A navegação por robô melhora 30%, imitando como os humanos se espalham e esquecem as informações

Uma equipe de pesquisa desenvolveu uma nova tecnologia “física da IA” que melhora a eficiência da navegação autônoma de vários robôs modelando a propagação e o esquecimento de questões sociais. Espera-se que essa conquista se torne uma tecnologia essencial para aumentar a produtividade de robôs móveis autônomos em centros de logística, armazéns em larga escala e fábricas inteligentes.

O trabalho é publicado no Jornal de Integração de Informações Industriais. O estudo foi liderado pelo Professor Kyung-Joon Park do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e pelo Centro de AI físico da DGIST.

Os robôs móveis autônomos (AMRs) desempenham um papel central na automação nos locais de logística e fabricação. No entanto, em operações do mundo real, obstáculos inesperados, como empilhadeiras, elevadores de trabalho ou carga inesperadamente colocada, muitas vezes interrompem o movimento suave. Até agora, os robôs reagiram apenas a situações imediatas e ajustaram suas rotas de acordo, levando a desvios e atrasos desnecessários e, finalmente, a produtividade diminuída.

Para enfrentar esse desafio, a equipe do professor Kyung-Joon Park aplicou um fenômeno único da sociedade humana aos robôs. Eles se concentraram em como certos eventos ou problemas se espalharam rapidamente e são gradualmente esquecidos. A equipe modelou matematicamente esse processo e o incorporou em um algoritmo de inteligência coletiva para robôs. Consequentemente, os robôs foram capazes de esquecer naturalmente informações desnecessárias, compartilhar imediatamente apenas os detalhes importantes e obter navegação cooperativa mais eficiente.

Nos experimentos reais, a equipe utilizou o “simulador de gazebo”, que replica um ambiente de centro de logística. Os resultados mostraram que a nova tecnologia aumentou a taxa de transferência de tarefas em até 18,0% e reduziu o tempo médio de condução em até 30,1% em comparação com a navegação convencional do ROS 2. Isso demonstra que os robôs não são mais apenas máquinas que evitam obstáculos; Eles estão evoluindo para sistemas físicos de IA que podem compreender os princípios sociais e operar autonomamente.

Outra característica valiosa dessa tecnologia é a facilidade de aplicação. Ele pode ser implementado usando apenas LIDAR 2D sem sensores adicionais e foi desenvolvido como um plug -in compatível com a pilha de navegação ROS 2. Isso implica que ele pode ser aplicado diretamente aos sistemas de navegação autônomos existentes sem a necessidade de equipamentos complexos, permitindo uma rápida implantação em ambientes industriais, como enxames de drones, veículos autônomos e robôs de logística. Particularmente, espera-se que desempenhe um papel significativo na implementação de sistemas de navegação autônoma cooperativa para gerenciamento de tráfego de cidades inteligentes, bem como operações de exploração e resgate em larga escala.

O professor Kyung-Joon Park declarou: “Imagamos o princípio social de esquecer informações desnecessárias, mantendo apenas informações importantes para permitir movimentos eficientes. Este estudo é significativo, pois mostra como a IA física está evoluindo para se parecer com o comportamento humano”.