Inteligência artificial e robótica contra o coronavírus, o que pode ser feito?


A inteligência artificial, também conhecida como IA, é uma das áreas mais interessantes e complexas da computação. Com seus conceitos é possível simular a inteligência e comportamento humano em sistemas ou equipamentos computacionais. Por exemplo, utilizando algoritmos de aprendizagem é possível fazer com que um agente robótico possa aprender a executar uma tarefa de forma autônoma. Com uma rápida pesquisa é possível encontrar os conceitos de IA sendo aplicados nas mais diversas áreas e propósitos. E, atualmente com essa pandemia do coronavírus a comunidade acadêmica vem tentando unir esforços para que técnicas de IA possam ser utilizadas para auxiliar a sociedade de alguma forma. Por esse motivo, a confederação de laboratórios para pesquisas em inteligência artificial da Europa, escreveu uma carta aberta à comunidade europeia, parlamento europeu, e vários órgãos e governos sobre criar uma força tarefa para auxiliar no combate a essa pandemia (a carta está disponível aqui).


Resumidamente, nesta carta aberta são fornecidas algumas ações que, com o uso da IA, podem auxiliar na minimização da crise causada por esse vírus. Algumas das ações que já obtiveram resultados através da publicação de artigos são:


- Análise de dados utilizando aprendizado de máquina, que pode ser utilizado para aviso prévio e melhor avaliação de prioridades em triagens e terapias [1]. Além disso, o aprendizado de máquina pode ser utilizado para avaliação quantitativa de medicamentos antivirais que podem auxiliar médicos na escolha da melhor e mais rápida dentre as opções terapêuticas a serem utilizadas.


- Análise de dados epidemiológicos, com a utilização de dados históricos, possibilita a criação de modelos preditivos para o espalhamento do vírus. Além disso, técnicas de inferência causal podem ser utilizadas para avaliar o impacto de ações de contenção do vírus [2].


- Análise de dados de mobilidade pode ser utilizada para avisar com antecedência sobre áreas que apresentam elevado risco de infecção e como intervenções baseadas na ciência podem ser utilizadas para reduzir o espalhamento do vírus [3].


- Análise de dados moleculares e de proteínas utilizando técnicas de bioinformática e IA pode ser de grande valia para verificar a eficácia dos medicamentos existentes no combate ao coronavírus [4].


- Análise da literatura e de banco de dados abertos utilizando técnicas de processamento de linguagem natural para acelerar o acesso a informação em literatura confiável [5].


Além dos trabalhos já desenvolvidos foram encontradas evidências do potencial uso de técnicas de IA para os seguintes tópicos:


- Monitoramento a distância com dispositivos de E-Saúde, que podem ser utilizados para coletar informações básicas de pessoas infectadas como, pressão arterial, temperatura, batimentos cardíacos e oxigenação do sangue. Esses dados podem ser analisados por algoritmos de IA e informar se a pessoa necessita ser hospitalizada ou não.


- Uso de processamento de imagem em exames de tomografia computadorizada. O uso da tomografia computadorizada em pacientes que podem ou não estar infectados está crescendo, e por esse motivo, um processamento de imagem automatizado pode auxiliar os médicos na detecção de patologias causadas pelo vírus.


- Detecção automática de notícias faltas, as famosas fake News, pode auxiliar a sociedade a evitar espalhar informações falsas perigosas para a sociedade.


- Desenvolvimento de chatbots que podem ser alimentados com informações ou diagnósticos para o auxílio de serviços de emergência, aliviando os serviços dedicados para interação e triagem.


- Impressoras 3D que podem ser utilizadas para a impressão de materiais a serem utilizadas no combate a pandemia.


- Redução do contato com o vírus. Os robôs autônomos podem interagir de forma mais próxima a pessoas infectadas ou serem utilizados para desinfectar áreas, reduzindo o risco do contágio em humanos.


