Os cientistas da computação da Rutgers usaram inteligência artificial para controlar um braço robótico que fornece uma maneira mais eficiente de embalar as caixas, economizando tempo e dinheiro das empresas.

"Podemos alcançar baixo custo, soluções automatizadas de fácil implantação. A chave é fazer escolhas de hardware mínimas, mas eficazes, e focar em algoritmos e software robustos, "disse o autor sênior do estudo, Kostas Bekris, professor associado do Departamento de Ciência da Computação da Escola de Artes e Ciências da Rutgers University-New Brunswick.

Bekris, Abdeslam Boularias e Jingjin Yu, ambos professores assistentes de ciência da computação, formou uma equipe para lidar com vários aspectos do problema de empacotamento do robô de uma forma integrada por meio de hardware, Percepção 3D e movimento robusto.

O estudo revisado por pares dos cientistas foi publicado recentemente na Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação, onde foi finalista do Prêmio de Melhor Papel em Automação. O estudo coincide com a tendência crescente de implantação de robôs para realizar logística, tarefas de varejo e armazém. Os avanços na robótica estão se acelerando em um ritmo sem precedentes devido aos algoritmos de aprendizado de máquina que permitem experimentos contínuos.

Este vídeo mostra um braço robótico Kuka embalando objetos de uma lixeira em uma caixa de pedido de envio (cinco vezes a velocidade real):

Embalar bem os produtos retirados de uma pilha desorganizada continua sendo em grande parte uma tarefa manual, embora seja fundamental para a eficiência do warehouse. Automatizar essas tarefas é importante para a competitividade das empresas e permite que as pessoas se concentrem em trabalhos menos servis e fisicamente cansativos, de acordo com a equipe científica da Rutgers.

O estudo de Rutgers concentrou-se em colocar objetos de uma lixeira em uma pequena caixa de transporte e organizá-los de maneira justa. Esta é uma tarefa mais difícil para um robô do que apenas pegar um objeto e jogá-lo em uma caixa.

Os pesquisadores desenvolveram software e algoritmos para seu braço robótico. Eles usaram dados visuais e uma simples ventosa, que funciona como um dedo para empurrar objetos. O sistema resultante pode derrubar objetos para obter uma superfície desejável para agarrá-los. Além disso, ele usa dados do sensor para puxar objetos em direção a uma área de destino e empurrar objetos juntos. Durante essas operações, ele usa monitoramento em tempo real para detectar e evitar possíveis falhas.

Uma vez que o estudo se concentrou em embalar objetos em forma de cubo, o próximo passo seria explorar a embalagem de objetos de diferentes formas e tamanhos. Outra etapa seria explorar o aprendizado automático pelo sistema robótico após receber uma tarefa específica.