Pesquisadores desenvolvem o robô mais habilidoso do mundo

Dex-Net 4.0 é equipado com Machine Learning (Crédito: AutoLab)

Pesquisadores da Universidade da Califórnia, em Berkeley, desenvolveram um novo robô capaz de reconhecer, classificar e capturar objetos com eficiência e velocidade incríveis. O modelo é equipado com dois braços extremamente habilidosos, sendo cada um deles controlado por uma rede neural diferente.

Enquanto um dos braços é equipado com uma pinça convencional, o outro possui um inovador sistema de sucção. Com essas características, o robô consegue escanear um objeto para, depois, decidir imediatamente (usando suas duas redes neurais) se faz mais sentido agarrar ou sugar o item em particular.

Ao contrário do que se poderia pensar, a chave para destreza da máquina não está em suas garras mecânicas, mas em seu “cérebro”. De acordo com o MIT Technology Review, o robô usa um softwarechamado Dex-Net para determinar como pegar os objetos, mesmo aqueles de “aparência estranha”.

O robô mais habilidoso já construído

Construído pelo professor Ken Goldberg (UC Berkeley) e um de seus alunos de pós-graduação, Jeff Mahler, o robô habilidoso foi recentemente apresentado no EmTech Digital 2018, um evento organizado pelo Massachusetts Institute of Technology (MIT) que se dedica a estudar a revolução da inteligência artificial.

A versão mais recente (Dex-Net 4.0) é equipada com Machine Learning, tendo a capacidade de aprender com dados e imitar tarefas desempenhadas pelos humanos. Para aprender a pegar objetos na vida real, o software concluiu centenas de  simulações um ambiente virtual, por meio de tentativa e erro.

O machine learning está tendo um impacto sem precedentes na robótica. – Russ Tedrake (professor do MIT)

Com a finalidade de mensurar o desempenho do robô, os pesquisadores da Universidade de Berkeley usaram uma métrica chamada mean picks per hour (mpph). Enquanto os seres humanos são capazes de realizar entre 400 e 600 mpph, a nova máquina atingiu 200 a 300 mpph – um resultado bastante significativo.

Um dos maiores desafios enfrentados pelos roboticistas é tornar as máquinas capazes de agarrar e manipular objetos com precisão. Novos modelos como o Dex-Net 4.0 poderão tornar a manipulação mais sofisticada e ser futuramente empregados em armazéns, fábricas, hospitais e até mesmo residências.

FONTE: FUTURO EXPONENCIAL