O sistema Roboballet permite que os braços robóticos trabalhem juntos como uma dança bem coreografada

Cientistas da UCL, o Google DeepMind e a Intrinsic, desenvolveram um novo algoritmo de AI poderoso que permite que grandes conjuntos de braços robóticos trabalhem juntos mais rapidamente e mais inteligentes em ambientes industriais movimentados, potencialmente salvando os fabricantes centenas de horas de planejamento de tempo e desbloqueando novos níveis de flexibilidade e eficiência.

O sistema, chamado Roboballet, foi projetado para ajudar equipes de robôs automatizados que trabalham em espaços compartilhados e cheios de obstáculos, como linhas de montagem e pisos de fábrica, para planejar seus movimentos e tarefas automaticamente-sem colidir entre si ou com o ambiente circundante.

Este é um desafio que há muito atormentou os fabricantes; O trabalho é realizado manualmente por programadores humanos especialmente treinados. É um processo muito tedioso e propenso a erros, que leva centenas de horas para cada conjunto de tarefas.

Conforme descrito em um trabalho de pesquisa em Robótica científicaRoboballet treina um robô de rede neural gráfico Brain, usando a aprendizagem de reforço (RL). Em uma estrutura de RL, o robô o cérebro aprende por tentativa e erro e recebe uma ‘recompensa’ quando as tarefas são concluídas, com recompensas mais altas por terem concluídas mais rapidamente.

A rede neural do gráfico é uma arquitetura de rede neural que funciona nativamente com dados em um formulário gráfico. Seu uso permite que os robôs entendam e raciocinam sobre seus arredores (tratando cada obstáculo como um ponto de uma rede – de maneira organizada) para que eles possam descobrir a maneira mais eficaz de trabalhar juntos. As redes neurais gráficas e o aprendizado de reforço são técnicas de IA.

Na pesquisa, após apenas alguns dias de treinamento, Roboballet conseguiu gerar planos de alta qualidade em apenas segundos-mesmo para layouts complexos que nunca haviam visto antes, resolvendo até 40 tarefas com oito armas robóticas-além das capacidades dos sistemas anteriores.

Autor principal Matthew Lai, um Ph.D. Pesquisador da UCL Ciência da Computação e do Google Deepmind, disse: “Roboballet transforma a robótica industrial em uma dança coreografada, onde cada braço se move com precisão, propósito e consciência de seus companheiros de equipe. Não se trata apenas de evitar acidentes; trata -se de alcançar a harmonia em 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”.

Roboballet é capaz de planejar movimentos de robôs centenas de vezes mais rápido que em tempo real. Os pesquisadores dizem que isso pode permitir que as fábricas se adaptem instantaneamente se um robô falhar ou se o layout mudar. O Robotballet também permite a otimização de layout, ajudando os fabricantes a decidir onde colocar robôs para obter a máxima eficiência e rendimento.

Os pesquisadores dizem que a escalabilidade do sistema é um grande avanço. Os algoritmos de planejamento tradicionais lutam para lidar com mais do que alguns robôs devido ao crescimento exponencial da complexidade. A arquitetura baseada em gráficos da Roboballet permite aprender princípios gerais de coordenação, em vez de memorizar cenários específicos, tornando-o adequado para uso industrial em larga escala.

O co-autor, professor associado Alex Li, da UCL Computer Science, disse: “Nas fábricas de hoje, coordenar vários braços robóticos é como resolver um quebra-cabeça em 3D em movimento, toda ação deve ser perfeitamente cronometrada e colocada para evitar colisões. No momento, esse planejamento leva especialistas centenas de horas e é caro para projetar manualmente.

“O nome, Roboballet, captura a elegância e o que podemos fazer com tantos robôs. Assim como os dançarinos de balé se movem em perfeita harmonia entre si, nossos robôs agora podem coordenar seus movimentos com um nível sobre-humano de precisão e graça-o Roboballet pode gerar instantaneamente planos de manutenção.

Para que isso pode ser usado?

À medida que a fabricação continua a evoluir para uma produção mais flexível e adaptativa, essa tecnologia pode ser usada na fabricação de carros, bem como na montagem eletrônica ou até na construção de casas com robôs. É especialmente útil em lugares onde os robôs precisam trabalhar juntos sem atrapalhar o caminho um do outro.

O que vem a seguir?

Embora a versão atual do Roboballet se concentre em atingir tarefas, onde um robô move o braço para um ponto específico para tarefas como soldagem, os pesquisadores dizem que pode ser estendido a operações mais complexas, como pick-and-place ou pintura. Os pesquisadores também prevêem versões futuras que lidam com dependências de tarefas, equipes de robô heterogêneas e geometrias de obstáculos mais sofisticadas.

Limitações

A equipe reconhece que Roboballet ainda não lida com todos os cenários possíveis de fábrica. Por exemplo, atualmente não é responsável por tarefas que devem ser realizadas em uma ordem específica ou robôs com diferentes recursos. Mas eles acreditam que esses recursos podem ser adicionados em versões futuras, e a arquitetura flexível do sistema o torna adequado a tais aprimoramentos.