Le système d'IA aide à prévenir les blessures au travail

L'Université de Cincinnati travaille avec l'Ohio Bureau of Workers 'Compensation pour utiliser la technologie à coups numériques pour rendre les lieux de travail plus sûrs.

L'UC College of Engineering et les professeurs de sciences appliqués Manish Kumar et Sam Anand développent des outils que les employeurs peuvent utiliser pour empêcher les blessures des travailleurs d'accidents, de stress répétitif et d'autres causes communes.

Dans une démonstration à Futures numériques de l'UC, ils ont fourni une preuve de concept utilisant des caméras pour créer une représentation virtuelle en direct d'un travailleur dans leur espace de travail réel tel qu'un entrepôt ou un sol d'usine qui peut fournir des commentaires en temps réel aux travailleurs sur tout, depuis une collision potentiellement risquée telle que l'équipement de déménagement.

Les chercheurs de l'Institut de l'industrie 4.0 / 5.0 de l'UC s'associent à des collaborateurs industriels tels que Siemens, Innovative Numerics, Worthington Steel et Thyssenkrupp Bilstein, qui fabrique des amortisseurs et des systèmes de suspension à haute performance. La démonstration de la preuve de concept de l'équipe de recherche a suscité l'intérêt de dizaines d'autres sociétés.

« Nous n'aurions pas pu retirer une meilleure équipe de UC pour faire ce projet », a déclaré Kumar.

L'Ohio a enregistré 76 800 blessures au travail non mortelles en 2023. Plus de la moitié d'entre eux étaient considérés comme sévères, impliquant des jours loin du travail, des transferts d'emploi ou des restrictions de travail pendant que les travailleurs ont récupéré.

Le système utilise des caméras pour capturer les mouvements des travailleurs en temps réel pour créer une représentation virtuelle appelée jumeau numérique. Le système est tellement avancé qu'il peut envoyer des avertissements en temps réel à la montre intelligente d'un employé, les alerter sur les dangers proximiques tels qu'un chariot élévateur qui approche derrière eux ou dans un coin, ou même les rappels pourraient stresser certaines parties de leur corps à travers des mouvements répétitifs.

Le système compile également les données résumant les mouvements et les activités du travailleur au cours d'une journée.

Un étudiant d'ingénierie UC a démontré le concept dans un laboratoire où les drones de test des ingénieurs UC et d'autres équipements.

Un public de représentants commerciaux a regardé depuis Windows le deuxième étage alors que l'étudiant imitait des tâches telles que la tenue à plusieurs reprises vers le haut ou vers le bas pour les choses devant lui. Sur les écrans de télévision intelligents montés dans le public ci-dessus, un ordinateur rendu correspondait aux mouvements et à la posture du travailleur étudiant précisément en temps réel.

Pour une autre démonstration, une boîte à roues debout alors qu'un chariot élévateur s'approchait du travailleur étudiant par derrière et sa smartwatch sonnait une alarme pour l'avertir du danger qui approche.

« Au cours des 10 dernières années, nous avons obtenu un coup de pouce de l'intelligence artificielle et des réseaux profonds. Nous pouvons désormais utiliser des modèles de mouvement et MotionGpt pour créer des jumeaux numériques », a déclaré Kumar.

Le partenaire du projet et professeur de l'UC Kelly Cohen et ses étudiants en génie aérospatial s'assuraient que l'IA déployée dans le système fonctionne comme prévu et peut être fiable par ses utilisateurs.

« Nous devons nous assurer que l'IA n'hallucine pas et n'introduit pas de nouveaux risques », a déclaré Cohen.

Anand a déclaré que les données recueillies par la caméra pourraient informer les travailleurs des dangers des blessures répétitives au mouvement, qui représentent environ un tiers des blessures au travail à l'échelle nationale.

Le système peut générer une évaluation ergonomique quotidienne qui marque les travailleurs sur leurs risques collectifs de blessures en fonction de leur posture et de leurs requêtes.

« Le point principal est l'analyse ergonomique. Des données en temps réel peuvent être envoyées aux montres intelligentes d'une manière que les travailleurs peuvent comprendre. Vous pouvez former des travailleurs pour éviter les déficits ergonomiques qui peuvent entraîner des blessures », a déclaré Anand.

Après avoir démontré que leur système jumeau numérique en temps réel fonctionne efficacement, les chercheurs développent des applications pratiques. L'Ohio Bureau of Workers 'Compensation a attribué une subvention de suivi pour soutenir le développement d'un prototype fonctionnel.

« Nous rayons simplement la surface des applications potentielles », a déclaré Kumar. « Il y a un énorme fardeau pour nous pour une utilisation responsable. Nous voulons être le gardien du bien. »