모방 학습을 이용한 세밀 조작을 위한 실시간 시공간 지원

광학 현미경과 미세 조작기를 이용한 미세 작업의 수요가 다양한 분야에서 증가하고 있습니다. 그러나 미세 주입은 숙련된 조작자를 필요로 하며, 전문가의 상당한 부족 현상이 최근 도전 과제가 되었습니다. 우리는 세포 회전 조작을 단순화하기 위해 인공지능 기술을 이용한 힘과 시각적 표현에 기반한 지원 시스템을 제안함으로써 이 도전을 극복합니다. 제안된 시스템은 전문가의 가우시안 혼합 모델(GMM)을 사용하여 이상적인 피펫 궤적을 얻고, 장단기 메모리(LSTM)를 통해 다음 시간 단계에서의 피펫 조작을 추론하는 모방 학습을 적용합니다. 지원 위치는 GMM의 공간 구성 요소와 LSTM의 시계열 구성 요소로부터 계산됩니다. 우리는 제안된 시스템의 효과성을 평가하기 위해 성숙한 돼지 난자를 조작 대상으로 사용하여 참가자 실험을 수행했습니다. 결과는 기존 시스템에 비해 제안된 시스템이 단일 난자 회전에 대한 피펫 조작 시간을 약 27.0 % 단축하고, 피펫-난자 충돌에 의한 세포 손상을 약 82.0 % 줄였음을 나타냈습니다. 따라서 제안된 시스템은 초보자가 고급 기술을 재현할 수 있도록 하고 전문가 부족 문제를 해결할 것으로 기대됩니다.