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研究人员使用视频教机器人进行手术缝合
术后缝合是一项非常重要但单调的工作，外科医生必须执行数百次简单的动作。不过，得益于英特尔和加州大学伯克利分校的共同努力，未来医生将能够将这项工作转移到机器人上。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）术后缝合是一项非常重要但单调的工作，外科医生必须执行数百次简单的动作。不过，得益于英特尔和加州大学伯克利分校的共同努力，未来医生将能够将这项工作转移到机器人上。
由 Ajay Tanwani 博士领导的大学团队开发了一种名为 Motion2Vec 的半自动化人工智能深度学习系统。它旨在查看和分析真实外科医生执行缝合手术的视频片段，然后高度准确地复制他们的动作。
“YouTube 每分钟发布 500 小时的新内容。加州大学伯克利分校实验室负责人、Tanwani 团队的研究顾问 Ken Goldberg 博士说，这是一个令人难以置信的数据量。 - 任何人都可以观看视频并理解它，但机器人目前无法做到这一点 - 它只能看到像素流。所以这项工作的目标是试图找到这些像素的意义。也就是说，观看视频、分析视频，然后……能够将视频分割成有意义的序列。”
该团队使用 Siamese 网络来训练他们的 AI。这些网络可以对两个输入数据集之间的相似程度进行排名，因此它们通常用于图像识别任务，例如将视频帧与人的驾驶执照照片进行匹配。在这种情况下，该团队使用网络将机械臂正在做什么的视频与人类外科医生的动作视频进行匹配。目标是将机器人的效率提高到接近人类的水平。
该系统基于半监督机器学习，因此团队只需要 JIGSAWS 数据库中的 78 个视频来训练他们的 AI 来执行其任务，分割精度为 85.5%，目标精度平均误差为 0.94 厘米。