Em um paper publicado esta semana, pesquisadores da Nvidia propõem uma IA, ou inteligência artificial, com uma abordagem na qual robôs encontram um humano no meio do caminho e planejam uma trajetória para tirar (ou entregar) o objeto da mão do humano. Eles afirmam que isso poderia facilitar o trabalho de robôs de armazém e aumentar a produtividade dos trabalhadores.
Pesquisadores da Nvidia usam IA para ensinar robôs
A equipe da Nvidia detalhou as maneiras pelas quais os humanos podem segurar objetos pequenos em várias categorias. Em seguida, eles usaram uma câmera de profundidade do Microsoft Azure Kinect para compilar um conjunto de dados para treinar um modelo de IA para classificar uma mão segurando um objeto em uma dessas categorias. Durante a gravação, a pessoa pode mover seu corpo e mão para uma posição diferente para diversificar os pontos de vista da câmera.
Os pesquisadores modelaram a tarefa de entrega como o que eles chamam de “sistema lógico-dinâmico robusto”, que gera planos de movimento que evitam o contato entre a pinça e a mão, dada uma determinada classificação. O sistema precisa se adaptar às diferentes compreensões possíveis e escolher reativamente a maneira de abordar o humano e tirar o objeto dele. Até obter uma estimativa estável de como o ser humano deseja apresentar o objeto, ele permanece em uma posição de espera.
Como foram os experimentos
Em uma série de experimentos, os pesquisadores realizaram uma revisão sistemática sobre uma variedade de posições e preensões diferentes das mãos. Dois robôs Panda da Franka Amika foram montados em mesas idênticas em locais diferentes, para os quais usuários humanos entregaram quatro blocos coloridos diferentes.
De acordo com os co-autores, seu método “consistentemente” melhorou a taxa de sucesso de compreensão e reduziu o tempo total de execução e a duração do teste em comparação com as abordagens existentes. Além disso, foram necessários 17,34 segundos para planejar e executar ações versus os 20,93 segundos que o segundo sistema mais rápido levou.
Fonte: Venture Beat
