Automatiser les environnements de laboratoire pharmaceutique
Les tests de stérilité manuels constituent une partie routinière et critique des laboratoires, mais ils sont source de contamination et d’inefficacité en raison du volume élevé de tests quotidiens. L’automatisation n’a pas encore pris le dessus, car les robots n’ont pas la flexibilité nécessaire pour effectuer des tâches vitales. En conséquence, la création de produits médicaux, pharmaceutiques et de soins de santé continue de reposer sur des opérateurs humains, le processus étant encore ralenti par des contrôles de qualité et des approbations réglementaires chronophages. Le projet TraceBot(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), financé par l’UE, visait à faire progresser les opérations robotiques dans les laboratoires pharmaceutiques, en se concentrant sur les tâches manuelles critiques telles que les tests de stérilité sur membrane. «Ces procédures sont généralement effectuées par du personnel de laboratoire qualifié dans le cadre de réglementations strictes et exigent une précision extrême, car même des erreurs mineures peuvent mettre en péril la sécurité ou compromettre les résultats», explique Maike Neumann, coordinatrice du projet.
Des opérations robotiques sûres, explicables et certifiables
TraceBot relève des défis majeurs dans le domaine pharmaceutique en garantissant une traçabilité totale des actions robotiques, afin d’enregistrer, de reconstituer et de vérifier chaque étape. Le projet permet également aux robots de comprendre et de raisonner leurs actions d’une manière facilement compréhensible par les humains. En outre, la certification réglementaire future est facilitée par la fourniture de preuves numériques vérifiables des décisions et des performances du robot. «Alors que la plupart des systèmes robotiques de laboratoire se concentrent sur l’automatisation et le débit, TraceBot met l’accent sur les capacités cognitives. Il est conçu non seulement pour exécuter des tâches, mais aussi pour comprendre et expliquer le raisonnement qui sous-tend les tâches effectuées, au-delà de la simple exécution d’une action», souligne Maike Neumann. En outre, TraceBot se distingue par sa capacité à justifier ses décisions en temps réel, un domaine dans lequel la plupart des systèmes actuels ne sont pas à la hauteur, car ils n’ont pas la capacité d’expliquer ou de raisonner leurs actions. «Conçu pour les environnements pharmaceutiques, TraceBot répond aux exigences strictes en matière de traçabilité et de responsabilité», ajoute Maike Neumann.
Combiner les technologies des capteurs, de l’IA et des jumeaux numériques
Le consortium du projet a notamment mis au point un système robotique innovant qui combine des capteurs avancés pour une perception précise, une planification des actions et une détection des erreurs pilotées par l’IA, ainsi qu’un jumeau numérique qui surveille et évalue les actions du robot en temps réel. «Le jumeau numérique est bien plus qu’une réplique virtuelle du robot; il agit comme un système de surveillance cognitive, se synchronisant en temps réel avec le robot physique pour refléter ses actions et le retour d’information des capteurs», explique Maike Neumann. En comprenant le contexte des tâches, il peut détecter les incohérences ou les erreurs pendant l’exécution et utiliser l’IA symbolique pour le raisonnement sémantique afin d’évaluer si le comportement du robot s’aligne sur les procédures attendues. Générant des justifications lisibles par l’homme pour ses décisions, il soutient également l’analyse a posteriori et fait progresser le développement de l’IA explicable dans les environnements critiques pour la sécurité.
Un large impact sur l’industrie
TraceBot a réuni une équipe interdisciplinaire d’experts en robotique, en IA, en vérification de logiciels et en automatisation de laboratoires, qui ont travaillé avec des utilisateurs finaux et des régulateurs industriels pour garantir une pertinence pratique. Bien qu’initialement axées sur les tests de stérilité, les technologies de base du projet, telles que le jumeau numérique cognitif, la robotique explicable et le cadre de traçabilité, sont applicables à d’autres domaines critiques pour la sécurité, notamment les médicaments composés, les diagnostics et la fabrication de produits biotechnologiques. Reflétant son innovation et son impact sur l’industrie, le démonstrateur TraceBot a déjà reçu une reconnaissance en remportant le prestigieux RAYA Award(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) pour les futures tendances logicielles dans le secteur pharmaceutique.
