AI prati stanje ronioca iz izdahnutih mjehurića

Istraživači s američkog Sveučilišta Minnesota razvili su prvi sustav umjetne inteligencije koji omogućuje podvodnim robotima praćenje zdravlja ronioca u stvarnom vremenu, jednostavnim "promatranjem" njihovih izdahnutih mjehurića.

Ronjenje, posebno u ekstremnim okruženjima, inherentno je rizično i izlaže ljude intenzivnom fizičkom stresu, od iscrpljenosti do po život opasnih respiratornih problema. Praćenjem učestalosti i volumena mjehurića koji se ispuštaju iz regulatora ronioca, roboti opremljeni kamerama sada mogu u stvarnom vremenu otkriti znakove stresa, hiperventilacije ili iscrpljenosti.

Ovaj beskontaktni pristup rješava dugogodišnji izazov gdje tradicionalni medicinski senzori i nosivi uređaji često zakažu pod vodom jer debela ronilačka ili suha odijela blokiraju kontakt potreban za točna očitanja. Bežični prijenos podataka kroz vodu također je znatno ograničen.

„Naš je cilj bio pružiti roniocima namjenskog robotskog partnera za sigurnost koji će im osigurati drugi par 'očiju' sposobnih za očitavanje fiziološkog stresa pod vodom“, rekao je Junaed Sattar, izvanredni profesor na Odjelu za računalne znanosti i inženjerstvo i glavni autor rada. „Ovaj rad prvi je korak prema procjeni ne samo jednog, već skupine ronilaca u vidnom polju robota.“

Za treniranje AI modela, istraživački tim je razvio sustav "nejasnog označavanja". Budući da podvodne snimke mogu biti mutne, ručno su kategorizirali tisuće slika koristeći sinkronizirane zvučne znakove sastavljene od prepoznatljivog zvuka izdisaja regulatora kako bi robota točno naučili kako izgleda dah.

„Iako je praćenje disanja standardni vitalni znak na kopnu, to činiti pod vodom predstavlja ogromne tehničke izazove“, rekao je Demetrious Kutzke, doktorand u Laboratoriju za robotiku i vid na Sveučilištu u Minnesoti i glavni autor studije.

Kako bi se suočili s tim izazovima, tim je sastavio opsežan skup podataka audio i vizualnih snimaka iz različitih okruženja kako bi osigurao da AUV može raditi u različitim temperaturama vode i razinama jasnoće. Prikupljanje podataka obuhvatilo je lokacije od jezera Superior u Duluthu, Minnesota, i jezera Square u Stillwateru, Minnesota, do Karipskog mora uz obalu Barbadosa.

U središtu terenskih ispitivanja bio je komunikacijski sustav nazvan HREyes, gdje je robot mogao obavijestiti svog ljudskog partnera u ronjenju o svom statusu, kategorizirajući njihovo disanje kao "ispod normale" (20 udisaja/min). Pretvaranjem ovih vizualnih opažanja u udisaje u minuti, robot može utvrditi je li ronilac pod stresom.

U budućnosti, tim planira upariti podatke o brzini disanja s analizom kretanja ronioca. Spajanjem ovih metrika pružit će se sveobuhvatan „profil dobrobiti“ kako bi se osigurala maksimalna sigurnost tijekom istraživanja dubokog mora.

Cijeli rad pod naslovom „Robotska procjena brzine disanja jednog ronioca za sigurnost u podvodnoj suradnji čovjeka i robota“ pročitajte na web stranici Sage Journals.