NEC desenvolve tecnologia de IA para permitir que robôs manuseiem itens colocados desordenadamente – Robotics & Automation News

A NEC – uma grande empresa multinacional japonesa de tecnologia da informação e eletrônica – afirma ter desenvolvido tecnologia de IA para robótica que permite “operações de manuseio precisas em itens desorganizados e colocados desordenadamente”.

Ao prever tanto as áreas escondidas pelos obstáculos como os resultados das ações de um robô, esta tecnologia permite que os robôs executem tarefas que antes eram realizadas manualmente, contribuindo assim para a melhoria da produtividade e dos estilos de trabalho.

Nos últimos anos, devido à escassez de mão de obra e outros fatores, a necessidade de automação através da introdução de robôs e equipamentos de grande escala tem aumentado em armazéns logísticos e fábricas.

Porém, é difícil para as tecnologias robóticas existentes reconhecerem corretamente um ambiente em que objetos e obstáculos estão colocados de forma desordenada, sendo necessário preparar um ambiente para que um robô possa executar facilmente suas tarefas.

Por esta razão, a introdução de robôs tem sido limitada a tarefas simples e rotineiras.

A NEC desenvolveu tecnologia de IA para robótica que consiste em duas tecnologias baseadas em “Modelos Mundiais”:

  • Predição Espaçotemporal, em que um robô prevê com precisão o ambiente de trabalho e os resultados de suas próprias ações a partir de dados de câmeras; e
  • Geração de Movimento do Robôque gera automaticamente ações ideais e precisas com base nessas previsões.

De acordo com a investigação da NEC, esta é a primeira tecnologia deste tipo no mundo a ser aplicada a operações robóticas.

1. Executa ações precisas de forma autônoma em sequências ideais para itens de vários formatos e tamanhos

O manuseio de objetos realizado manualmente em um canteiro de obras é executado por uma combinação de diversas ações. Por exemplo, ao embalar itens, as pessoas podem executar instantaneamente uma combinação de ações precisas, como “colocar e empurrar itens”, sem bater em outros objetos ou obstáculos.

No controle de robôs que utilizam tecnologias convencionais, entretanto, ações como “empurrar” e “puxar” são mais difíceis de executar com alta precisão do que ações como “pegar” e “colocar”.

Isso ocorre porque pequenas diferenças nas ações ou formas influenciam significativamente a forma como os objetos se movem em resposta às ações. Além disso, à medida que aumenta o número e os tipos de ações a considerar, a combinação e sequência de ações torna-se mais complexa, o que torna o planeamento em tempo real um desafio.

Esta tecnologia utiliza Modelos Mundiais para prever com precisão os resultados das ações do robô em objetos de vários formatos a partir de dados de câmeras de vídeo, permitindo que os robôs executem ações precisas como “empurrar” e “puxar”.

Além disso, os robôs podem executar de forma autônoma e instantânea combinações de múltiplas ações, como “colocar e empurrar” e “puxar e pegar”, gerando a sequência de ação apropriada em velocidade em tempo real, dependendo do ambiente de trabalho.

2. Opera enquanto prevê itens ocultos e invisíveis

Em um ambiente de trabalho onde vários itens estão dispostos de perto ou empilhados desordenadamente, as pessoas preveem naturalmente as áreas escondidas e agem de acordo, como pegar itens e evitar interferência com objetos escondidos.

No entanto, a tecnologia convencional de reconhecimento para robôs tem sido difícil para uso prático porque requer a preparação e aprendizagem de uma grande quantidade de dados de ensino que mostram o estado dos objetos ocultos, a fim de prever as áreas ocultas.

Esta nova tecnologia permite a aprendizagem não supervisionada que não requer rotulagem através da aplicação de Modelos Mundiais e é capaz de aprender de forma eficiente modelos de previsão de formas de objetos ocultos.

Isso permite que os robôs prevejam com precisão um ambiente de trabalho a partir dos dados da câmera e gerem automaticamente ações ideais que não colidam com outros objetos ou obstáculos.

Desenvolvimento futuro

A NEC irá testar esta tecnologia em armazéns logísticos e outros locais onde grande parte do trabalho é feito manualmente até ao final de 2024. Ao promover a implementação social desta tecnologia em vários setores com necessidade significativa de automação, a NEC contribuirá para melhorar a produtividade e o estilo de trabalho. reforma.

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