Entendendo a integração da Visão Computacional na robótica

A IA na robótica está avançando a um ritmo incrível, e os robôs estão sendo construídos para realizar tarefas mais complexas com menos intervenção humana. Por exemplo, o RoboCat da DeepMind é um robô orientado por IA que pode aprender novas tarefas com apenas 100 demonstrações. O RoboCat pode então usar essas entradas para gerar mais dados de treinamento e melhorar suas habilidades, aumentando sua taxa de sucesso de 36% para 74% após treinamento adicional. Inovações como o Robocat representam um grande passo em direção à criação de robôs que podem lidar com uma ampla gama de tarefas com o mínimo de intervenção humana. 

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Robôs alimentados por IA já estão causando impacto em várias aplicações práticas, como o uso de robôs pela Amazon para otimizar as operações de armazém e robôs de IA que estão otimizando as práticas agrícolas na agricultura. Anteriormente, exploramos o papel geral da IA na robótica e vimos como ela está remodelando setores, desde a logística até a assistência médica. Neste artigo, vamos nos aprofundar no motivo pelo qual a visão computacional na robótica é tão crucial e como ela ajuda os robôs a perceber e interpretar o ambiente ao seu redor. 

A importância dos sistemas de visão na robótica

Os sistemas de visão na robótica atuam como os olhos de um robô e o ajudam a reconhecer e entender seu ambiente. Esses sistemas normalmente usam câmeras e sensores para capturar dados visuais. Os algoritmos de visão computacional então processam os vídeos e imagens capturados. Através da detecção de objetos, percepção de profundidade e reconhecimento de padrões, os robôs podem identificar objetos, avaliar seus arredores e tomar decisões em tempo real.

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A visão de IA ou visão de máquina é essencial para que os robôs operem autonomamente em ambientes dinâmicos e não estruturados. Se um robô precisa pegar um objeto, ele deve ser capaz de localizá-lo usando a visão computacional. Esse é um exemplo muito simples. A mesma base fundamental de um sistema de visão computacional é necessária para construir aplicações onde os robôs podem inspecionar produtos na fabricação ou auxiliar em cirurgias médicas com precisão e exatidão. Ao fornecer a entrada sensorial necessária para a tomada de decisões em tempo real, os sistemas de visão tornam possível que os robôs interajam de forma mais natural com o ambiente ao seu redor e expandam a gama de tarefas que podem lidar em vários setores.

Avanços recentes na visão computacional para robôs autônomos

Recentemente, houve um aumento mundial no uso da visão computacional na robótica. De fato, o mercado global de visão robótica está definido para atingir US$ 4 bilhões até 2028. Vamos dar uma olhada em alguns estudos de caso que mostram como a Visão de IA está sendo aplicada em aplicações robóticas do mundo real para aumentar a eficiência e resolver problemas complexos.

Melhorando as inspeções subaquáticas usando visão de IA e robótica

As inspeções subaquáticas são vitais para manter estruturas como oleodutos, plataformas offshore e cabos subaquáticos em boas condições. Essas inspeções ajudam a garantir que tudo esteja seguro e funcionando corretamente para evitar reparos dispendiosos ou problemas ambientais. No entanto, inspecionar ambientes subaquáticos pode ser difícil devido à baixa visibilidade e áreas de difícil acesso.

Robôs com visão computacional podem capturar dados visuais claros e de alta qualidade que podem ser analisados no local ou usados para criar modelos 3D detalhados das áreas que estão sendo inspecionadas. Ao combinar a experiência humana com esta tecnologia, as inspeções tornam-se mais seguras, mais eficientes e fornecem melhores insights para manutenção e planejamento de longo prazo.

Por exemplo, a NMS, uma empresa líder em mergulho comercial, usou os Veículos Operados Remotamente (ROVs) Sentinus da Blue Atlas Robotics para uma inspeção desafiadora de tubos subaquáticos com um ponto de entrada turvo. O Sentinus ROV, equipado com visão computacional, iluminou a área com suas quatorze luzes e capturou imagens de alta resolução de diferentes ângulos. Essas imagens foram então usadas para criar modelos 3D precisos do interior do tubo para ajudar a NMS a avaliar completamente sua condição e tomar decisões informadas de manutenção e gerenciamento de riscos.

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Construindo casas com visão de IA e precisão robótica

Na indústria da construção, manter a qualidade consistente ao lidar com a escassez de mão de obra pode ser um desafio. Automatizar a construção com robôs industriais oferece uma forma de agilizar o processo de construção, reduzir a necessidade de mão de obra manual e garantir um trabalho preciso e de alta qualidade. A tecnologia de visão computacional pode ser integrada a esta automação, tornando possível que os robôs realizem monitoramento e inspeções em tempo real. Especificamente, os sistemas de visão computacional podem ajudar os robôs a detectar desalinhamentos ou defeitos em materiais para verificar se tudo está posicionado corretamente e atende aos padrões de qualidade.

