A manipulação de robôs fez avanços significativos, levando a um maior nível de destreza do que era possível anteriormente. No entanto, o controle sensório-motor de robôs, que consiste em usar ativamente as leituras dos sensores para modificar as ações do robô, ainda permanece complexo. Em alguns casos, mesmo que o robô esteja segurando um objeto, uma ação acidental pode fazer com que ele caia.
Em um esforço para criar um braço robótico verdadeiramente hábil, uma equipe de engenheiros da Universidade de Columbia desenvolveu um protótipo que não depende da visão para manipular objetos, o que significa que pode funcionar no escuro. A pesquisa visa manipular objetos mais complexos segurando-os constantemente sem depender de superfícies de apoio, bem como reorientar o objeto apreendido usando o sentido puramente interno do braço do robô.
Essa tarefa é desafiadora, pois requer constante reposicionamento dos dedos para manter o objeto firme. Pesquisadores descobriram que um braço robótico pode realizar essa tarefa contando apenas com a percepção sensorial do toque. A equipe também descobriu que o braço do robô sem câmera não precisa depender de luz ou visão para realizar suas tarefas. Isso significa que o robô pode trabalhar com pouca ou nenhuma luz e até mesmo na escuridão total.
“Embora nossa demonstração tenha sido uma prova de conceito e destinada a ilustrar as capacidades do braço, acreditamos que esse nível de destreza abrirá possibilidades inteiramente novas para a manipulação robótica no mundo real”, disse Mattei Ciocarli, professor associado da Universidade de Columbia. . "Algumas das aplicações mais imediatas podem ser em operações de logística e manuseio, ajudando a aliviar problemas da cadeia de suprimentos como os que atormentaram nossa economia nos últimos anos, bem como na fabricação moderna e na montagem de fábricas".
A mão do robô tem cinco dedos e 15 articulações que são acionadas independentemente umas das outras. Cada um desses dedos está equipado com tecnologia de sensor que a equipe desenvolveu internamente. Para testar as capacidades do braço do robô, a equipe usou um método chamado aprendizagem por reforço, que envolve dar aos robôs a capacidade de adaptar, melhorar e reproduzir tarefas com restrições variáveis com base em pesquisa e aprendizado autônomo.
O objetivo final da equipe da Universidade de Columbia é combinar este protótipo de braço robótico com inteligência abstrata, semântica e incorporada. A equipe acredita que grandes modelos de linguagem, como o GPT4 da OpenAI ou o PALM do Google, podem fornecer inteligência semântica.
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