São Paulo — InkDesign News —
A fusão de machine learning e inteligência artificial (AI) está revolucionando a robótica, possibilitando o desenvolvimento de sistemas autônomos que se adaptam dinâmicamente a ambientes complexos. Pesquisadores da Universidade Politécnica de Hong Kong (PolyU) apresentaram abordagens inovadoras que aprimoram a capacidade de robôs em tarefas variadas.
Contexto da pesquisa
A pesquisa liderada pelo Professor Dan Zhang, da PolyU, visa resolver limitações enfrentadas por robôs tradicionais, os quais muitas vezes dependem de instruções predefinidas. Com a implementação de AI, os robôs agora podem operar com maior autonomia em indústrias, agricultura, medicina e outras áreas, oferecendo soluções efetivas para problemas como a reabilitação em pacientes com impedimentos.
Método proposto
O time de Zhang desenvolveu um framework de detecção de pose de agarre que realiza a geração de poses omnidirecionais com alta precisão. Utilizando redes neurais convolucionais (CNNs), o sistema analisa cilindros de múltiplas escalas, determinando a localização e o tamanho dos objetos a serem agarrados. Para otimizar os parâmetros do manipulador robótico, múltiplas perceptrons de múltiplas camadas (MLPs) ajustam variáveis como largura do gripper e detecção de colisões.
“O método proposto superou consistentemente o benchmark em simulações laboratoriais, alcançando uma taxa média de sucesso de 84,46% em comparação a 78,31% do método de referência.”
(“The proposed method consistently outperforms the benchmark method in laboratory simulations, achieving an average success rate of 84.46% compared to 78.31% for the benchmark method in real-world experiments.”)— Dan Zhang, Professor, Universidade Politécnica de Hong Kong
Resultados e impacto
Os experimentos mostraram que a integração das tecnologias de AI não apenas melhora as capacidades dos robôs em ambientes dinâmicos, mas também expande sua aplicabilidade em situações da vida real. Um exemplo notável é o exoesqueleto robótico desenvolvido para reabilitação de pacientes, que se ajusta em tempo real às necessidades do usuário, baseada em um algoritmo de rede neural de longo prazo (LSTM) que aprende continuamente com dados fisiológicos.
Essa abordagem data-driven melhora a precisão de controle e a resposta do exoesqueleto a diferentes posturas de caminhada, fazendo com que as interações entre humanos e robôs sejam mais naturais e eficazes.
Com o avanço das capacidades de machine learning, as aplicações potenciais da robótica inteligente se expandem, incluindo a automação em contextos industriais e soluções personalizadas para saúde. Os próximos passos incluem mais testes em larga escala para validar os métodos e sua implementação em ambientes diversos.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
