NAJBOLJI PROJEKTI SRPSKIH NAUČNIKA: Primena veštačke inteligencije za unapređenje bezbednosti na radu

Fond za nauku Republike Srbije i National Geographic predstavljaju vam najuspešnijie mlade srpske naučnike i njihove projekte iz oblasti veštačke inteligencije.

NAJBOLJI PROJEKTI SRPSKIH NAUČNIKA: Primena veštačke inteligencije za unapređenje bezbednosti na radu Foto: Privatna arhiva

U okviru Programa za razvoj projekata iz oblasti veštačke inteligencije finansira Fond za nauku, među 12 najbiljih, našao se i projekat dr Arsa Vukićevića, naučnog saradnika na Fakultetu inženjerskih nauka Univerziteta u Kragujevcu.

Njegov projekat pod nazivom Primena veštačke inteligencije za unapređenje bezbednosti na radu/Artificial intelligence for managing workplace safety, bio je i deo izložbe koja je bila organizovana na Kalemegdanu tokom oktobra 2020. godine. Ovaj projekat će se realizovati u naredne dve godine.

Šta je AI4WorkplaceSafety (Artificial intelligence for managing workplace safety)?

Mišićno-koštane povrede (MКP), i generalno povrede na radu, predstavljaju glavni urzok odsustva sa posla u svetu, što za posledicu ima velike gubitke za privredu i zdravstveni sistem. Jedan od glavnih uzročnika povreda na radu jesu nenošenje lične zaštitne opreme i nepravilno izvršavanje repetativnih radnih zadataka - čija prevencija zahteva objektivno i blagovremeno uočavanje nebezbednih postupaka radnika. Trenutna praksa manuelnog izveštavanja i nadzora radnika se pokazala kao neefikasna u proizvodnoj industriji, posebno ako se u obzir uzmu veličine hala i broj radnika u fabrikama. Fokus projekta AI4WorkplaceSafety biće radni zadatak transporta tereta ručnim kolicima, koji je izabran kao reprezentativan zato što u praksi često uzrokuje MКP kod radnika i zastupljen je u svim oblastima industrije. Cilj ovog projekta je automatizacija detekcije i praćenja prethodnika povreda na radu upotrebom algoritama veštačke inteligencije.

Projektni tim će razvijati rešenje koje je osmišljeno kao niz sukcesivnih modula. Polazeći od industrijskih standarda koji propisuju vrstu lične zaštitne opreme kao što su šlem, maska, prsluk, rukavice, čizme itd. koje treba nositi, biće razvijen algoritam za detekciju delova tela radnika i proveru upotrebe propisane zaštitne opreme. U te svrhe, biće razvijeni algoritmi dubokog učenja za estimaciju poze čoveka na dvodimenzionalnim slikama, klasifikaciju regija u cilju provere upotrebe zaštitne opreme.

Detektovane ključne tačke biće dalje korišćene za razvoj algoritma za trodimenzionalnu rekonstrukciju tela čoveka iz monokularnih slika, čijom analizom geometrijskog oblika je moguće izvršiti klasifikaciju posmatranog pokreta na ergonomske i neergonomske. Pored geometrijskih ergonomskih parametara, studija će uključiti i ispitivanje korelacije nebezbednih postupaka sa psiho-fizičkim stanjem zaposlenih u toku radnog vremena upotrebom nosivih senzora za merenje sila - EEG i EMG signala. Razvoj pojedinačnih modula i arhitektura vršiće se upotrebom velikih javnih skupova podataka, dok će precizno podešavanje biti vršeno na prospektivno prikupljenim podacima tokom projekta.

Rešenje će biti realizovano kao javno dostupni okvir za automatsko detektovanje i generisanje izveštaja o momentima kada su se pojavili propusti u bezbednosti na radu. U sklopu predloženog okvira će biti implementirani algoritmi za detekciju i proveru: upotrebe lične zaštitne opreme i nebezbednih postupaka u industrijskom radnom okruženju. Pored toga, biće istražena povezanost pojave nebezbednih postupaka sa psiho-fizičkim zamorom radnika što uključuje i razvoj algoritama koji detektuju zamor uzimajući u obzir izmerene EEG i/ili EMG signale. Dakle, razvojem algoritama veštačke inteligencije biće omogućena praktična primena koncepata fizičke i neuroergonomije za poboljšanje bezbednosti i zdravlja na radu.

ai4workplacesafety_6

Foto: Privatna arhiva

Povrede uzrokovane repetativnim radnim zadacima predstavljaju kompleksan i nedovoljno istražen problem u naučnoj i stručnoj literaturi. Predloženi pristup je prvi koji za cilj ima fuziju anatomskih informacija, sile guranja kolica, kao i psiho-fizičkog stanja radnika.

Svetska zdravstena organizacija je 2017. godine označila mišićno-koštane povrede kao glavni uzrok invaliditeta u četiri svoje regije - prosečna kompanija od 1000 radnika izložena je troškovima od oko 1.1 milion dolara godišnje zbog povreda na radu. Automatizacijom detektovanja uzročnika povreda biće značajno smanjeni napori i troškovi kako menadžmenta bezbednosti na radu tako i zdravstvenog sistema, dok će se objektivnost izveštavanja značajno povećati. Razmatrani problemi provera upotrebe zaštitne opreme i ergonomija repetativnih radnih zadataka se generički i odnose na mnoge grane privrede. Tako bi rezultati projekta projekta mogli da nađu primenu i u: ergonomiji, sportu, zdravstvu itd.

Projektnim timom rukovodi Dr Arso Vukićević, naučni saradnik na Fakultetu inženjerskih nauka Univerziteta u Kragujevcu. Tim čine istraživači sa Fakulteta inženjerskih nauka Univerziteta u Кragujevcu, Fakulteta organizacionih nauka i Medicinskog fakulteta Univerziteta u Beogradu. Reč je o mladom timu sa dosta iskustva u implementaciji velikih nacionalnih i međunarodnih projekata iz oblasti kompjuterske vizije, interakcije čovek-računar, neuroergonomije, industrijskog inženjerstva i biomedicine.

Istraživači su na odvojenim projektima imali iskustva iz oblasti: primene dubokog učenja i veštačke inteligencije za detekciju i segmentaciju objekata na slikama, rekonstrukcije i praćenja akcija čoveka kao i u analizi EEG signala. Ovo je prva zajednička i interdisciplinarna studija okupljenog konzorcijuma na datu temu.

 

Možda će vas zanimati i:



bonus video
ostavite komentar
Inicijalizacija u toku...
U prodaji je oktobarsko izdanje časopisa National Geographic Srbija.