Machine learning aprimora colaboração segura entre humanos e robôs

São Paulo — InkDesign News —

A pesquisa em machine learning e inteligência artificial avança com novas tecnologias que permitem a robótica cognitiva operar em ambientes dinâmicos e não estruturados, facilitando sua aplicação em diversas áreas, como manufatura e saúde.

Contexto da pesquisa

Recentes estudos realizados no Fraunhofer Institute for Factory Operation and Automation IFF introduzem avanços significativos na interação humano-máquina por meio do uso de robôs cognitivos. Esses robôs, desenvolvidos com base em IA, são capazes de aprender com a experiência e adaptar-se a diferentes cenários complexos.

Método proposto

A abordagem envolve o uso de simulações para treinar modelos de IA, permitindo que robôs aprendam a realizar tarefas como montagem e desmontagem. Os pesquisadores utilizam técnicas como randomização de domínio para criar ambientes simulados variados, possibilitando que os algoritmos generalizem seu aprendizado para diferentes condições do mundo real.

“O robô não precisa aprender a tarefa exata, mas sim compreender o conceito abstrato por trás dela.”
(“The robot doesn’t need to learn the exact task but rather understand the abstract concept behind it.”)

— Magnus Hanses, Chefe do Grupo de Robótica Cognitiva, Fraunhofer IFF

Resultados e impacto

Os resultados são promissores: robôs equipados com a nova tecnologia PARU podem monitorar o espaço de trabalho de forma eficaz, projetando cortinas de luz visíveis para delimitar áreas seguras. Essa tecnologia utiliza câmeras e projetores para garantir a segurança de movimentos gerados por IA de acordo com padrões estabelecidos.

“Nosso sistema é único, permitindo uma distância menor entre humanos e robôs, enquanto atende às normas de segurança necessárias.”
(“Our system is unique, allowing for a smaller distance between humans and robots while adhering to necessary safety standards.”)

— Norbert Elkmann, Chefe do Departamento de Sistemas Robóticos, Fraunhofer IFF

Com métricas de desempenho ainda a serem quantificadas em benchmarks padronizados, a pesquisa continua a evoluir, prometendo aplicações práticas em indústrias que requerem colaboração robótica aprimorada.

A próxima etapa inclui a apresentação dessas inovações na automatica 2025, onde as interações entre robôs e humanos serão demonstradas.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)