Um algoritmo de inteligência artificial (IA) desenvolvido por cientistas da UCL, do Google DeepMind e do Intrinsic permite que grandes conjuntos de braços robóticos trabalhem juntos de forma mais rápida, aumentando a produção, economizando tempo e planejamento, tudo de forma eficiente. A ferramenta dá a imprensa de que os robôs dançam.
O sistema, chamado RoboBallet, foi projetado para ajudar equipes automatizadas que trabalham em espaços compartilhados e com obstáculos, como linhas de montagem e fábricas, a planejar seus movimentos e tarefas automaticamente, sem colidir uns com os outros ou com o ambiente ao redor.
"O RoboBallet transforma a robótica industrial em uma dança coreografada em que cada braço se move com precisão, propósito e consciência de seus companheiros de equipe. Não se trata apenas de evitar colisões, há harmonia em escala", analisou o autor principal Matthew Lai, pesquisador de doutorado em Ciência da Computação da UCL e Google DeepMind.
Os detalhes da pesquisa foram publicados em artigo na Science Robotics, nele, é explicado que o RoboBallet treina um cérebro robótico baseado em rede neural gráfica usando aprendizado por reforço (LR). Em uma estrutura de LR, o cérebro robótico aprende por tentativa e erro e recebe uma "recompensa" quando as tarefas são concluídas, com recompensas maiores por concluí-las mais rapidamente.
A rede neural trabalha nativamente com dados em formato de grafo, permitindo que robôs entendam e raciocinem sobre o ambiente ao redor (tratando cada obstáculo como um ponto em uma rede - de forma organizada) para que possam descobrir a maneira mais eficaz de trabalhar em conjunto. Tanto as redes neurais em grafos quanto o aprendizado por reforço são técnicas de IA.
Na pesquisa, após apenas alguns dias de treinamento, o RoboBallet conseguiu gerar planos de alta qualidade em apenas alguns segundos — mesmo para layouts complexos que nunca tinha visto antes, resolvendo até 40 tarefas com oito braços robóticos — muito além das capacidades dos sistemas anteriores.
A arquitetura baseada em gráficos do RoboBallet permite que ele aprenda princípios gerais de coordenação, em vez de memorizar cenários específicos, tornando-o adequado para uso industrial em larga escala. "Pela primeira vez, podemos automatizar o planejamento complexo de vários robôs com a graça e a velocidade de uma dança, tornando as fábricas mais adaptáveis, eficientes e inteligentes", afirmou Lai.
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Para o coautor do estudo, o professor associado Alex Li, da UCL Computer Science, haverá um avanço na área industrial com a introdução dos robôs bailarinos. "Nas fábricas de hoje, coordenar múltiplos braços robóticos é como resolver um quebra-cabeça 3D em movimento: cada ação deve ser perfeitamente cronometrada e posicionada para evitar colisões. Atualmente, esse planejamento leva centenas de horas de especialistas e é caro para ser projetado manualmente."
A equipe reconhece que o RoboBallet ainda não lida com todos os cenários possíveis de fábrica. Por exemplo, atualmente ele não considera tarefas que devem ser realizadas em uma ordem específica, ou robôs com capacidades diferentes. Mas eles acreditam que esses recursos podem ser adicionados em versões futuras, e a arquitetura flexível do sistema o torna adequado para tais melhorias.
Ciência e Saúde
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