Um excelente exemplo disso é a parceria entre a ABB Robotics e a startup AUAR, sediada no Reino Unido. Juntas, elas estão usando microfábricas robóticas equipadas com visão de IA para construir casas acessíveis e sustentáveis a partir de chapas de madeira. A visão computacional permite que os robôs cortem e montem materiais com precisão. O processo automatizado ajuda a suprir a escassez de mão de obra e simplifica a cadeia de suprimentos, concentrando-se em um único material. Além disso, essas microfábricas podem ser dimensionadas para atender às necessidades locais e apoiar empregos próximos, ao mesmo tempo em que tornam a construção mais eficiente e adaptável.

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Automatizando o carregamento de veículos elétricos com visão de IA 3D

O carregamento de veículos elétricos é outro caso de uso interessante da visão de IA na robótica. Usando visão 3D e IA, os robôs agora podem localizar e se conectar automaticamente às portas de carregamento de veículos elétricos, mesmo em ambientes desafiadores, como estacionamentos ao ar livre. A visão de IA funciona capturando imagens 3D de alta resolução do veículo e seus arredores, permitindo que o robô identifique com precisão a localização da porta de carregamento. Em seguida, ele pode calcular a posição e orientação exatas necessárias para conectar o carregador. A IA habilitada para visão não apenas acelera o processo de carregamento, mas também o torna mais confiável e reduz a necessidade de intervenção humana.

Um exemplo disso é o trabalho da Mech-Mind com uma grande empresa de energia. Eles desenvolveram um robô guiado por visão 3D que pode encontrar e se conectar com precisão à porta de carregamento de um veículo elétrico, mesmo em condições de iluminação difíceis. O carregamento automatizado de veículos elétricos melhora a eficiência e o carregamento em espaços comerciais, como edifícios de escritórios e shoppings.

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Benefícios da visão de IA para aplicações de robótica

A visão computacional oferece vários benefícios na robótica e ajuda as máquinas a executar tarefas com maior autonomia, precisão e adaptabilidade. Aqui estão alguns benefícios exclusivos da visão de IA na robótica:

• Eficiência de custos: Ao automatizar tarefas que exigem alta precisão e consistência, a visão de IA reduz a necessidade de mão de obra manual, diminui as taxas de erro e aumenta a produtividade, levando a economias de custos a longo prazo.
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• Aprendizado adaptativo: Por meio da análise contínua de dados visuais, os robôs podem melhorar seu desempenho ao longo do tempo, aprender com suas interações e se adaptar a novas tarefas ou mudanças em seu ambiente.
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• Segurança e conformidade: A visão de IA aumenta a segurança dos robôs que trabalham ao lado de humanos, permitindo que eles detectem e evitem obstáculos, reconheçam condições inseguras e cumpram os padrões regulatórios.
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• Multitarefas: A análise de imagem permite que os robôs lidem com várias tarefas simultaneamente, como classificar objetos enquanto os inspecionam, aumentando a eficiência geral.

Desafios da visão computacional na robótica

Embora a visão de IA ofereça muitas vantagens para a robótica, também existem desafios relacionados à implementação da visão computacional na robótica. Esses desafios podem afetar o desempenho dos robôs em diferentes ambientes e a confiabilidade de sua operação, por isso é importante tê-los em mente ao planejar o desenvolvimento e a implantação de sistemas robóticos. Aqui estão alguns desafios importantes no uso da visão computacional para robótica:

• Integração com outros sensores: Os sistemas de visão geralmente precisam trabalhar em conjunto com outros sensores, como LiDAR ou sensores ultrassônicos. Garantir que esses diferentes sensores trabalhem juntos de forma harmoniosa para fornecer uma compreensão completa do ambiente é uma tarefa complexa.
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• Custo de implementação: Desenvolver e implantar sistemas de visão avançados pode ser caro. Equilibrar os custos de implementação da visão de IA com os benefícios esperados é um desafio que muitas organizações enfrentam.
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• Qualidade e disponibilidade de dados: Os sistemas de visão de máquina dependem de grandes conjuntos de dados para treinamento, mas obter dados rotulados de alta qualidade que representem com precisão as várias situações de um robô pode ser difícil. Se os dados forem ruins ou incompletos, isso pode levar a modelos menos precisos e baixo desempenho nos robôs.
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• Confiabilidade em todas as condições: Os sistemas de visão computacional precisam ser confiáveis e ter um desempenho consistente em várias configurações, como ambientes internos e externos. No entanto, garantir esse tipo de durabilidade sem ajustes frequentes ou intervenção manual pode ser difícil.

A visão de IA está moldando a próxima geração de robôs

A visão de IA está mudando a forma como os robôs interagem com seus ambientes, dando-lhes um nível de compreensão e precisão que antes era inimaginável. Já estamos vendo a visão computacional causar um grande impacto em áreas como manufatura e saúde, onde os robôs estão lidando com tarefas cada vez mais complexas. À medida que a IA continua a se desenvolver e os sistemas de visão computacional melhoram, as possibilidades do que os robôs podem fazer continuam a crescer. O progresso na robótica não se trata apenas de tecnologia avançada, mas de criar robôs que possam trabalhar conosco. À medida que os robôs se tornam mais capazes, é provável que desempenhem um papel ainda maior em nossas vidas diárias, abrindo novas oportunidades e tornando nosso mundo mais eficiente e conectado.

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