El robot CSAIL desinfecta el Greater Boston Food Bank
Usando luz UV-C, el sistema puede desinfectar el piso de un almacén en media hora, y algún día podría emplearse en supermercados, escuelas y otros espacios.
Con cada gota que no podemos ver, tocar o sentirnos dispersos en el aire, persiste la amenaza de propagar COVID-19. Es cada vez más crítico evitar que estas gotas pesadas permanezcan, especialmente en superficies, que son anfitriones acogedores y generosos.
Afortunadamente, nuestros productos de limpieza química son efectivos, pero usarlos para desinfectar configuraciones más grandes puede ser costoso, peligroso y lento. En todo el mundo hay miles de almacenes, supermercados, escuelas y otros espacios donde los trabajadores de limpieza están en riesgo.
Con eso en mente, un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT, en colaboración con Ava Robotics y el Greater Boston Food Bank (GBFB), diseñó un nuevo sistema robótico que desinfecta poderosamente las superficies y neutraliza las formas aerosolizadas del coronavirus. .
El enfoque utiliza una lámpara de luz UV-C personalizada diseñada en CSAIL que está integrada con la base de robot móvil de Ava Robotics. Los resultados fueron lo suficientemente alentadores como para que los investigadores digan que el enfoque podría ser útil para la desinfección UV autónoma en otros entornos, como fábricas, restaurantes y supermercados.
La luz UV-C ha demostrado ser efectiva para matar virus y bacterias en superficies y aerosoles, pero no es seguro que los humanos estén expuestos. Afortunadamente, el robot de telepresencia de Ava no requiere supervisión humana. En lugar de la parte superior de telepresencia, el equipo se colocó en una matriz UV-C para desinfectar superficies. Específicamente, la matriz utiliza luz ultravioleta de longitud de onda corta para matar microorganismos e interrumpir su ADN en un proceso llamado irradiación germicida ultravioleta.
El sistema de robot completo es capaz de mapear el espacio, en este caso, el almacén de GBFB, y navegar entre waypoints y otras áreas específicas. Al probar el sistema, el equipo utilizó un dosímetro UV-C, que confirmó que el robot estaba administrando la dosis esperada de luz UV-C predicha por el modelo.
“Los bancos de alimentos brindan un servicio esencial a nuestras comunidades, por lo que es fundamental ayudar a mantener estas operaciones en funcionamiento
“Los bancos de alimentos brindan un servicio esencial a nuestras comunidades, por lo que es fundamental ayudar a mantener estas operaciones en funcionamiento”, dice Alyssa Pierson, científica investigadora de CSAIL y líder técnica del ensamblaje de la lámpara UV-C. “Aquí, hubo una oportunidad única para proporcionar poder desinfectante adicional a su flujo de trabajo actual y ayudar a reducir los riesgos de exposición a COVID-19”.
Los bancos de alimentos también enfrentan una demanda particular debido al estrés de COVID-19. Las Naciones Unidas proyectaron que, debido al virus, el número de personas que enfrentan inseguridad alimentaria severa en todo el mundo podría duplicarse a 265 millones. Solo en los Estados Unidos, el total de cinco semanas de pérdida de empleos ha aumentado a 26 millones, lo que puede llevar a millones más a la inseguridad alimentaria.
Durante las pruebas en GBFB, el robot pudo conducir por los palets y los pasillos de almacenamiento a una velocidad de aproximadamente 0.22 millas por hora. A esta velocidad, el robot podría cubrir un espacio de 4,000 pies cuadrados en el almacén de GBFB en solo media hora. La dosis de UV-C administrada durante este tiempo puede neutralizar aproximadamente el 90 por ciento de los coronavirus en las superficies. Para muchas superficies, esta dosis será más alta, resultando en una mayor neutralización del virus.
Por lo general, este método de irradiación germicida ultravioleta se usa principalmente en hospitales y entornos médicos, para esterilizar las habitaciones de los pacientes y detener la propagación de microorganismos como el estafilococo aureus resistente a la meticilina y Clostridium difficile, y la luz UV-C también funciona contra los patógenos transportados por el aire. Si bien es más eficaz en la “línea de visión” directa, puede llegar a rincones y grietas a medida que la luz rebota en las superficies y en otras superficies.
“Nuestro almacén de 10 años es una instalación de distribución de alimentos relativamente nueva con estándares de limpieza y seguridad de alimentos de última generación certificados por AIB”, dice Catherine D’Amato, presidenta y directora ejecutiva del Greater Boston Food Bank. “COVID-19 es un nuevo patógeno que GBFB, y el resto del mundo, no fue diseñado para manejar. Nos complace tener esta oportunidad de trabajar con MIT CSAIL y Ava Robotics para innovar y avanzar en nuestras técnicas de saneamiento para derrotar esta amenaza “.
