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Algoritmo ensina robô a pegar e manipular objetos

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por Larissa Fereguetti
| 18/09/2019 | Atualizado em 11/10/2024 3 min
Imagem reproduzida de techxplore.com

Algoritmo ensina robô a pegar e manipular objetos

por Larissa Fereguetti | 18/09/2019 | Atualizado em 11/10/2024
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Quando um humano tenta pegar um objeto, o ato é simples para quem o realiza. Porém, para isso acontecer, o cérebro está trabalhando arduamente. É por isso que essa é uma tarefa um pouco complicada para robôs.

Não é só olhar e pegar, é olhar, ver que há espaço para você chegar até ele e, então, movimente seu braço para alcançá-lo. É preciso ter uma boa noção do espaço ao seu redor (algo que muitos desastrados não têm).

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Nos últimos anos, vários pesquisadores tentaram reproduzir essa ato em robôs. Uma das equipes de pesquisa conseguiu desenvolver, em 2019, um algoritmo que pode ensinar os dispositivos estratégias de agarrar e manipular objetos. O ato de agarrar um objeto já é um velho conhecido da robótica. Porém, a estratégia para conseguir fazer isso é complicada. Saiba mais no artigo a seguir, do Engenharia 360!

robô pegar e manipular objetos
Imagem reproduzida de techxplore.com

Desafios da robótica na manipulação de objetos

Por exemplo, imagine que você está em um quarto bagunçado, repleto de roupas e livros espalhados. Se você precisa pegar um boné que ficou em cima da cama, você atravessa o quarto desviando dos obstáculos em seu caminho (isso é o que pessoas normais fariam). Porém, se a ordem é dada a um robô, não é simplesmente dizer que ele precisa pegar o boné, é preciso dizer a ele para desviar do que está a frente.

Na vida real, a complexidade é maior do que em um filme de ficção científica. Os robôs precisam ter noção não só do alvo e da distância que os separa, mas do resto do espaço ao seu redor. Essa interação com o ambiente ao seu redor pode ser proporcionada por técnicas de Machine Learning (aprendizado de máquinas).

robô pegar e manipular objetos
Imagem reproduzida de techxplore.com

Treinamento e feedback na robótica

Treinar esses robôs leva muito tempo e é preciso uma grande quantidade de dados. Quanto mais feedback for fornecido ao dispositivo, mais rápido ele “aprende”. Porém, até mesmo dar esse feedback pode ser difícil, já que não é complexo definir a qualidade da manipulação de um objeto. Decidir o que deve ser aprendido também é complicado.

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Para solucionar esse tipo de problema, a equipe definiu uma estratégia de exploração que maximiza as informações pessoais ou minimiza a incerteza das ações e pode ser computada com muita eficiência. O algoritmo apresentado permite que um robô aprenda o movimento ideal para a execução dos atos de pegar e manipular objetos. Uma ação depende da outra.

Resultados promissores na automação industrial

Os testes realizados com um braço robótico mostraram resultados promissores, demonstrando não apenas a capacidade de aprendizado do robô, mas também apresentando uma ferramenta valiosa para tarefas de automação industrial. Em breve, essas tecnologias poderão ser aplicadas em diversos setores.

Veja Também: Como ser um engenheiro de robótica? Dicas de cursos para quem quer virar fera no assunto


Fontes: TechXplore.

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Larissa Fereguetti

Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.

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