Hacia una célula robótica flexible basada en el aprendizaje profundo termodinámico para la atención médica circular

Área de la Ciencia:

• Robótica y automatización
• Economía circular
• La termodinámica

Sus antecedentes:

• Las economías lineales se enfrentan al agotamiento de los recursos y la generación de residuos, particularmente en la atención médica.
• El reprocesamiento de los residuos sanitarios plantea riesgos de contaminación.
• Los modelos de economía circular carecen de enfoques sólidos basados en la física para el análisis del flujo de materiales.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una célula robótica flexible para automatizar las tareas de atención sanitaria circular: mapeo de recursos, desmontaje y clasificación de residuos de dispositivos médicos.
• Integrar la robótica con una perspectiva a nivel de sistema utilizando un nuevo marco termodinámico.
• Proponer nuevos indicadores de circularidad para evaluar la eficiencia del flujo de materiales.

Principales métodos:

• Desarrollo de una célula robótica de aprendizaje profundo con capacidad de visión para el reprocesamiento automatizado de dispositivos médicos.
• Integración de la termodinámica dinámica compartimentada con la mecánica del robot para el modelado a nivel de sistema.
• Aplicación de la teoría de grafos y el marco termodinámico para desarrollar indicadores de circularidad.

Principales resultados:

• Una célula robótica flexible capaz de mapear, desmontar y clasificar pequeños dispositivos médicos (por ejemplo, medidores de glucosa, inhaladores).
• Un marco termodinámico que mejora el análisis del flujo de materiales con equilibrios dinámicos de energía y dinámica del sistema.
• Dos indicadores de circularidad propuestos para evaluar el tiempo de procesamiento y la eficiencia de la separación de salida.

Conclusiones:

• La célula robótica y el marco termodinámico desarrollados ofrecen un enfoque basado en la física para avanzar en la economía circular en la atención médica.
• El sistema proporciona una mayor precisión y reproducibilidad en el modelado de flujos circulares de materiales.
• Los indicadores de circularidad ayudan a los administradores sanitarios a evaluar la eficiencia del sistema de reprocesamiento robótico.