Des chercheurs de l’Université du Minnesota Twin Cities ont développé un système d’IA inédit qui permet à des robots compagnons sous-marins de surveiller la santé d’un plongeur en temps réel, simplement en « regardant » ses bulles expirées.
Publié dans The International Journal of Robotics Research, cet article marque la première fois que la vision robotique a été utilisée pour estimer la fréquence respiratoire humaine (HRR) d’un plongeur.
La plongée sous-marine, en particulier dans les environnements extrêmes, comporte des risques inhérents et soumet les plongeurs à un stress physique intense – allant de l’épuisement à une détresse respiratoire potentiellement mortelle. En suivant la fréquence et le volume des bulles expirées au niveau du détendeur d’un plongeur, des robots équipés de caméras peuvent désormais détecter en temps réel les signes de stress, d’hyperventilation ou d’épuisement.
Cette approche sans contact résout un défi de longue date : les capteurs médicaux et les appareils portables traditionnels échouent souvent sous l’eau, car les combinaisons humides épaisses ou les combinaisons étanches bloquent le contact nécessaire à des relevés précis. La transmission de données sans fil à travers l’eau est également très limitée.
« Notre objectif était de donner aux plongeurs un partenaire robotique de sécurité dédié, une seconde paire d’yeux capable de lire le stress physiologique sous l’eau », explique Junaed Sattar, professeur agrégé au Département d’informatique et de génie informatique et dernier auteur de l’article. « Ce travail est un premier pas vers l’évaluation non pas d’un seul, mais d’un groupe de plongeurs dans le champ de vision du robot. »
Pour entraîner le modèle d’IA, l’équipe de recherche a développé un système d’« étiquetage flou ». Comme les images sous-marines peuvent être troubles, elle a manuellement catégorisé des milliers d’images tout en utilisant des indices audio synchronisés, composés du son distinctif des expirations du détendeur, pour apprendre au robot à quoi ressemble exactement une respiration.
« Si la surveillance de la respiration est un signe vital standard sur terre, la réaliser sous l’eau présente d’immenses défis techniques », souligne Demetrious Kutzke, doctorant au laboratoire de robotique et vision de l’Université du Minnesota et premier auteur de l’étude.
Pour relever ces défis, l’équipe a constitué un vaste ensemble de données audio et visuelles provenant de divers environnements afin de garantir que le robot sous-marin autonome (AUV) puisse fonctionner dans différentes températures de l’eau et niveaux de clarté. La collecte des données s’est déroulée du lac Supérieur à Duluth (Minnesota) et de Square Lake à Stillwater (Minnesota) jusqu’à la mer des Caraïbes, au large des côtes de la Barbade.
Au cœur des essais sur le terrain se trouvait un système de communication appelé HREyes, grâce auquel le robot pouvait informer son partenaire humain de l’état du plongeur, en catégorisant sa respiration comme « inférieure à la normale » (<14 resp./min), « normale » (14–20 resp./min) ou « supérieure à la normale » (>20 resp./min). En convertissant ces observations visuelles en respirations par minute, le robot peut déterminer si un plongeur est en détresse.
À l’avenir, l’équipe prévoit de coupler les données de fréquence respiratoire à l’analyse des mouvements du plongeur. La fusion de ces indicateurs fournira un « profil de bien-être » complet pour garantir une sécurité maximale lors des explorations en eaux profondes.
En plus de Sattar et Kutzke, l’équipe de recherche comprenait Vennela Dupati, étudiante de premier cycle au Département d’informatique et de génie informatique et au Département de génie électrique et informatique.
Article : Robotic estimation of single scuba diver respiration rate for safety in underwater human-robot collaboration – Journal : The International Journal of Robotics Research – DOI : Lien vers l’étude
Source : Minnesota U.
