Oamenii de știință din domeniul calculatoarelor dezvoltă un sistem de navigație precis pentru roboții din sălile de urgență

Un sistem de navigație nou dezvoltat pentru roboți, care s-a dovedit a fi mai precis, a fost creat de oameni de știință din domeniul calculatoarelor de la Universitatea California San Diego. Acest sistem va permite roboților să navigheze mai bine prin departamentele de urgență și prin medii clinice aglomerate. Împreună cu noul sistem, cercetătorii au dezvoltat, de asemenea, o bază de date de videoclipuri cu sursă deschisă care pot fi utilizate pentru a antrena viitoarele sisteme de navigație robotică.

Cercetarea a fost prezentată într-un articol pentru Conferința Internațională privind Robotică și Automatizare, care va avea loc la Xi’an, China, în perioada 30 mai – 5 iunie. Echipa a fost condusă de profesorul Laurel Riek și studenta doctorandă Angelique Taylor.

Clinicienii au discutat de mult timp despre modul în care roboții ar putea ajuta medicii, asistenții medicali și personalul din departamentul de urgență, și una dintre concluzii a fost că aceștia ar putea face acest lucru cel mai bine prin livrarea de materiale și aprovizionare. Pentru a face acest lucru, roboții ar trebui să fie capabili să evite situațiile care implică clinicieni aglomerați care lucrează cu pacienți în stare critică sau gravă.

Riek are numiri în departamentele de științe ale calculatoarelor și medicină de urgență la UC San Diego.

“Pentru a efectua aceste sarcini, roboții trebuie să înțeleagă contextul mediilor spitalicești complexe și oamenii care lucrează în jurul lor”, a declarat Riek.

Rețea Deep Q-Network de siguranță critică (SafeDQN)

Sistemul de navigație construit de Taylor și colegii săi se numește Rețea Deep Q-Network de siguranță critică (SafeDQN). Acesta a fost construit în jurul unui algoritm care examinează câți oameni sunt aglomerați într-un spațiu și cât de brusc se mișcă.

Algoritmul se bazează pe observații ale clinicienilor din departamentul de urgență, de exemplu, atunci când o echipă întreagă oferă asistență unui pacient cu o afecțiune în deteriorare. Clinicienii se mișcă într-un mediu de urgență într-un mod foarte precis și rapid, astfel încât sistemul de navigație permite roboților să se miște în jurul acestor grupuri de oameni, evitând să se pună în calea lor.

Taylor face parte din Laboratorul de robotică pentru sănătate al lui Riek de la Departamentul de științe ale calculatoarelor și inginerie al UC San Diego.

“Sistemul nostru a fost proiectat pentru a face față celor mai grave scenarii care pot apărea în departamentul de urgență”, a declarat Taylor

Algoritmul a fost antrenat cu ajutorul unor videoclipuri de pe YouTube care provin din documentare și emisiuni de realitate despre sălile de urgență. Există peste 700 de videoclipuri disponibile pentru alte echipe de cercetare care doresc să antreneze algoritmi și roboți.

Algoritmul a fost testat într-un mediu simulat, și atunci când a fost comparat cu alte sisteme de navigație de ultimă generație pentru roboți, sistemul SafeDQN s-a dovedit a fi mai eficient și mai sigur în toate cazurile.

Cercetătorii vor testa acum sistemul pe un robot fizic într-un mediu real, și spun că acesta are aplicații în afara departamentului de urgență, cum ar fi misiunile de căutare și salvare.