e impede que o trabalhador realize um movimento perigoso.
Com isto será possível melhorar a qualidade de vida dos trabalhadores e prevenir a ocorrência de lesões.
Este exoesqueleto foi testado com diversos tipos de trabalhadores, operando diferentes tipos de máquinas, e segundo Paulo Cortez o feedback foi extremamente positivo.
Este projeto foi apresentado num evento chamado Hi-Tech Style e venceu um prémio na categoria SMART a nível do desenvolvimento de produto inovador.
O projeto STVgoDIGITAL: Digitalização da cadeia de valor do Setor Têxtil e Vestuário, é um projeto mobilizador estruturante do Cluster Têxtil: Tecnologia e Moda e é financiado no âmbito do programa Portugal 2020.
Saiba mais sobre o investigador em: Linkedin | Researchgate | Google Scholar | UM | CA
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