A Inteligência Artificial (IA) e o aprendizado de máquina estão no caminho para proporcionar melhorias drásticas aos sistemas autônomos. O futuro é promissor, e o avanço da robótica controlada por IA só tende a aumentar daqui em diante.
A IA busca dar aos robôs a capacidade de executar tarefas que antes só podiam ser realizadas com inteligência humana. Ou seja, englobar a capacidade de realizar uma variedade de tarefas por conta própria, em vez de apenas seguir um algoritmo predeterminado criado por um programador.
A robótica comum usada em diversos setores de automação é frequentemente empregada para executar uma única tarefa; um dos exemplos mais populares e conhecidos são os robôs aspiradores Roomba. O principal propósito do aspirador robótico é mover-se em um determinado padrão dentro de um local fixo e mudar ou ajustar a direção do movimento quando uma obstrução é detectada. No entanto, esse robô não consegue determinar quais objetos estão sendo detectados e, portanto, não consegue se adaptar ao ambiente.
Um humano consegue identificar que tipo de obstrução está presente e como evitá-la — como um animal de estimação da família —, mas o robô aspirador não. A IA impactará a forma como máquinas no mundo inteiro executam tarefas, coletando informações e aprendendo com as experiências que encontram. O uso de IA na robótica se beneficiará ao obter informações de quatro áreas-chave:
- Visão
- Preensão
- Controle de movimento
- Coleta de dados
Visão
Câmeras podem ser usadas pelo sistema de IA para ajudar a detectar e reconhecer objetos com um grau mais alto de precisão e detalhe. Ao treinar uma máquina para conseguir determinar qual objeto está sendo detectado, os próximos passos necessários para executar uma tarefa podem ser otimizados de forma rápida e confiável.
Preensão
Usando uma variedade de sensores, um robô pode ser treinado para detectar com que tipo de objeto se está trabalhando. Isso pode ser realizado detectando as propriedades físicas do objeto e relacionando suas descobertas a outros objetos com propriedades semelhantes. Normalmente, como as máquinas estarão aprendendo continuamente, bancos de dados com informações serão usados como referência. Esses dados serão discutidos com mais profundidade.
Controle de movimento
Combinando o poder dos sistemas de visão e preensão baseados em aprendizado de máquina, os movimentos que o robô precisa executar podem ser realizados com níveis precisos de exatidão enquanto ele se adapta ao seu entorno. O aspecto de controle de movimento é realizado com dispositivos de movimento automáticos, como os atuadores lineares da Progressive Automations.
Coleta de dados
A variável mais importante no aprendizado de máquina são os dados coletados pelo sistema de IA. Big data é usado para comparar, analisar e construir as tarefas autônomas executadas pela robótica habilitada por IA. Todas as informações coletadas podem e serão armazenadas em bancos de dados específicos da variável que está sendo analisada. O aumento de dados será exponencial à medida que mais robótica for implementada em aplicações do mundo real — coletando mais informações e fornecendo feedback em tempo real.
O uso de atuadores lineares elétricos só tende a aumentar à medida que mais e mais tipos de robótica são implementados em sistemas autônomos em muitas indústrias diferentes. A Inteligência Artificial e o aprendizado de máquina vão evoluir com o tempo e devem elevar nossas operações diárias a um alto nível de otimização.