Mit jedem in der Luft verteilten Tropfen, den wir nicht sehen, berühren oder fühlen können, bleibt die ominöse Gefahr der Ausbreitung von Covid-19 bestehen. Es wird immer wichtiger, diese schweren Tröpfchen vom Verweilen abzuhalten – insbesondere auf Oberflächen, die sie gerne aufnehmen.

Glücklicherweise können unsere chemischen Reinigungsprodukte Wunder bewirken, um sie zu entfernen, aber in größeren Umgebungen kann dies teuer, gefährlich und zeitaufwändig sein. Überall auf der Welt gibt es Tausende von Lagerhäusern, Lebensmittelgeschäften, Schulen und anderen Orten, an denen Reinigungspersonal gefährdet ist.

Vor diesem Hintergrund hat ein Team von MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) in Zusammenarbeit mit Ava Robotics und der Greater Boston Food Bank (GBFB) ein neues Robotersystem entwickelt, das Oberflächen wirkungsvoll desinfiziert und aerosolisierte Formen des Coronavirus neutralisiert.

Der Ansatz verwendet eine bei CSAIL entworfene kundenspezifische UVC-Lampe, die in die mobile Roboterbasis von Ava Robotics integriert ist. Die ermutigenden Ergebnisse lassen die Forscher behaupten, dass der Ansatz auch für die autonome UV-Desinfektion in anderen Umgebungen, wie Fabriken, Restaurants und Supermärkten, nützlich sein könnte.

UVC-Licht hat sich als wirksam bei der Abtötung von Viren und Bakterien auf Oberflächen und Aerosolen erwiesen, aber es ist unsicher für Menschen, die seiner Wirkung ausgesetzt werden. Glücklicherweise benötigt Avas Telepräsenzroboter keine menschliche Aufsicht. Stattdessen hat das Team ein UVC-Array zur Desinfektion von Oberflächen eingesetzt. Das Array verwendet kurzwelliges ultraviolettes Licht, um Mikroorganismen abzutöten und ihre DNA in einem Prozess namens „keimtötende UV-Bestrahlung” zu zerstören.

Das komplette Robotersystem ist in der Lage, den Raum – in diesem Fall das Lager der GBFB – zu mappen und zwischen Wegpunkten und anderen festgelegten Bereichen zu navigieren. Beim Testen des Systems benutzte das Team ein UVC-Dosimeter, um zu bestätigten, dass der Roboter die vom Modell vorhergesagte erwartete Dosis von UVC-Licht abgab.

Lebensmittelbanken bieten einen wesentlichen Service für unsere Gemeinden, daher ist es von entscheidender Bedeutung, dazu beizutragen, dass ihre Tätigkeit am Laufen bleibt, sagt Alyssa Pierson, CSAIL-Forschungswissenschaftlerin und technische Leiterin der UVC-Lampenbaugruppe. Hier bot sich die einmalige Gelegenheit, ihren derzeitigen Arbeitsablauf mit zusätzlicher Desinfektionskraft zu versehen und dazu beizutragen, die Risiken einer Covid-19-Exposition zu verringern.

Auch Lebensmittelbanken sehen sich aufgrund des Stresses von Covid-19 einer besonderen Nachfrage gegenüber. Die Vereinten Nationen haben prognostiziert, dass sich die Zahl der Menschen, die weltweit von schwerer Ernährungsunsicherheit betroffen sind, aufgrund des Virus auf 265 Millionen verdoppeln könnte. Allein in den Vereinigten Staaten sind die Arbeitsplatzverluste in 5 Wochen auf insgesamt 26 Millionen angestiegen, wodurch möglicherweise weitere Millionen in die Ernährungsunsicherheit gedrängt werden könnten.

Während der Tests am GBFB konnte der Roboter mit einer Geschwindigkeit von etwa 0,22 Meilen pro Stunde an den Paletten und Lagergassen vorbeifahren. Bei dieser Geschwindigkeit deckte der Roboter eine Fläche von 4.000 Quadratfuß im Lager der GBFB in nur einer halben Stunde ab. Die während dieser Zeit abgegebene UVC-Dosis kann etwa 90 Prozent der Coronaviren auf Oberflächen neutralisieren. Bei vielen Oberflächen wird diese Dosis höher sein, was dazu führt, dass mehr vom Virus neutralisiert wird.

Typischerweise wird die Methode der keimtötenden UV-Bestrahlung vor allem in Krankenhäusern und medizinischen Einrichtungen eingesetzt, um Patientenzimmer zu sterilisieren und die Ausbreitung von Mikroorganismen wie MRSA und C. diff. zu stoppen. Das UVC-Licht wirkt auch gegen luftübertragene Krankheitserreger. Obwohl es am effektivsten in direkter „Sichtlinie” ist, kann es in Ecken und Winkel gelangen, wenn das Licht von Oberflächen abprallt und auf andere Oberflächen trifft.

Unser zehn Jahre altes Lagerhaus ist eine relativ neue Lebensmittelverteilungseinrichtung mit AIB-zertifizierten, hochmodernen Sauberkeits- und Lebensmittelsicherheitsstandards, sagt Catherine D’Amato, Vorstandsvorsitzende und CEO der Greater Boston Food Bank. COVID-19 ist ein neuer Krankheitserreger, auf den die GBFB und der Rest der Welt nicht vorbereitet war. Wir freuen uns über die Gelegenheit, mit MIT CSAIL und Ava Robotics zusammenzuarbeiten, um unsere Sanitärtechniken zu erneuern und voranzubringen und diese Bedrohung zu besiegen, so Catherine D’Amato, Vorstandsvorsitzende und CEO der Greater Boston Food Bank.

