Acil Odada Robotlar için Doğru Navigasyon Sistemi Geliştiren Bilgisayar Bilimciler

California San Diego Üniversitesi’ndeki bilgisayar bilimciler tarafından geliştirilen ve daha doğru olduğu kanıtlanmış bir robot navigasyon sistemi, acil servislerde ve kalabalık klinik ortamlarda robotların daha iyi navigasyon yapmasını sağlayacak. Araştırmacılar, yeni sistemin yanı sıra, gelecekteki robot navigasyon sistemlerini eğitebilmek için açık kaynaklı video veritabanı da geliştirdiler.

Araştırma, Xi’an, Çin’de 30 Mayıs – 5 Haziran tarihleri arasında gerçekleştirilecek Uluslararası Robotik ve Otomasyon Konferansı’nda sunuldu. Ekibe Profesör Laurel Riek ve doktora öğrencisi Angelique Taylor liderlik etti.

Klinikçiler, uzun süredir acil servislerde doktorlar, hemşireler ve personel için robotların nasıl yardımcı olabileceğinden bahsettiler ve varılan sonuçlardan biri, robotların malzemeleri ve malzemeleri teslim ederek en iyi şekilde yardımcı olabileceği yönündeydi. Bunun gerçekleşmesi için, robotların yoğun klinik ortamlarında kritik veya ciddi durumları olan hastalarla birlikte çalışan klinikçilerin bulunduğu durumları tránh edebilmeleri gerekecekti.

Riek, UC San Diego’da bilgisayar bilimi ve acil tıp alanında görev yapıyor.

“Bu görevleri gerçekleştirebilmeleri için, robotların karmaşık hastane ortamlarını ve etrafındaki insanları anlamaları gerekiyor” dedi Riek.

Güvenlik Kritik Derin Q-Ağı (SafeDQN)

Taylor ve coleglerinin geliştirdiği navigasyon sistemi, Güvenlik Kritik Derin Q-Ağı (SafeDQN) olarak adlandırıldı. Bu sistem, bir alanda bir araya gelen insanların sayısına ve hareketlerinin hızına bağlı olarak çalışan bir algoritma etrafında oluşturuldu.

Algoritma, acil serviste klinisyenlerin davranışlarını gözlemlerine dayalı olarak oluşturuldu. Örneğin, bir ekip bir hastaya yardım ederken, klinisyenler hızlı ve precisa bir şekilde hareket ederler, bu nedenle navigasyon sistemi, robotların bu grupların etrafında hareket ederek engel olmasını sağlar.

Taylor, Riek’in Sağlık Hizmetleri Robotik Laboratuvarı’nda UC San Diego Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği bölümünde görev yapıyor.

“Sistemimiz, acil servislerde oluşabilecek en kötü senaryolara çözüm üretmek için tasarlandı” dedi Taylor.

Algoritma, YouTube’dan alınan acil servisler hakkında belgesel ve gerçeklik şovlarından elde edilen videolara dayalı olarak eğitildi. Diğer araştırma ekiplerinin algoritmaları ve robotları eğitebilmeleri için 700’den fazla video mevcut.

Algoritma, simüle edilmiş bir ortamda test edildi ve diğer state-of-the-art robot navigasyon sistemleriyle karşılaştırıldığında, SafeDQN sistemi her durumda daha verimli ve güvenli çıktı.

Araştırmacılar, şimdi sistemi fiziksel bir robotta gerçek bir ortamda test edecekler ve sistemlerin acil servis dışında, arama ve kurtarma görevleri gibi diğer alanlarda da uygulanabileceğini söylüyorlar.