Como primer paso, el equipo teleoperó el robot para enseñarle el camino alrededor del almacén, lo que significa que está equipado con autonomía para moverse, sin que el equipo tenga que navegarlo de forma remota.
Puede ir a puntos de referencia definidos en su mapa, como ir al muelle de carga, luego al piso de envío del almacén y luego regresar a la base. Definen esos waypoints del usuario humano experto en modo teleop y luego pueden agregar nuevos waypoints al mapa según sea necesario.
Dentro de GBFB, el equipo identificó el piso de envío del almacén como un “área de gran importancia” para la desinfección del robot. Cada día, los trabajadores organizan los pasillos de productos y los arreglan para hasta 50 recogidas por socios y camiones de distribución al día siguiente. Al centrarse en el área de envío, prioriza la desinfección de artículos que salen del almacén para reducir la propagación de COVID-19 en la comunidad.
Actualmente, el equipo está explorando cómo usar sus sensores integrados para adaptarse a los cambios en el entorno, de modo que en un nuevo territorio, el robot ajustará su velocidad para garantizar que la dosis recomendada se aplique a nuevos objetos y superficies.
Un desafío único es que el área de envío cambia constantemente, por lo que cada noche, el robot se encuentra con un entorno ligeramente nuevo. Cuando se despliega el robot, no necesariamente sabe cuál de los pasillos de ensayo estará ocupado o qué tan lleno podría estar cada pasillo. Por lo tanto, el equipo señala que deben enseñar al robot a diferenciar entre los pasillos ocupados y desocupados, para que pueda cambiar su ruta planificada en consecuencia.
En cuanto a la producción, la “fabricación interna” adquirió un significado completamente nuevo para este prototipo y el equipo. Las lámparas UV-C se ensamblaron en el sótano de Pierson, y el estudiante de doctorado CSAIL Jonathan Romanishin creó una tienda improvisada en su departamento para el ensamblaje de la placa electrónica.
“A medida que conducimos el robot por el banco de alimentos, también estamos investigando nuevas políticas de control que permitirán que el robot se adapte a los cambios en el entorno y garantice que todas las áreas reciban la dosis estimada adecuada
“A medida que conducimos el robot por el banco de alimentos, también estamos investigando nuevas políticas de control que permitirán que el robot se adapte a los cambios en el entorno y garantice que todas las áreas reciban la dosis estimada adecuada”, dice Pierson. “Estamos enfocados en la operación remota para minimizar la supervisión humana y, por lo tanto, el riesgo adicional de propagar COVID-19, mientras se ejecuta nuestro sistema”.
Para los próximos pasos inmediatos, el equipo se centra en aumentar las capacidades del robot en GBFB, así como en implementar eventualmente actualizaciones de diseño. Su intención más amplia se centra en cómo hacer que estos sistemas sean más capaces de adaptarse a nuestro mundo: cómo un robot puede cambiar dinámicamente su plan en función de las dosis estimadas de UV-C, cómo puede funcionar en nuevos entornos y cómo coordinar equipos de UV- C robots para trabajar juntos.
“Estamos entusiasmados de ver que el robot desinfectante UV-C apoya a nuestra comunidad en este momento de necesidad”, dice Daniela Rus, directora de CSAIL y líder del proyecto. “Las ideas que recibimos del trabajo en GBFB han resaltado varios desafíos algorítmicos. Planeamos abordarlos para ampliar el alcance de la desinfección autónoma con UV en espacios complejos, incluidos dormitorios, escuelas, aviones y supermercados “.
Actualmente, el enfoque del equipo está en GBFB, aunque los algoritmos y sistemas que están desarrollando podrían transferirse a otros casos de uso en el futuro, como almacenes, supermercados y escuelas.
“MIT ha sido un gran socio, y cuando vinieron a nosotros, el equipo estaba ansioso por comenzar la integración, que tardó solo cuatro semanas en ponerse en marcha
“MIT ha sido un gran socio, y cuando vinieron a nosotros, el equipo estaba ansioso por comenzar la integración, que tardó solo cuatro semanas en ponerse en marcha”, dice el CEO de Ava Robotics, Youssef Saleh. “La oportunidad para que los robots resuelvan los desafíos en el lugar de trabajo son más grandes que nunca, y colaborar con el MIT para tener un impacto en el banco de alimentos ha sido una gran experiencia “.
Pierson y Romanishin trabajaron junto a Hunter Hansen (capacidades de software), Bryan Teague del MIT Lincoln Laboratory (que ayudó con el montaje de la lámpara UV-C), Igor Gilitschenski y Xiao Li (ayudando con la investigación de autonomía futura), los profesores del MIT Daniela Rus y Saman Amarasinghe y Ava lidera a Marcio Macedo y Youssef Saleh.
Este proyecto fue apoyado en parte por Ava Robotics, quien proporcionó su plataforma y soporte de equipo.
