Boston Dynamics transforma o robô humanoide Atlas no perfeito auxiliar de depósito

Cerca de um ano atrás, a Boston Dynamics apresentou o robô Atlas totalmente elétrico, que é mais rápido, mais forte e mais ágil do que seu antecessor movido a energia hidráulica. Após um ano de experimentação e treinamento, a empresa encontrou um dos empregos mais adequados para um robô humanoide: trabalhar como lojista em uma linha de produção de esteiras transportadoras. O robô se integrou perfeitamente à equipe da fábrica de montagem de automóveis da Hyundai e está pronto para trabalhar para outras empresas.

Fonte da imagem: Boston Dynamics

A triagem de peças para alimentação na linha de montagem é uma tarefa rotineira, monótona, mas importante e bastante complexa. As peças devem ser classificadas em células na ordem correta, dependendo da montagem de modelos específicos de carros em dias específicos da semana. Além disso, diferentes modelos podem ser montados em uma linha, e é importante selecionar componentes para cada um deles. Ao mesmo tempo, há muitos componentes, o que exige uma boa memória e a capacidade de encontrar rapidamente as peças necessárias no depósito.

Para um robô, memorizar informações e se orientar no espaço não apresenta problemas, mas é difícil para uma máquina se adaptar a um ambiente em constante mudança. Os componentes chegam ao depósito em contêineres fundos, e o robô nem sempre consegue olhar para todos os cantos e examinar as peças de diferentes ângulos. Para recuperar peças das células de armazenamento e colocá-las em um recipiente para alimentação em um transportador, a máquina deve ser capaz de agachar, dobrar, esticar e manipular objetos de diferentes pesos e tamanhos.

É mais fácil para uma pessoa lidar com todas essas operações, mas quando o trabalho é reduzido à repetição infinita do mesmo tipo de ações, ele se torna um fardo sério para a psique. A equipe da Boston Dynamics passou cerca de um ano treinando o Atlas elétrico para trabalhar como funcionário de depósito e obteve algum sucesso, como pode ser avaliado pelo vídeo apresentado.

Vale ressaltar que a tarefa de ensinar a um robô as habilidades de um lojista teve que ser resolvida usando ferramentas de programação relativamente simples. Usar programas poderosos de IA e redes neurais neste caso seria uma solução excessiva. Para dar ao robô habilidades logísticas, a empresa desenvolveu algoritmos relativamente simples, dividindo tarefas complexas em uma cadeia de ações mais simples. Como resultado, o robô teve um bom desempenho na manutenção das linhas de montagem da Hyundai, e a Boston Dynamics admite que já recebeu solicitações de “trabalhadores de ferro” semelhantes de outras empresas.