სიმსივნის შესაძლო ნიშნები, რომლებიც დაძინებამდე ვლინდება
1752179551
რობოტული ქირურგია ახალ ეტაპზე გადავიდა. ცოტა ხნის წინ რობოტმა ნაღვლის ბუშტის ამოკვეთის ოპერაცია წარმატებით ჩაატარა. ის ქირურგების მითითებებს უსმენდა და შესაბამისად მოქმედებდა. რობოტს ოპერაციისას მოულოდნელი სიტუაცია შეექმნა, რომელზეც სწორი რეაგირება მოახდინა.
"ეს წინა მცდელობების შემდეგ დიდი ნაბიჯია. ჩვენ თითქმის ვიცით, როგორ განვათავსოთ ავტონომიური ქირურგიული რობოტები რეალურ გარემოში", — განაცხადა კვლევის მთავარმა ავტორმა, ჯი ვუნგ კიმმა.
რობოტისთვის რთული, მრავალსაფეხურიანი ქირურგიული ოპერაციის სწავლება ურთულესი ამოცანაა. ზუსტად უნდა იცოდე, რომელი მოქმედებები შეასრულო და სად არ უნდა მოგიხვდეს სკალპელი. შემდეგ კი ეს რობოტის კოდში უნდა ჩაწერო.
"აი, ამიტომ არის ეს ყველაფერი ასეთი რთული. როგორ უნდა დაწერო ეს კოდად?" — თქვა დოქტორმა მათიას უნბერათმა, ჯონს ჰოპკინსის უნივერსიტეტის ასოცირებულმა პროფესორმა.
ამ მიდგომას იმიტირებული სწავლება ეწოდება და ეს უახლესი კვლევადაფუძნებული მასზე იყო. ჯონს ჰოპკინსის უნივერსიტეტის პროფესორის, აქსელ კრიგერის ხელმძღვანელობით, კიმმა და ამერიკის მასშტაბით სხვადასხვა ინსტიტუტის წარმომადგენლებმა რობოტს აჩვენეს, როგორ იღებდნენ ნაღვლის ბუშტს ღორის სხეულიდან.
ამ კვლევამდე, გასულ წელს, კრიგერის გუნდმა დაამტკიცა, რომ რობოტს ქირურგიული ნემსის გამოყენება, ქსოვილის აწევა და ნაკერების დადება სწავლისთანავე შეეძლო. მიუხედავად ამისა, ნაღვლის ბუშტის ამოკვეთა გაცილებით რთულია. ეს ოპერაცია 17 სხვადასხვა ეტაპისგან შედგება, მათ შორის, ქსოვილის ამოცნობისა და ზუსტი გაკვეთისგან.
„ეს თითქმის ისეთივე პროცესია, როგორიც მანქანისთვის ნებისმიერ გზასა და პირობებში მოძრაობის სწავლება", — ახსნა კრიგერმა.
ვიდეო გაკვეთილების ნახვის შემდეგ, რობოტმა ოპერაცია 100%-იანი სიზუსტით ჩაატარა. პროცესი იმაზე მეტხანს გაგრძელდა, ვიდრე ადამიანებს სჭირდებათ ხოლმე. გარდა ამისა, რობოტი ხმოვან მითითებებზე რეაგირებდა — მაგალითად: "მარცხენა მკლავი ცოტათი მარცხნივ გაწია".
კვლევისთვის მეცნიერებმა მოულოდნელი სიტუაციები სპეციალურად შექმნეს — შეცვალეს რობოტის მდებარეობა და ქსოვილებში საღებავით ფერები დაამატეს. მიუხედავად ამისა, ამ ყველაფერს დაბნეულობა არ გამოუწვევია და პროცესი წარმატებით დასრულდა.
„ეს ნამდვილად აჩვენებს, რომ რთული ქირურგიული პროცედურების ავტონომიური შესრულება შესაძლებელია. ეს არის იმის მაგალითი, რომ იმიტირებული სწავლით ასეთი კომპლექსური პროცესის საოცარი სიზუსტით ჩატარება რეალურია", — თქვა კრიგერმა.
"ჩვენი ნამუშევარი აჩვენებს, რომ AI მოდელები შეიძლება, ქირურგიული ოპერაციებისთვის სანდო გახდეს. ის, რაც ერთ დროს წარმოუდგენელი გვეგონა, ახლა რეალურად მიღწევადია", — განაცხადა კიმმა.