ROBOTSYN: Roboter kan ta over mange oppgaver som er for farlige, tidkrevende eller rett og slett ikke praktisk mulig å utføre av mennesker. Annette Stahl er egentlig matematiker. Hun jobber med å gi oss roboter som kan se.
Avanserte algoritmer ligger bak overvåkingen av fisken. Foto: SINTEF IKT
– Robotsyn handler om å få roboter til å forstå og samhandle med miljøet ved hjelp av synet, sier førsteamanuensis Stahl ved Institutt for teknisk kybernetikk ved NTNU.
Mekaniske roboter må integreres med datamaskiner som bruker ulike metoder for å hente inn, behandle, analysere og forstå bilder.
Robotsyn er nyttig og nødvendig innenfor felt som tilsynelatende ligger langt fra hverandre, som romfart og lakseoppdrett, eller utvikling av selvstyrte droner og diagnostisering av barn.
Friskere laks
De siste årene har hun jobbet mye med overvåking av laksemerder. Her kan roboter bidra på mange måter. Målet er å ha mest mulig automatisert overvåking av merdene for å ta bedre vare på fisken.
Maritime Robotics’ OceanEye Aerostat- system. En heliumfylt ballong med et kamera som kan filme både i dagslys og infrarødt lys. Data overføres trådløst til bakken. Foto: SENSODRONE project SINTEF FH; Partner: Maritime Robotics
– Automatisering sparer arbeid og gjør at systemet blir anvendelig i praksis, sier Stahl.
Kampen mot lakselus er høyt prioritert. Systemet må oppdage endringer i hvordan fisken oppfører seg. Hvordan laksen beveger seg eller puster kan for eksempel avsløre om den er stresset. Større mengder laks dør under medisinering mot lakselus om fisken er stresset i utgangspunktet. Det må oppdretterne ta hensyn til.
– Systemet er nyttig for velferden til laksen. Vi kan også oppdage hull i merdene og forhindre at fisk rømmer. Vi kan bidra til optimal fôring og dessuten måle mengden av laks i merdene, slik at oppdretterne kan vurdere mengden i forhold til pris på markedet, forklarer Stahl.
Systemet kan altså bidra til friskere laks, men også til bedre lønnsomhet for oppdretterne.
Robotsyn blir helt sentralt for å lese laksens oppførsel. Undervannsforholdene gjør dette utfordrende. Vannet varierer i klarhet og innhold av ulike typer partikler. Det er hele tiden i bevegelse. Lysforholdene er vanskelige, og refleksjonene fra laksens blanke overflate bidrar til å gjøre det hele enda mer vrient. Kameraene og de underliggende programmene må være i stand til å håndtere fisk som svømmer raskt og endrer posisjon innbyrdes.
Mye er gjennomført. Mye gjenstår. Dette blir fortsatt del av Stahls arbeid fremover.
- Les også: Roboten som lærer alt fra ingenting
Friskere barn
Men robotsyn er også nyttig innenfor helt andre felt. Som for eksempel å lese spedbarns bevegelser for å finne ut om de er rammet av cerebral parese (CP).
Robotsyn kan brukes til å lese spedbarns bevegelser for å finne ut om de er rammet av cerebral parese (CP). Foto: NTNU, St. Olavs Hospital
Det er en fordel å avsløre tegn på CP tidlig, siden barnet dermed kan følges opp tidlig. Allerede hos spedbarn kan CP avsløres gjennom å analysere bevegelser.
Men dette er tidkrevende. Dersom det skal gjøres fullstendig manuelt, må helsepersonell gjerne observere direkte over lang tid eller gå gjennom mange timer med filmopptak. Derfor er det nyttig om deler av denne prosessen kan automatiseres. Da trengs roboter med robotsyn som kan gjøre nettopp dette. Forskere ved NTNU og St. Olavs har utviklet en metode som kan gjøre denne delen av jobben.
