Ce nouveau système donne aux robots la capacité de circuler intelligemment aux urgences.
Implanté dans les robots, cet algorithme leur permettra d’analyser leur environnement pour se déplacer sans gêner le personnel. Ils pourront alors venir en aide aux soignants en les approvisionnant des outils dont ils ont besoin.
Des robots aux urgences ?
Cet algorithme a été développé par une équipe de chercheurs de l’Université de Californie à San Diego. D’après leur constat, les cliniciens pensent généralement que les robots sont utiles dans un environnement médical, notamment les urgences, pour les assister en approvisionnement. Il s’agit donc d’un concept différent des robots infirmiers qui soignent eux-mêmes les patients. Autrement dit, ils circuleraient dans les salles pour leur apporter les matériels dont ils ont besoin pour soigner leurs patients.
Cela impliquerait alors que ces robots comprennent le contexte hospitalier et le personnel qui travaille dans le milieu. Pour relever ce défi, les chercheurs ont conçu un système de navigation qu’ils ont appelé « Safety Critical Deep Q-Network » (SafeDQN). C’est un algorithme qui permet aux robots d’analyser le comportement du personnel dans un espace défini. Pour être plus précis, il analyse et enregistre leur nombre et la vitesse de leurs mouvements.
En effet, le système est basé sur l’observation des urgentistes dans un hôpital. Quand l’état d’un patient s’aggrave, une équipe s’active immédiatement pour lui porter secours. Leurs déplacements sont rapides, vifs et précis. En anticipant leurs mouvements, les robots peuvent alors circuler au sein du groupe sans pour autant les gêner.
SafeDQN et le machine learning
Les chercheurs ont entraîné l’algorithme à l’aide du machine learning en s’alimentant de documentaires et d’émissions de téléréalité sur YouTube. Ils ont simulé l’environnement adéquat pour le tester et le comparer ensuite à d’autres systèmes. À chaque fois, il s’est avéré que SafeDQN est plus efficace pour trouver le meilleur chemin. D’après l’un des chercheurs, Angelique Taylor, le système est « conçu pour faire face aux pires scénarios pouvant survenir au service d’urgence ».
Ils prévoient actuellement de tester l’algorithme sur de véritables robots dans un contexte réaliste et espèrent même qu’il pourra être déployé en dehors des urgences. Il pourrait par exemple servir sur le terrain dans les missions de sauvetage.
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