Vědci z oblasti počítačových věd vyvinuli přesný navigační systém pro roboty v nemocnicích

Nově vyvinutý navigační systém pro roboty, který se ukázal jako přesnější, byl vytvořen vědci z oblasti počítačových věd na University of California San Diego. Tento systém umožní robotům lépe navigovat v nemocničních prostorách a přeplněných klinických prostředích. Společně s novým systémem výzkumníci také vytvořili dataset otevřených zdrojových videí, které lze použít pro výcvik budoucích robotických navigačních systémů.

Výzkum byl prezentován v článku pro Mezinárodní konferenci o robotice a automatizaci, která se bude konat v Xi’an, Čína od 30. května do 5. června. Tým byl veden profesorkou Laurel Riek a doktorandem Angelique Taylor.

Kliničtí pracovníci již dlouho diskutují o tom, jak by roboti mohli pomoci lékařům, zdravotním sestrám a personálu v nemocnici, a jedním z závěrů bylo, že by mohli nejlépe pomoci dodáváním zásobám a materiálům. Pro tohle je třeba, aby roboti byli schopni vyhnout se situacím, které zahrnují忙né klinické pracovníky, kteří jsou s pacienty v kritickém nebo závažném stavu.

Riek má úřady v počítačové vědě a lékařství na UC San Diego.

“Abyste mohli tyto úkoly vykonat, roboti musí rozumět kontextu komplexních nemocničních prostředí a lidem, kteří kolem nich pracují,” řekl Riek.

Bezpečnostně kritická hluboká síť Q (SafeDQN)

Navigační systém vytvořený Taylor a kolegy se nazývá Bezpečnostně kritická hluboká síť Q (SafeDQN). Byl postaven kolem algoritmu, který se dívá na to, kolik lidí je v prostoru a jak prudce se pohybují.

Algoritmus se zakládá na pozorováních klinických pracovníků v nemocnici, například když celý tým poskytuje pomoc pacientovi, který má zhoršující se stav. Kliničtí pracovníci se pohybují v nemocničním prostředí velmi přesně a rychle, takže navigační systém umožňuje robotům pohybovat se kolem těchto skupin lidí, zatímco se vyhnou dostat se do cesty.

Taylor je součástí Riekova laboratoře pro robotiku ve zdravotnictví na UC San Diego Department of Computer Science and Engineering.

“Náš systém byl navržen tak, aby řešil nejhorší scénáře, které mohou nastat v nemocnici,” řekl Taylor

Algoritmus byl trénován pomocí videí na Youtube, které pocházejí z dokumentárních a reality show o nemocnicích. Existuje více než 700 videí, které jsou k dispozici pro ostatní výzkumné týmy, které chtějí trénovat algoritmy a roboty.

Algoritmus byl testován v simulovaném prostředí a když byl porovnán s jinými stávajícími navigačními systémy pro roboty, systém SafeDQN byl více efektivním a bezpečným ve všech případech.

Výzkumníci nyní budou testovat systém na fyzickém robotu v reálném prostředí a říkají, že má aplikace mimo nemocnici, jako jsou mise pro vyhledávání a záchranu.