- A organização e gerenciamento de recursos em tempos em que materiais estão cada vez mais escassos é imprescindível para que todos tenham acesso a esses recursos. Por esse motivo, o gerenciamento eficiente de materiais pode ser feito com a utilização de métodos de IA para otimização, agendamento e cronograma.

Alguns trabalhos utilizando a robótica social já foram desenvolvidos e estão sendo bem utilizados e quem sabe podem ser replicados:


- Na Tailândia estão desenvolvendo o que chamam de robôs ninja, que vão ser utilizados para medir a febre e proteger os trabalhadores da área da saúde [6].


- Em uma escola em Taiwan as crianças desenvolveram com robozinhos com Lego para auxiliar as crianças a lavaram as mãos [7].



- O robô XR-1 Cloud Ginger é capaz de trocar a roupa de cama e medir temperatura de pacientes. Esse robô da empresa CloudMinds entra na categoria de humanoide pois lembra um ser humano e conta com uma série de sensores e câmeras permitindo uma boa interação com os seres humanos. De acordo com os desenvolvedores, esse robô pode até dançar e ajudar os pacientes para fazer exercícios de alongamento, auxiliando em mantê-los ativos.


Ainda há muito a ser abordado utilizando conceitos de IA, robótica e até jogos. Por exemplo, é possível desenvolver um jogo onde o principal objetivo do jogador é lavar as mãos corretamente. O jogo pode ter a capacidade de ensinar a lavar as mãos caso a ação não tenha sido feita de forma correta. Ainda posso pensar em vários exemplos de jogos que podem ser desenvolvidos para auxiliar as pessoas a passar por esse momento difícil na sociedade, e você leitor, consegue pensar em alguns exemplos? Fica a sugestão para passar o tempo.

Em dias de pandemia onde o distanciamento social é recomendado pela Organização Mundial da Saúde (OMS) a tecnologia pode ser utilizada para auxiliar as pessoas a ficarem em casa, auxiliar a sociedade na prevenção de doenças desse tipo e inclusive auxiliar quem está no campo de batalha nos protegendo, como os profissionais da saúde.


Esta postagem foi originalmente divulgada no site https://iaexpert.com.br/ e está reproduzida aqui com a autorização do autor.


Referências:

[1] Hyland, Stephanie L., Martin Faltys, Matthias Hüser, Xinrui Lyu, Thomas Gumbsch, Cristóbal Esteban, Christian Bock et al. "Early prediction of circulatory failure in the intensive care unit using machine learning." Nature Medicine (2020): 1-10.

[2] Ferguson, Neil, Daniel Laydon, Gemma Nedjati Gilani, Natsuko Imai, Kylie Ainslie, Marc Baguelin, Sangeeta Bhatia et al. "Report 9: Impact of non-pharmaceutical interventions (NPIs) to reduce COVID19 mortality and healthcare demand." (2020).

[3] Choi, Seonhwa, and Byunggul Bae. "The real-time monitoring system of social big data for disaster management." In Computer science and its applications, pp. 809-815. Springer, Berlin, Heidelberg, 2015.

[4] Computational predictions of protein structures associated with COVID-19. Disponível em: https://deepmind.com/research/open-source/computational-predictions-of-protein-structures-associated-with-COVID-19. Acessado em: 30/03/20.

[5] Call to Action to the Tech Community on New Machine Readable COVID-19 Dataset. Disponível em: https://www.whitehouse.gov/briefings-statements/call-action-tech-community-new-machine-readable-covid-19-dataset/. Acessado em: 30/03/20.

[6] Thai hospitals deploy 'ninja robots' to aid coronavirus battle. Disponível em: https://www.straitstimes.com/asia/se-asia/thai-hospitals-deploy-ninja-robots-to-aid-coronavirus-battle. Acessado em: 30/03/20.

[7] Coronavirus: Schoolkids build a hand-cleaning robot. Disponível em: https://www.bbc.co.uk/newsround/51824178. Acessado em: 30/03/20.


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