Viskas, ko mums reikia, yra vaizdo įvestis, o tada ši AI sistema randa tinkamą veiksmą. Pastebime, kad net su keliais šimtais demonstracinių versijų modelis gali išmokti procedūrą ir apibendrinti naujas aplinkas, su kuriomis dar nebuvo susidūręs.
Ji Woong „Brianas“ Kim
Komanda, kurioje dalyvavo Stanfordo universiteto mokslininkai, imitacinį mokymąsi naudojo, kad išmokytų da Vinci chirurginės sistemos robotą atlikti pagrindines chirurgines procedūras: manipuliuoti adata; kūno audinių pakėlimas ir susiuvimas. Modelis sujungė imitacinį mokymąsi su ta pačia mašininio mokymosi architektūra, kuria grindžiamas ChatGPT. Tačiau kai ChatGPT veikia su žodžiais ir tekstu, šis modelis kalba „robotu“ su kinematika – kalba, kuri roboto judėjimo kampus suskaido į matematiką.
Tyrėjai šėrė savo modeliui šimtus vaizdo įrašų, įrašytų iš riešo kamerų, uždėtų ant da Vinci robotų rankų chirurginių procedūrų metu. Šie vaizdo įrašai, įrašyti viso pasaulio chirurgų, naudojami pooperacinei analizei, o vėliau archyvuojami. Visame pasaulyje naudojama beveik 7 000 da Vinci robotų, daugiau nei 50 000 chirurgų yra apmokyti dirbti su sistema, sukuriant didelį duomenų archyvą, kurį robotai gali „mėgdžioti“.
Nors da Vinci sistema yra plačiai naudojama, mokslininkai teigia, kad ji yra labai netiksli. Tačiau komanda rado būdą, kaip padaryti klaidingą įvestį. Svarbiausia buvo išmokyti modelį atlikti santykinius judesius, o ne absoliučius veiksmus, kurie yra netikslūs. „Viskas, ko mums reikia, yra vaizdo įvestis, o tada ši AI sistema randa tinkamą veiksmą“, – sakė pagrindinis autorius Ji Woong „Brian“ Kim. „Pastebime, kad net su keliais šimtais demonstracinių versijų modelis gali išmokti procedūrą ir apibendrinti naujas aplinkas, su kuriomis dar nebuvo susidūręs.
Komanda išmokė robotą atlikti tris užduotis: manipuliuoti adata, pakelti kūno audinius ir susiūti. Kiekvienu atveju pagal komandos modelį apmokytas robotas tas pačias chirurgines procedūras atlikdavo taip pat sumaniai, kaip ir žmonių gydytojai. „Čia modelis taip gerai mokosi dalykų, kurių mes to nemokėme“, – sakė Kriegeris. „Kaip numetus adatą, ji automatiškai ją paims ir tęs. Tai nėra kažkas, ko aš to mokiau“.
Modelis gali būti naudojamas norint greitai išmokyti robotą atlikti bet kokios rūšies chirurginę procedūrą, teigė mokslininkai. Dabar komanda naudoja imitacinį mokymąsi, kad išmokytų robotą atlikti ne tik mažas chirurgines užduotis, bet ir visą operaciją. Prieš šį pažangą, norint užprogramuoti robotą atlikti net paprastą operacijos aspektą, kiekvieną žingsnį reikėjo koduoti rankomis. Kriegeris sakė, kad kažkas gali praleisti dešimtmetį bandydamas modeliuoti siuvimą. Ir tai yra susiuvimas tik vienos rūšies operacijai. „Tai labai riboja“, – sakė Kriegeris. „Čia naujovė yra tai, kad turime surinkti tik imitacinį įvairių procedūrų mokymąsi, o robotą galime išmokyti tai išmokti per porą dienų. Tai leidžia mums greičiau pasiekti autonomijos tikslą, tuo pačiu sumažinant medicinines klaidas ir siekiant tikslesnės operacijos.
Šaltinis: Johns Hopkins universitetas
