Um robô de armazém aprende a resolver as coisas complicadas - Caarapó Online

Caarapó - MS, quarta-feira, 8 de julho de 2020


Um robô de armazém aprende a resolver as coisas complicadas

Em uma instalação perto de Berlim, um novo tipo de robô está automatizando tarefas que até recentemente estavam fora do alcance das máquinas.

Publicado em: 29/01/2020 às 10h44

New Tork Times

Alemanha - Dentro de um armazém nos arredores de Berlim, uma longa fila de caixas azuis descia por uma esteira rolante, carregando interruptores de luz, tomadas e outras peças elétricas. Quando pararam, cinco trabalhadores vasculharam os pequenos itens, colocando cada um em uma caixa de papelão.


Na Obeta, uma empresa de peças elétricas que foi inaugurada em 1901, é o tipo de trabalho monótono que os trabalhadores realizam há anos. Mas há alguns meses, um novo trabalhador se juntou à equipe. Posicionado atrás de um vidro de proteção, um robô que usa três ventosas no final do braço longo faz o mesmo trabalho, peneirando as peças com surpreendente velocidade e precisão.


Embora possa não parecer muito, esse robô de classificação de componentes é um grande avanço na inteligência artificial e na capacidade das máquinas de realizar trabalho humano.


À medida que milhões de produtos passam por armazéns administrados pela Amazon, Walmart e outros varejistas, os trabalhadores com baixos salários precisam vasculhar caixas após caixas de coisas aleatórias - de roupas e sapatos a equipamentos eletrônicos - para que cada item possa ser embalado e enviado a caminho . As máquinas não estavam realmente à altura da tarefa, até agora.


"Trabalho no setor de logística há mais de 16 anos e nunca vi nada assim", disse Peter Puchwein, vice-presidente da Knapp, uma empresa austríaca que fornece tecnologia de automação para armazéns.


Nas proximidades do armazém Obeta, os engenheiros da Califórnia que fizeram o robô tiraram fotos com seus smartphones. Eles passaram mais de dois anos projetando o sistema em uma start-up chamada Covariant.AI, com base em suas pesquisas na Universidade da Califórnia, Berkeley.


Sua tecnologia é uma indicação de que, nos próximos anos, poucas tarefas de armazém serão muito pequenas ou complexas para um robô. E, como as máquinas dominam as tarefas tradicionalmente tratadas por seres humanos, seu desenvolvimento suscita novas preocupações sobre os trabalhadores de armazém perderem seus empregos para automação.


Como o negócio de varejo on-line está crescendo tão rapidamente - e a maioria das empresas demorará a adotar as mais recentes tecnologias robóticas - os economistas acreditam que os avanços não reduzirão o número total de trabalhos de logística em breve. Mas os engenheiros que desenvolvem essas tecnologias admitem que, em algum momento, a maioria das tarefas do armazém será realizada por máquinas. Os trabalhadores humanos precisarão encontrar outras coisas para fazer.


Os engenheiros da Covariant são especializados em um ramo da inteligência artificial chamado aprendizado por reforço. As máquinas são conectadas para aprender novas tarefas por conta própria, por meio de tentativa e erro extremos. E o melhor lugar para aprender é no mundo real.


"Se você deseja avançar a inteligência artificial, não basta fazê-lo em laboratório", disse Peter Chen, executivo-chefe e cofundador da Covariant. "Há uma enorme lacuna em trazê-lo para o mundo real."


Os armazéns já são altamente automatizados. Nas instalações nos arredores de Berlim, dentro de uma sala cercada maior que um campo de futebol, outros robôs há muito são usados ​​para buscar caixas grandes de prateleiras com vários andares de altura.


Mas essa é uma tarefa relativamente fácil para uma máquina. Os engenheiros podem programar um robô para executar o mesmo movimento repetidamente. As caixas são uniformes. Um robô pode pegá-los sempre com o mesmo movimento.

Escolher uma lista de itens aleatórios é diferente. As formas variam, assim como as superfícies. Um interruptor de luz pode estar de cabeça para baixo, o outro lado direito para cima. O próximo dispositivo elétrico pode estar em um saco plástico que reflete a luz de maneiras que um robô nunca viu. Um toque humano foi necessário.


Programar um braço robótico para lidar com todas as situações, uma regra de cada vez, é impossível. Na Knapp, Puchwein e seus parceiros tentaram e falharam durante anos para criar um robô com a destreza e flexibilidade necessárias para o trabalho.


A Covariant, que está trabalhando com Knapp, criou um software que pode ser aprendido por tentativa e erro. Primeiro, o sistema aprendeu com uma simulação digital da tarefa - uma recriação virtual de uma lixeira cheia de itens aleatórios. Então, quando Chen e seus colegas transferiram esse software para um robô, ele pôde pegar itens no mundo real.

O robô poderia continuar aprendendo conforme selecionava itens que nunca tinha visto antes. Dentro do armazém alemão, o robô pode escolher e classificar mais de 10.000 itens diferentes, e faz isso com mais de 99% de precisão, de acordo com a Covariant.

Isso representa uma mudança significativa para os setores de varejo e logística on-line.

No final do ano passado, a fabricante internacional de robôs ABB lançou um concurso. Ele convidou 20 empresas para projetar software para os braços de seus robôs, capazes de classificar caixas de itens aleatórios, de cubos a sacolas plásticas cheias de outros objetos.

VEJA O VÍDEO do robô trabalhando:

 

https://vp.nyt.com/video/2020/01/27/84935_1_29robopicker-video1_wg_720p.mp4

 

 Noticia Original (em INGLES)

https://www.nytimes.com/2020/01/29/technology/warehouse-robot.html?action=click&module=Top%20Stories&pgtype=Homepage