São Paulo — InkDesign News —
A robótica e a automação têm avançado rapidamente com o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, permitindo que robôs e drones se adaptem a novos ambientes, otimizando suas operações em tarefas complexas.
Tecnologia aplicada
A pesquisa liderada pelo Professor Assistente de Ciência da Computação, Lerrel Pinto, na Universidade de Nova York, foca na capacidade de robôs em generalizar e se adaptar em ambientes dinâmicos. “Nossos algoritmos utilizam aprendizado por reforço para modelar ações e comportamentos sob novas condições” (“Our algorithms leverage reinforcement learning to model actions and behavior under new conditions”).
“Nossos algoritmos utilizam aprendizado por reforço para modelar ações e comportamentos sob novas condições”
(“Our algorithms leverage reinforcement learning to model actions and behavior under new conditions”).— Lerrel Pinto, Professor Assistente, Universidade de Nova York
Desenvolvimento e testes
No laboratório de Lerrel Pinto, a equipe desenvolve robôs que incorporam sensores avançados, como LIDAR e câmeras RGB, permitindo a percepção em 360 graus. Os robôs são testados em ambientes variados, desde cenários urbanos até espaços interiores complexos, com foco em sua autonomia e tempo de resposta para interação com objetos e obstáculos. Durante os testes, observou-se que os robôs podem realizar mais de 500 ciclos de operação antes de necessitar de recarga, proporcionando eficiência em tarefas prolongadas.
Impacto e aplicações
As inovações em robótica têm o potencial de impactar diversas indústrias, como a logística, onde robôs autônomos podem otimizar o processo de armazenamento e entrega. A pesquisa também visa criar modelos de robôs acessíveis e de código aberto, permitindo uma democratização na utilização de tecnologias robóticas. “Queremos que essas inovações sejam acessíveis a todos, não apenas a grandes empresas” (“We want these innovations to be accessible to everyone, not just large companies”).
“Queremos que essas inovações sejam acessíveis a todos, não apenas a grandes empresas”
(“We want these innovations to be accessible to everyone, not just large companies”).— Lerrel Pinto, Professor Assistente, Universidade de Nova York
As aplicações práticas envolvem desde melhorias em assistentes pessoais automatizados até integrações em fábricas inteligentes. Os próximos passos incluem a ampliação da pesquisa para incluir ambientes mais desafiadores e a colaboração com indústrias para implementar essas tecnologias em larga escala.
Fonte: (Robohub – Robótica & Automação)
