Automatyzacja środowisk w laboratoriach farmaceutycznych
Przeprowadzane ręcznie badania jałowości są rutynowym i niezwykle istotnym procesem realizowanym w laboratoriach. Ich duża liczba przekłada się jednak na zanieczyszczenia i niską efektywność. Wdrażanie automatyzacji tych procesów wymaga stawienia czoła wielu przeszkodom - konwencjonalnym robotom brakuje elastyczności wymaganej do wykonywania zadań, od których może zależeć czyjeś życie. W rezultacie opracowywanie produktów medycznych, farmaceutycznych i wykorzystywanych w sektorze opieki zdrowotnej nadal wymaga pracy ludzi, a procesy spowalniają dodatkowo czasochłonne kontrole jakości i konieczność zatwierdzania kolejnych etapów wynikająca z przepisów. Zespół finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu TraceBot(odnośnik otworzy się w nowym oknie) miał na celu dalszy rozwój robotyzacji laboratoriów farmaceutycznych, koncentrując się na kluczowych zadaniach manualnych, takich jak testy jałowości oparte na membranach. „Procesy te są zwykle realizowane przez wykwalifikowanych pracowników laboratoriów zgodnie z surowymi przepisami i wymagają niezwykłej precyzji, ponieważ nawet drobne błędy mogą zagrozić bezpieczeństwu lub doprowadzić do zafałszowania wyników”, wyjaśnia Maike Neumann, koordynatorka projektu.
Bezpieczna, wytłumaczalna i certyfikowana robotyka
Rozwiązania opracowane w ramach projektu TraceBot stanowią rozwiązanie kluczowych wyzwań w farmacji, zapewniając pełną identyfikowalność działań realizowanych przez roboty, a także umożliwiając rejestrowanie, rekonstrukcję i weryfikację każdego etapu prac. Rozwiązania te umożliwiają również robotom rozumienie swoich działań i wyjaśnianie ich w sposób zrozumiały dla ludzi. Certyfikacja wynikająca z przepisów opiera się na dostarczaniu weryfikowalnych cyfrowych dowodów potwierdzających decyzje podejmowane przez roboty i ich działania. „Gdy większość zrobotyzowanych systemów laboratoryjnych skupia się na automatyzacji i osiągach, rozwiązania TraceBot stawiają na pierwszym miejscu możliwości poznawcze. Nasze roboty są zbudowane w taki sposób, by nie tylko wykonywać zadania, ale także rozumieć i wyjaśniać procesy stojące za wykonywanymi zadaniami, co wykracza poza zwykłe wykonywanie czynności”, podkreśla Neumann. Cechą wyróżniającą rozwiązanie TraceBot jest również jego zdolność do uzasadniania decyzji w czasie rzeczywistym. To szczególnie istotne, ponieważ większość istniejących systemów nie jest w stanie wyjaśnić lub uzasadnić swoich działań. „TraceBot został zaprojektowany z myślą o środowiskach farmaceutycznych i zaspokajaniu rygorystycznych wymogów dotyczących identyfikowalności i odpowiedzialności”, dodaje Neumann.
Połączenie technologii czujników, sztucznej inteligencji i cyfrowych bliźniaków
Konsorcjum projektu opracowało innowacyjny system robotyczny, który łączy zaawansowane czujniki pozwalające na precyzyjne postrzeganie, planowanie działań oparte na sztucznej inteligencji i wykrywanie błędów oraz cyfrowego bliźniaka, którego celem jest monitorowanie i ocenianie działań robota w czasie rzeczywistym. „Cyfrowy bliźniak jest czymś więcej niż wyłącznie wirtualną repliką robota - stanowi kognitywny system monitorowania, synchronizuje się w czasie rzeczywistym z fizycznym robotem, aby odtwarzać jego działania i gromadzić informacje zwrotne z czujników”, wyjaśnia Neumann. Dzięki zrozumieniu kontekstu zadań, rozwiązanie może wykrywać niespójności lub błędy podczas ich wykonywania i wykorzystywać symboliczną sztuczną inteligencję na potrzeby rozumowania semantycznego, aby ocenić, czy zachowanie robota jest zgodne z oczekiwanymi procedurami. Generując czytelne dla ludzi uzasadnienia swoich decyzji rozwiązanie wspiera również analizę zdarzeń i wspiera rozwój wyjaśnialnej sztucznej inteligencji w środowiskach o krytycznym znaczeniu dla bezpieczeństwa.
Istotny wpływ na branżę
Projekt TraceBot zgromadził interdyscyplinarny zespół ekspertów zajmujących się robotyką, sztuczną inteligencją, weryfikacją oprogramowania i automatyzacją laboratoriów, nawiązał także współpracę z użytkownikami końcowymi i branżowymi organami regulacyjnymi, aby zapewnić użyteczność rozwiązania. Choć początkowo projekt koncentrował się na badaniu jałowości, fundamentalne technologie, takie jak kognitywny cyfrowy bliźniak, wyjaśnialna robotyka i ramy identyfikowalności, mają zastosowanie w innych dziedzinach o kluczowym znaczeniu dla bezpieczeństwa, w tym w medycynie mieszanej, diagnostyce i produkcji biotechnologicznej. Prototyp rozwiązania TraceBot zdobył już uznanie za swoją innowacyjność i potencjał dla branży, a także prestiżową nagrodę RAYA Award(odnośnik otworzy się w nowym oknie) przyznawaną przyszłościowym rozwiązaniom w farmacji.
