Зашиването на пациент след операция е жизненоважна, но монотонна задача

Зашиването на пациент след интервенция е жизненоважна, само че монотонна задача за медиците, постоянно изисква от тях да повтарят идентични елементарни придвижвания над стотици пъти.
Но с помощта на взаимните старания сред Intel и Калифорнийския университет в Бъркли, утрешните хирурзи ще могат да се разтоварят от тази монотонна работа и да я поверят на роботи, написа изданието Engadget, представено от БГНЕС.
Екипът на Университета в Бърли, управителен от доктор Аджай Танвани, създаде полуконтролирана система за задълбочено образование AI, наречена Motion2Vec. Тази система е предопределена за гледане на хирургични видеоклипове, осъществявани от действителни лекари, детайлизиране на придвижванията на медика при зашиване (поставяне на игла, изваждане и отстраняване) и по-късно ги имитира с висока степен на акуратност.
„ Има доста прелест при ученето от образни наблюдения, спрямо обичайните интерфейси за учене по неподвижен метод заради голямото количество осведомително наличие, налично в съществуващите видеоклипове “, сподели Танвани пред Engadget. Когато става дума за преподаване на роботи, една фотография, явно, коства хиляда думи.
„ YouTube получава 500 часа нов материал всяка минута. Това е необикновено вместилище, набор от данни ", добави доктор Кен Голдбърг, който управлява лабораторията на Университета в Бъркли и поучава екипа на Tанвани в това изследване. „ Всеки човек може да гледа съвсем всеки един от тези видеоклипове и да го осмисли, само че сега робот не може - те просто го виждат като поток от пиксели. Така че задачата на тази работа е да опитате и да осмислите тези пиксели. Тоест да гледате видеоклипа, да го анализирате и да можете да сегментирате видеоклиповете в смислени последователности ".