Los enormes esfuerzos en cuanto a desinfección que está suponiendo la pandemia del COVID-19, está llevando a que equipos de investigadores de todo el mundo ha desarrollar nuevos sistemas de limpieza más eficientes. Mientras que los productos químicos de limpieza son eficaces para desinfectar superficies, usarlos en entornos más grandes puede ser costoso, peligroso y llevar mucho tiempo.

Teniendo esto en cuenta, un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computación de Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL), en colaboración con Ava Robotics y el Banco de Alimentos “The Greater Boston Food Bank” (GBFB),  ha diseñado un nuevos sistemas robótico que desinfecta intensamente las superficies y neutraliza las formas aerosolizadas del coronavirus. 

El sistema utiliza un equipo de luz ultravioleta UV-C diseñado por CSAIL que se integra con la base de robots móviles de Ava Robotics. Los resultados fueron lo suficientemente alentadores como para que los investigadores apuestan por su uso en la desinfección UV autónoma en otros ambientes, como fábricas, restaurantes y supermercados.

Desinfección por radiación UV-C

La luz UV-C ha demostrado ser eficaz para matar los virus y las bacterias en las superficies y los aerosoles, pero no es seguro para los seres humanos estar expuestos. Afortunadamente, el robot de telepresencia Ava no requiere ninguna supervisión humana. En lugar del módulo de telepresencia del robot de ava, el equipo los sustituyó por una matriz de UV-C para desinfectar las superficies. Específicamente, la matriz utiliza luz ultravioleta de longitud de onda corta para matar microorganismos y alterar su ADN en un proceso llamado irradiación germicida ultravioleta.

El sistema completo de robots es capaz de cartografiar el espacio – en este caso, el almacén de GBFB. Para probar el sistema, el equipo utilizó un dosímetro de UV-C, que confirmó que el robot estaba entregando la dosis esperada de luz UV-C predicha por el modelo.

“Los bancos de alimentos proporcionan un servicio esencial a nuestras comunidades, por lo que es fundamental ayudar a mantener estas operaciones en funcionamiento”, explica Alyssa Pierson, científica investigadora de CSAIL y líder técnico del montaje de la lámpara UV-C. “Aquí, hubo una oportunidad única para proporcionar poder de desinfección adicional a su actual flujo de trabajo, y ayudar a reducir los riesgos de la exposición al Covid-19”. 

Durante las pruebas en el GBFB, el robot fue capaz de conducir por los palés y los pasillos de almacenamiento a una velocidad de aproximadamente 0,35 km/h. A esta velocidad, el robot podría cubrir un espacio de aproximadamente 400 m2 en el almacén del GBFB en sólo media hora. La dosis de UV-C entregada durante este tiempo puede neutralizar aproximadamente el 90 por ciento de los coronavirus en las superficies. En muchas superficies, esta dosis será mayor, lo que hará que se neutralice una mayor cantidad de virus.

Como primer paso, el equipo teleoperó el robot para enseñarle el camino alrededor del almacén – lo que significa que está equipado con autonomía para moverse, sin que el equipo tenga que navegar a distancia. Puede ir a puntos definidos en su mapa, como ir al muelle de carga, luego al piso de embarque del almacén, y luego regresar a la base.

Actualmente, el equipo está explorando cómo utilizar sus sensores a bordo para adaptarse a los cambios en el entorno, de manera que en un nuevo territorio, el robot ajustaría su velocidad para asegurar que se aplique la dosis recomendada a los nuevos objetos y superficies.

Un desafío único es que la zona de navegación cambia constantemente, por lo que cada noche, el robot se encuentra con un entorno ligeramente nuevo. Cuando el robot se despliega, no sabe necesariamente cuál de los pasillos de la zona de embarque estará ocupado, o cuán lleno puede estar cada pasillo. Por lo tanto, el equipo señala que deben enseñar al robot a diferenciar entre los pasillos ocupados y los no ocupados, para que pueda cambiar su trayectoria planificada en consecuencia.

“Mientras conducimos el robot por el banco de alimentos, también estamos investigando nuevas políticas de control que permitan al robot adaptarse a los cambios en el entorno y asegurar que todas las áreas reciban la dosis estimada adecuada”, dice Pierson. “Estamos enfocados en la operación remota para minimizar la supervisión humana, y, por lo tanto, el riesgo adicional de propagación del Covid-19, mientras se ejecuta nuestro sistema”.

Para los próximos pasos inmediatos, el equipo se centra en aumentar las capacidades del robot en el GBFB, así como en implementar eventualmente mejoras en el diseño. Su intención más amplia se centra en cómo hacer que estos sistemas sean más capaces de adaptarse: cómo un robot puede cambiar dinámicamente su plan basado en las dosis estimadas de UV-C, cómo puede trabajar en nuevos entornos, y cómo coordinar equipos de robots UV-C para que trabajen juntos. 

Actualmente, el equipo se centra en el GBFB, aunque los algoritmos y sistemas que están desarrollando podrían ser transferidos a otros casos de uso en el futuro, como almacenes, tiendas de comestibles y escuelas.