Sauber halten

In einem ersten Schritt hat das Team den Roboter ferngesteuert, um ihm den Weg um das Lager herum „beizubringen” – was bedeutet, dass er sich autonom bewegen kann, ohne dass das Team ihn ferngesteuert navigieren muss.

Er kann zu definierten Wegpunkten auf seiner Karte gehen, z.B. zur Laderampe, dann zum Versandbereich des Lagers und zurück zur Basis. Diese Wegpunkte werden vom erfahrenen menschlichen Benutzer im Teleop-Modus definiert und bei Bedarf können dann neue Wegpunkte zur Karte hinzugefügt werden.

Innerhalb der GBFB identifizierte das Team die Versandebene des Lagers als „hochwichtigen Bereich”, den der Roboter zu desinfizieren hat. Jeden Tag stellen die Mitarbeiter Gänge mit Produkten bereit und arrangieren sie für bis zu 50 Abholungen durch Partner und Vertriebslastwagen am nächsten Tag. Durch die Konzentration auf den Versandbereich wird der Desinfektion von Gegenständen, die das Lager verlassen, Priorität eingeräumt, um die Ausbreitung von Covid-19 nach auβen zu reduzieren.

Gegenwärtig überprüft das Team, wie es seine On-Board-Sensoren einsetzen kann, um sich an Veränderungen in der Umgebung anzupassen, so dass der Roboter in neuen Gebieten seine Geschwindigkeit so anpasst, dass die empfohlene Dosierung auf neue Objekte und Oberflächen aufgebracht wird.

Eine einzigartige Herausforderung besteht darin, dass sich der Versandbereich ständig verändert, so dass der Roboter jede Nacht auf eine etwas andere Umgebung trifft. Wenn der Roboter eingesetzt wird, weiß er nicht unbedingt, welche Gänge im Bereitstellungsbereich besetzt sein werden oder wie voll jeder Gang sein kann. Daher weist das Team darauf hin, dass sie dem Roboter beibringen müssen, zwischen den belegten und den nicht belegten Gängen zu unterscheiden, damit er seine geplante Bahn entsprechend ändern kann.

Was die Produktion anbelangt, so erhielt die „Eigenfertigung” für diesen Prototyp und das Team eine ganz neue Bedeutung. Die UVC-Lampen wurden in Piersons Keller zusammengebaut, und der CSAIL-Doktorand Jonathan Romanishin richtete in seiner Wohnung einen provisorischen Laden für elektronische Bauguppen ein.

Während wir den Roboter in der Lebensmittelbank herumfahren, erforschen wir auch neue Kontrollrichtlinien, die es dem Roboter ermöglichen, sich an Veränderungen in der Umgebung anzupassen und sicherzustellen, dass alle Bereiche die richtige geschätzte Dosis erhalten, sagt Pierson. Wir konzentrieren uns auf die Fernsteuerung, um die menschliche Überwachung und damit das zusätzliche Risiko der Verbreitung von Covid-19 während des Betriebs unseres Systems zu minimieren.

In weiteren Schritten konzentriert sich das Team darauf, die Fähigkeiten des Roboters am GBFB zu erhöhen und schließlich Design-Upgrades zu implementieren. Ihre umfassendere Absicht konzentriert sich darauf, wie diese Systeme besser an unsere Welt angepasst werden können: wie ein Roboter seinen Plan auf der Grundlage geschätzter UVC-Dosen dynamisch ändern kann, wie er in neuen Umgebungen arbeiten kann und wie Teams von UVC-Robotern koordiniert werden können, um zusammenzuarbeiten.

Wir freuen uns, dass der UVC-Desinfektionsroboter unsere Gemeinschaft in dieser Zeit der Not unterstützt, sagt CSAIL-Direktorin und Projektleiterin Daniela Rus. Die Erkenntnisse, die wir durch die Arbeit am GBFB erhalten haben, haben mehrere algorithmische Herausforderungen aufgezeigt. Wir planen, diese anzugehen, um den Anwendungsbereich der autonomen UV-Desinfektion in komplexen Räumen wie Schlafsälen, Schulen, Flugzeugen und Lebensmittelgeschäften zu erweitern.

Gegenwärtig liegt der Schwerpunkt des Teams auf der GBFB, obwohl die Algorithmen und Systeme, die entwickelt werden, in Zukunft auch auf andere Anwendungsfälle wie Lagerhäuser, Lebensmittelgeschäfte und Schulen übertragen werden könnten.

MIT war ein großartiger Partner, und als sie zu uns kamen, war das Team begierig darauf, mit der Integration zu beginnen. Diese dauerte nur vier Wochen, um in Gang zu kommen, sagt Youssef Saleh, CEO von Ava Robotics. Die Möglichkeit für Roboter, Herausforderungen am Arbeitsplatz zu lösen, ist größer denn je, und die Zusammenarbeit mit MIT, um in der Lebensmittelbank etwas zu bewirken, war eine großartige Erfahrung.

Pierson und Romanishin arbeiteten zusammen mit Hunter Hansen (Software-Fähigkeiten), Bryan Teague vom MIT Lincoln Laboratory (der bei der Montage der UVC-Lampe assistierte), Igor Gilitschenski und Xiao Li (die bei der zukünftigen Autonomieforschung assistierten), den MIT-Professoren Daniela Rus und Saman Amarasinghe, und Ava – geleitet von Marcio Macedo und Youssef Saleh.

Dieses Projekt wurde zum Teil von Ava Robotics unterstützt, die ihre Plattform und ihr Team zur Verfügung stellte.

Foto: csail.mit.edu

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