– Vi vil at dette skal bli et ekstra hjelpemiddel, ikke at det skal ta over diagnostiseringen, sier Stahl.
Foreløpig er diagnostiseringen 93,7 prosent korrekt. Men arbeidet er ikke over, og det finnes alltid rom for å bli bedre.
Mye mer
Mulighetene er altså enorme og anvendelsesområdene varierte innenfor dette fagfeltet, og robotsyneksperten står neppe uten arbeidsoppgaver med det første.
Annette Stahl. Foto: Thor Nielsen, NTNU
Tesla arbeider med å gi oss selvstyrende biler. Menneskelignende roboter kan trenge syn for å samhandle med mennesker, for eksempel innenfor serviceyrker og helseinstitusjoner. Innenfor romfart er robotsyn helt nødvendig for blant annet ubemannede romfarkoster av flere slag.
Undervannsroboter trenger å finne frem under svært varierende vannforhold. Flyvende, selvstyrende droner gjøres i stand til å overvåke laksens oppførsel i merdene. Roboter trengs for å inspisere olje- og gassinstallasjoner og vindturbiner offshore, både under vann og i lufta.
Matematikken som ligger bak er omfattende og komplisert, og det er her algoritmene kommer inn. De defineres som «En presis beskrivelse av en endelig serie matematiske operasjoner som skal utføres for å løse et problem».
Dette er Stahls jobb. Å utvikle disse algoritmene.
Drømmejobben
Stahl ble nylig ansatt ved NTNU som del av Onsager Fellowship-programmet. Hennes stilling innenfor robotsyn er del av universitetets satsing på havrommet, men også på kybernetikk, kunstig intelligens og håndtering av Big Data.
Onsager Fellowship Programme
- NTNU Onsager Fellowship Programme er utviklet for å rekruttere unge, internasjonalt anerkjente forskere til å styrke universitetets fagmiljøer.
- Forskere i programmet skal ha minimum tre-fem års erfaring som postdoktor, høy faglig dyktighet og evne til å arbeide selvstendig. Stillingene er midlertidige, med mulighet for fast stilling etter at programmet er gjennomført.
- NTNU annonserte 12 faste stillinger på åremål i 2015. – Vi fikk i gjennomsnitt 15-20 kvalifiserte søkere til hver stilling. Det var en tøff konkurranse, og nå gleder vi oss til å se disse forskerne blomstre ved NTNU, sier rektor Gunnar Bovim ved NTNU.
Selv har hun en svært så variert bakgrunn. Doktorgraden har Stahl innenfor anvendt matematikk og datasyn. Hun har jobbet med datasyn, maskinlæring, matematikk, visualisering, kybernetikk og datateknikk ved NTNU i flere år, samtidig som hun har holdt på med databehandling og robotsyn ved SINTEF Fiskeri og havbruk. Hun er også tilknyttet NTNU AMOS, et senter for fremragende forskning ved NTNU som jobber med selvdrevne marine operasjoner og systemer.
Denne hoppingen har gjort henne spesielt godt egnet for en stilling der hun kommer til å samarbeide med folk innenfor flere fagfelt.
– Jeg har hoppet mye frem og tilbake, men nå samles alle trådene. Computersyn, roboter, kontroll, matematikk og kybernetikk. Dette er drømmejobben, sier hun.
Kilder:
An Optical Flow-Based Method to Predict Infantile Cerebral Palsy. Annette Stahl, Christian Schellewald, Øyvind Stavdahl, Member, IEEE, Ole Morten Aamo, Lars Adde, and Harald Kirkerød.
Maskinsyn – økt presisjon og nye innovasjoner for bedre forståelse av laks? Presentert på TEKMAR 2.12.2015 – Trondheim for SINTEF Fiskeri og havbruk AS.
Annette Stahl presenterte også dette i et innlegg i Dagens Næringsliv 22. juli 2016.
