ჯანდაცვის
კომპიუტერის მეცნიერებმა შეიმუშავეს ზუსტი სანავიგაციო სისტემა სასწრაფო დახმარების ოთახის რობოტებისთვის
რობოტებისთვის ახლად შემუშავებული სანავიგაციო სისტემა, რომელიც უფრო ზუსტი აღმოჩნდა, შეიმუშავეს კალიფორნიის სან დიეგოს უნივერსიტეტის კომპიუტერულმა მეცნიერებმა. სისტემა საშუალებას მისცემს რობოტებს უკეთესად ნავიგაცია გაუკეთონ სასწრაფო დახმარების განყოფილებებს და ხალხმრავალ კლინიკურ გარემოში. ახალ სისტემასთან ერთად, მკვლევარებმა ასევე შეიმუშავეს ღია კოდის ვიდეოების მონაცემთა ნაკრები, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომავალი რობოტული სანავიგაციო სისტემების მოსამზადებლად.
ის კვლევის წარმოდგენილი იყო ნაშრომში რობოტიკისა და ავტომატიზაციის საერთაშორისო კონფერენციისთვის, რომელიც ჩატარდება ჩინეთში, 30 მაისიდან 5 ივნისამდე. გუნდს ხელმძღვანელობდნენ პროფესორი ლორელ რიეკი და დოქტორანტი ანჯელიკ ტეილორი.
ექიმები დიდი ხანია საუბრობენ იმაზე, თუ როგორ შეეძლოთ რობოტები დაეხმარონ ექიმებს, ექთნებსა და სასწრაფო დახმარების განყოფილების პერსონალს და ერთ-ერთი დასკვნა იყო ის, რომ მათ ამის გაკეთება საუკეთესოდ შეეძლოთ მარაგებისა და მასალების მიწოდებით. იმისათვის, რომ ეს მოხდეს, რობოტებს უნდა შეეძლოთ თავიდან აიცილონ სიტუაციები, რომელშიც ჩართულია დატვირთული ექიმები, რომლებიც იმყოფებიან კრიტიკულ ან მძიმე მდგომარეობაში მყოფ პაციენტებთან.
რიეკი ატარებს დანიშვნებს კომპიუტერულ მეცნიერებაში და გადაუდებელ მედიცინაში UC San Diego-ში.
„ამ ამოცანების შესასრულებლად, რობოტებს უნდა ესმოდეთ რთული ჰოსპიტალური გარემოსა და მათ გარშემო მომუშავე ადამიანების კონტექსტი“, - თქვა რიეკმა.
Safety Critical Deep Q-Network (SafeDQN)
ტეილორისა და კოლეგების მიერ აშენებულ სანავიგაციო სისტემას ეწოდება Safety Critical Deep Q-Network (SafeDQN). იგი აშენდა ალგორითმის გარშემო, რომელიც უყურებს რამდენი ადამიანია გადაჭედილი სივრცეში და რამდენად მოულოდნელად მოძრაობენ ისინი.
ალგორითმი ამას ეფუძნება გადაუდებელი დახმარების განყოფილების კლინიკების დაკვირვებებზე, მაგალითად, როდესაც მთელი გუნდი დახმარებას უწევს პაციენტს, რომელსაც აქვს მდგომარეობის გაუარესება. ექიმები გადაუდებელ გარემოში გადაადგილდებიან ძალიან ზუსტი და სწრაფი გზით, ამიტომ ნავიგაციის სისტემა საშუალებას აძლევს რობოტებს გადაადგილდნენ ადამიანების ამ ჯგუფებში და თავიდან აიცილონ გზა.
ტეილორი არის Riek's Healthcare Robotics Lab-ის ნაწილი UC San Diego-ს კომპიუტერული მეცნიერებისა და ინჟინერიის დეპარტამენტში.
”ჩვენი სისტემა შექმნილია იმისთვის, რომ გაუმკლავდეს ყველაზე უარეს სცენარებს, რაც შეიძლება მოხდეს ED-ში,” - თქვა ტეილორმა.
ალგორითმი მომზადებული იყო Youtube-ზე არსებული ვიდეოებით, რომლებიც მოვიდა დოკუმენტური ფილმებიდან და რეალითი შოუებიდან სასწრაფო დახმარების განყოფილებების შესახებ. არსებობს 700-ზე მეტი ვიდეო, რომლებიც ხელმისაწვდომია სხვა კვლევითი გუნდებისთვის, რომლებიც ალგორითმებისა და რობოტების მომზადებას ცდილობენ.
ალგორითმი შემოწმდა სიმულაციურ გარემოში და როდესაც რობოტების სხვა უახლესი ნავიგაციის სისტემების წინააღმდეგ იქნა გამოყენებული, SafeDQN სისტემა ყველა შემთხვევაში უფრო ეფექტური და უსაფრთხო იყო.
მკვლევარები ახლა შეამოწმებენ სისტემას ფიზიკურ რობოტზე რეალურ გარემოში და ამბობენ, რომ მას აქვს აპლიკაციები სასწრაფო დახმარების განყოფილების გარეთ, როგორიცაა სამძებრო და სამაშველო მისიები.
