Aprendizagem de máquina, Automação, Notícia

Robô descascador de bananas

Esta é uma tarefa simples para humanos, mas para robôs é um grande desafio. A Universidade de Tóquio construiu um robô descascador de bananas.

Fonte: New Scientist (Traduzido para o Português)

Um robô treinado por aprendizagem de máquina que imita um demonstrador humano. pode descascar uma banana com sucesso sem amassá-la.

Manipular frutas macias é um desafio para robôs, que geralmente não possuem a destreza e o toque suave para manipular itens sem destruí-los. A forma irregular da fruta, que pode variar significativamente mesmo com o mesmo tipo de fruta, pode confundir os algoritmos de visão computacional que agem como o cérebro destes robôs.

Já escrevi um post sobre uma introdução à visão de máquina.

Introdução à visão de máquinaClique aqui

Heecheol Kim da Universidade de Tóquio e seus colegas desenvolveram um sistema de aprendizagem de máquina para um robô, que tem dois braços e duas mãos que seguram entre 2 “dedos”.

Primeiro, um humano operando o robô descascou centenas de bananas, criando 811 minutos de dados de demonstração para treinar o robô a fazê-lo por conta própria. A tarefa foi dividida em nove estágios, de segurar a banana e tirá-la da mesa com uma mão, pegar a ponta com a outra mão, descascá-la, em seguida mover a banana para o resto da casca ser removido.

Para movimentos amplos que são incapazes de danificar a banana, o modelo de aprendizagem de máquina mapeia a trajetória, imitando o que o humano faz sem pensar muito. Mas quando os braços devem manipular precisamente a banana, o sistema muda para uma aproximação reativa, no qual responde a mudanças inesperadas no ambiente.

Nos testes, o robô conseguiu descascar uma banana 57% das vezes. Todo o processo leva menos de 3 minutos.

robô descascador de bananas
O robô descascador de bananas. Mesma fonte da notícia.

“O que é realmente interessante neste caso é que o processo usado por humanos foi levado para o sistema de treinamento do robô através do aprendizado de imitação profunda”, disse Jonathan Aitken, da Universidade de Sheffield, Reino Unido.

Kim disse que sua aproximação é eficiente em dados porque usa 13 horas de treinamento em vez de centenas ou milhares de horas. “Ainda requer muitos GPUs (Unidades de Processamento Gráfico) caros, mas usando nossa estrutura, podemos reduzir grande quantidade de computação requerida.”

Aitken gostaria de ver como o robô lidaria com frutas ainda mais disformes. Mas com o controle fino dos motores, pode funcionar até melhor, disse ele. Porém, a tecnologia não vai ser usada para bananas: a meta é treinar um sistema que pode lidar com tarefas que requerem finas habilidades motoras.

O vídeo do robô descascando uma banana, ainda é muito mais lento que uma pessoa. Na primeira metade, a velocidade do vídeo é de 2 vezes e na segunda metade é de 4 vezes.

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