Por Andrew Liszewski
Em uma fração de segundo antes de se esticar para apanhar um objeto, o seu cérebro pré-calcula todos os movimentos necessários para alcançá-lo e agarrá-lo com segurança. É uma abordagem subconsciente que é resultado de anos de desenvolvimento e aprendizagem na infância — e que os pesquisadores de robótica estão agora usando para as suas próprias criações. O novo BionicSoftHand, da Festo, é não apenas notavelmente hábil, mas também sabe como segurar e manipular corretamente um objeto antes de fazer qualquer movimento real. Tudo isso usando inteligência artificial.
O BionicSoftHand é mais uma criação “branda” de robótica. Os robôs que você vê movendo partes pesadas em uma fábrica são feitos de aço e componentes pneumáticos que os tornam que os tornam fortes e rápidos, mas não muito misericordiosos. Se um robô industrial gigante como o da FANUC acidentalmente entrasse em contato com um humano enquanto se mexe, isso resultaria em lesões sérias. Robôs suaves, em comparação, são construídos usando materiais maleáveis como tecidos inteligentes e bexigas infláveis. Como resultado, eles têm elasticidade e conformidade, de forma que, se entrarem em contato com um humano enquanto trabalham, não causarão uma lesão imediata ou um dano a eles próprios.
Para máxima segurança, o novo BionicSoftHand, da Festo, não tem uma estrutura esquelética rígida no seu interior. Em vez disso, ela apresenta uma série de foles infláveis cercados por uma pele de tecido tricotado de fibras elásticas que se movem e flexionam junto com os movimentos da mão enquanto o ar é bombeado para criar movimento. Ela funciona de forma semelhante ao sistema muscular e tendinoso que a mão humana usa, mas seus componentes moles tornam muito mais seguro para os humanos interagirem diretamente com ele.
Captura de tela: YouTube
Os dedos do BionicSoftHand também são equipados com sensores de força e inércia (movimento), facilitados por meio do uso de placas de circuito flexível e fiação que não se quebram quando deformados. Esses sensores fornecem feedback aos sistemas de controle do robô sobre quando a mão e os dedos estão em movimento e também quando param, indicando que foi feito contato com um objecto ou que um objeto está numa posição em que não pode ser mais movimentado. Basicamente, eles fornecem um sentido de toque, o que é importante, dadas as outras capacidades da mão robótica.
Braços e manipuladores robóticos em fábrica são pré-programados para repetir infinitamente movimentos muito específicos. Eles podem ocasionalmente contabilizar pequenas quantidades de variação nas tarefas que estão executando, mas, principalmente, eles pegam exatamente o mesmo objeto que sempre estará em um local muito específico na mão e o movem para outro local pré-definido.
Assim como os humanos, o BionicSoftHand aprende como agarrar e manipular objetos e executar tarefas sozinho. Mas ele faz isso por meio de tentativas e erros virtuais, em vez de arriscar um acidente na vida real. Quando criança, você provavelmente deixou cair uma xícara de leite cem vezes antes de dominar o movimento de pegar uma xícara e tomar um gole; mas o BionicSoftHand pode cometer esses erros bilhões de vezes, usando um gêmeo digital alimentado por IA e aprendizado de máquina — sem nunca derramar uma única gota de leite na vida real.
É dado ao robô um objetivo específico, como reposicionar uma forma de 12 lados na sua mão para que um canto específico aponte para cima, mas nunca lhe é dito como mover os seus dedos para manipular esse objeto. Uma câmera com sensor de profundidade cria uma cópia digital de um objeto do mundo real com o qual a mão precisa interagir, o que permite que inúmeras mãos virtuais manipulem a cópia do objeto até que uma solução seja descoberta. É só nesse momento que o verdadeiro BionicSoftHand assume o controle. Ele é capaz de aprender muito mais rápido do que uma criança pequena, além de ser melhor em aplicar movimentos e técnicas que já descobriu em novos desafios.
Neste primeiro olhar sobre a tecnologia que a Festo forneceu, um único BionicSoftHand é mostrado movendo habilmente um cubo de 12 lados, mas não é preciso muita criatividade para imaginar um par dessas mãos aprendendo rapidamente a resolver um cubo mágico: uma habilidade que eu ainda tenho que dominar. Custa milhões de dólares projetar, desenvolver e programar um robô industrial para executar apenas uma única tarefa em uma fábrica, mas essa abordagem de autoaprendizagem significa que um só robô poderia ajudar com inúmeras tarefas em casa.
FONTE: GIZMODO BRASIL
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