El banco de alimentos de Greater Boston es desinfectado por Robot CSAIL

El banco de alimentos de Greater Boston es desinfectado por Robot CSAIL

La amenaza de propagación del Covid-19 está en el aire ya que los aerosoles dispersos pueden llegar a nuestras vías respiratorias y contagiarnos ya que no se pueden ver ni tocar por lo que resulta muy importante limpiar el ambiente.

Los productos químicos que usamos para ello aunque son efectivos pueden llegar a ser costosos para entornos más grandes además del tiempo y el peligro que pueden representar. En todo el mundo hay miles de almacenes, supermercados, escuelas y otros espacios donde los trabajadores de la limpieza están en riesgo.

Es por ello que 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 novedoso sistema robótico que desinfecta las superficies y neutraliza los aerosoles que transmiten el coronavirus.

El equipo utiliza una lámpara UV-C personalizada, diseñada en CSAIL y que está integrada a la base del robot móvil de Ava Robotics. Los resultados han sido alentadores, y los investigadores piensan que puede ser muy útil para la desinfección autónoma en fábricas, restaurantes y supermercados.

La luz UV-C es eficaz para matar virus y bacterias en superficies y en el medio ambiente, pero no es seguro que los humanos estén constantemente expuestos a ella. Afortunadamente, el robot de telepresencia de Ava no requiere supervisión humana. En lugar de la parte superior de telepresencia, el equipo utilizó una matriz UV-C. Específicamente, la matriz utiliza luz ultravioleta de longitud de onda corta para matar microorganismos y alterar su ADN en un proceso llamado irradiación germicida ultravioleta.

El sistema es capaz de mapear el espacio, en este caso, el almacén de GBFB, y navegar entre puntos de referencia y áreas específicas. Al probar el sistema, el equipo usó un dosímetro UV-C, que confirmó que el robot estaba administrando la dosis esperada de luz UV-C predicha por el modelo.

Durante las pruebas en GBFB, el robot pudo pasar por las tarimas 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 en solo media hora. La dosis de UV-C administrada durante este tiempo puede neutralizar aproximadamente el 90% de los coronavirus. Para muchas superficies, esta dosis será mayor, lo que resultará en una mayor desinfección.

Puede además ir a puntos de ruta definidos en su mapa, como el muelle de carga, el piso de envío del almacén y regresar a la base. Ellos definen esos puntos de ruta tomando en cuenta lo que el usuario humano experto hace en modo teleoperador y es posible agregar nuevos puntos de ruta al mapa según sea necesario.

Dentro de GBFB, el equipo identificó el piso de envío del almacén como una “área de gran importancia” para que el robot desinfecte. Cada día, los trabajadores organizan pasillos de productos en los que una persona puede recolectarlos hasta 50 veces. Al centrarse en el área de envío, prioriza la desinfección de los artículos que salen del almacén para reducir la propagación del Covid-19.

Actualmente, el equipo está explorando cómo usar sus sensores a bordo para adaptarse a los cambios en el entorno, de modo que en un nuevo territorio, el robot ajustaría su velocidad para garantizar que se aplique la dosis recomendada 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 distinto. Cuando se despliega el robot, no necesariamente sabe cuál de los pasillos de preparación estará ocupado o qué tan lleno podría estar cada pasillo. Por lo tanto, es necesario enseñar al robot a diferenciar entre los pasillos ocupados y los desocupados, para que pueda cambiar su ruta planificada.

Para los próximos pasos inmediatos, el equipo se centra en aumentar las capacidades del robot en GBFB, así como en implementar actualizaciones de diseño. Uno de sus objetivos es hacer que estos sistemas sean 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- Robots C para trabajar juntos?.

Actualmente, el equipo se centra en GBFB, aunque los algoritmos y sistemas que están desarrollando podrían transferirse a otros casos de uso en el futuro, como almacenes, tiendas de comestibles y escuelas.

“El MIT ha sido un gran socio,  cuando acudieron a nosotros, el equipo estaba ansioso por comenzar la integración, que tardó solo cuatro semanas en ponerse en marcha”, dice Youssef Saleh, director ejecutivo de Ava Robotics. “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 generar un impacto en el banco de alimentos ha sido una gran experiencia”.

Artículo original escrito por Rachel Gordon para MIT News. Para leer el artículo original ingresa directamente aquí o al sitio Web.
Este artículo es para fines informativos, no hay intenciones de infringir derechos de autor.

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