Redes neurais aprimoram destreza de mão robótica em tarefas reais
Pesquisadores revelaram um avanço significativo em inteligência artificial (AI) com o desenvolvimento do F-TAC Hand, uma mão robótica que integra sensores tácteis de alta resolução. Essa inovação representa um marco na capacidade de manipulação de objetos em condições dinâmicas.
Contexto da pesquisa
O trabalho foi realizado na Queen Mary University of London, onde a equipe buscava superar as limitações históricas de sensores tácteis em robôs. A falta de feedback tátil adequado tem sido um desafio central para a manipulação robótica em ambientes dinâmicos.
Método proposto
A F-TAC Hand incorpora sensores táteis de alta resolução cobrindo 70% de sua superfície com uma resolução espacial de 0,1 mm. Essa abordagem é combinada com algoritmos avançados de percepção, permitindo que o robô interprete interações com o ambiente de maneira mais precisa.
A enorme resolução espacial, combinada com a cobertura significativa, é verdadeiramente nova e não era possível anteriormente.
(“The massive spatial resolution combined with the enormous coverage are truly novel and were not possible previously.”)— Professor Kaspar Althoefer, Diretor do Centro de Excelência em Robótica Avançada, Queen Mary University of London
Resultados e impacto
Em 600 testes realizados em cenários do mundo real, a F-TAC Hand demonstrou um desempenho superior em tarefas complexas em comparação com alternativas que não utilizavam informações táteis (p<0,0001). Esses dados fornecem evidências empíricas sobre o papel crucial da representação tátil na promoção da inteligência robótica avançada.
Isso levará a uma melhor manipulação de objetos, inclusive a manipulação em mãos, abrindo novas áreas de aplicação como manufatura e tecnologias assistivas.
(“This will lead to better manipulation of objects, including in-hand manipulation, opening up more application areas such as manufacturing, human-robot interaction, and assistive technologies.”)— Professor Kaspar Althoefer, Diretor do Centro de Excelência em Robótica Avançada, Queen Mary University of London
As aplicações potenciais incluem a criação de robôs que podem ajudar humanos em suas tarefas diárias, com um foco especial em interações sutis e adaptáveis. Esse progresso representa um passo importante na redução da lacuna entre a destreza humana e robótica.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
