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Os robôs continuam a evoluir, saindo do chão de fábrica primordial, assumindo bravamente tarefas mais complexas e intrincadas nas quais as gerações anteriores teriam se atrapalhado. Estimulado por incentivos econômicos para redução de custos e avanços tecnológicos, a realidade de trabalhar com robôs para aumentar a produtividade e a segurança está aqui. Embora robôs humanóides bípedes possam permanecer no reino da ficção científica, dróides totalmente autônomos de todos os tipos são implantados em todos os tipos de configurações.
Canalizar todo o potencial da tecnologia de ponta exige algum trabalho, no entanto. Particularmente para robôs, existem desafios relativos aos dados; que tipo de dados coletar, como armazená-los e acessá-los e como gerar confiança entre essas máquinas sofisticadas e os humanos que elas suportam.
Crescendo em desafios e soluções
Os robôs estão presentes no contexto industrial desde a década de 1960, melhorando a produtividade e aumentando a segurança. Apesar de serem um esteio no chão de fábrica, os robôs não fizeram grandes progressos em ambientes não industriais até a pandemia do COVID-19. A crise global da saúde teve um impacto profundo sobre quais tipos de robôs de trabalho poderiam fazer e o que humanos deveriam fazer.
“Na verdade, a COVID foi o principal acelerador”, disse Ofir Bar Levav, diretor de negócios da Indoor Robotics, uma empresa de robótica focada em segurança, proteção e inspeções de manutenção para ambientes internos. “Falamos sobre os quatro D’s da robótica: os trabalhos enfadonhos, sujos, difíceis ou perigosos. As pessoas não estão voltando ao trabalho, especialmente nesses tipos de cargos”, disse ele, “então as empresas estão tendo dificuldade em recrutar e reter funcionários”.
Simultaneamente, os avanços tecnológicos estão ampliando os limites da robótica. Alimentados por aprendizado de máquina robusto e engenheiros talentosos, os robôs estão demonstrando progresso notável em demonstrações dinâmicas. Assim, as empresas estão vendo uma confluência de incentivos econômicos e capacidade tecnológica, impulsionando a adoção rápida.
“Comparado a dois anos atrás, o nível de aceitação das soluções robóticas é muito maior. Dois anos atrás, as pessoas pensavam que isso era ficção científica”, disse Bar Levav. “Agora eles estão dizendo: ‘Sim, vamos implementar e ver como funciona.’”
Coleta de dados e treinamento em robótica
Como seus primos de veículos autônomos, os robôs são treinados por meio de enormes conjuntos de dados e aprendizado de máquina, cada simulação se baseando na anterior até que a máquina possa navegar habilmente em seu ambiente e concluir tarefas. Isso normalmente vem da execução de inúmeros testes e, em seguida, da iteração com base nos dados.
“Nossos robôs são treinados em milhares de casos, mas quando chegamos a um novo local, mais dados são sempre melhores”, disse Bar Levav. Os drones da Indoor Robotics podem coletar até 100 MB/min enquanto executam suas missões totalmente autônomas. Uma frota de drones globais executando missões pode aumentar rapidamente. Esses dados são inestimáveis para clientes que procuram proteger suas propriedades, bem como a robótica interna.
“Quanto mais exemplos vemos de vazamentos de gás, pessoas ou anomalias térmicas, mais enriquecemos o sistema”, disse Bar Levav. “Isso não apenas permite que nossos sistemas gerais operem melhor, mas também melhora o desempenho de nossos drones para esse cliente individual.”
Esse tipo de treinamento é instrutivo, mas pode ser proibitivo para organizações que buscam criar suas próprias soluções. Para uma empresa criar um robô sob medida para completar uma tarefa única, seria necessário uma quantidade imensa de conhecimento e recursos de engenharia, fora do alcance de todas as empresas, exceto as maiores. A Luxonis, uma plataforma espacial de IA e visão computacional, está focada em democratizar esses recursos e impulsionar a robótica. A empresa se apresenta como os olhos, ouvidos e cérebro dos robôs, oferecendo soluções de hardware, software e firmware para sistemas robóticos.
“Tem sido difícil implantar robôs em grande escala para as empresas porque há muita tecnologia que precisa funcionar em conjunto”, disse Bradley Dillon, diretor de operações da Luxonis. “A Luxonis foi formada para facilitar esse processo.”
A Luxonis constrói blocos de construção plug-and-play para visão computacional e robótica. Sistemas sofisticados de visão computacional coletam muitos gigabytes de dados. Os dispositivos aproveitam a computação integrada para reduzir essa filmagem a meros kilobytes, simplificando a coleta de dados. Esses dados ficam então disponíveis para análise no RobotHub, a plataforma da Luxonis. A partir daí, os clientes podem controlar quais dados são coletados, por quanto tempo são armazenados e muito mais.
A empresa usa outras tecnologias para quebrar barreiras na robótica. A Luxonis usa o Unity, por exemplo, para simular protótipos. Em vez de construir fisicamente um robô para testar, a Luxonis usa a plataforma de desenvolvimento de videogame para construir e simular testes. Os dados saem perfeitamente anotados e são gerados mais rapidamente dessa forma, reduzindo custos para os clientes.
O efeito culminante? Luxonis ajuda a colocar mais robôs no mundo, o que Dillon vê como uma coisa boa.
“Realmente acreditamos que haverá todos os tipos de oportunidades na robótica e estamos tentando capacitar os engenheiros”, disse Dillon. “Muitas vezes existem barreiras que impedem você de aprender, como falta de dados, e queremos diminuir essa barreira, para fornecer um playground aberto para as pessoas construírem e aprenderem.”
Montagem de robôs com flash
Os robôs, é claro, vêm em todas as formas e tamanhos, e pode ser difícil encontrar uma solução de armazenamento que funcione em um número quase infinito de situações. Os robôs estão constantemente se movendo e interagindo com seu ambiente e precisam reagir rapidamente enquanto coletam imensas quantidades de dados.
“O armazenamento flash é a solução preferida, graças à sua velocidade, tamanho reduzido e uma ampla variedade de pontos de capacidade”, disse Nadav Neufeld, gerente sênior de marketing de produtos da Western Digital. “SSDs e flash embutido são a escolha de armazenamento para robôs. O armazenamento de nível industrial e automotivo é frequentemente usado para acomodar condições ambientais adversas”.
Além disso, à medida que os engenheiros treinam seus estábulos de robôs, as falhas podem fornecer informações vitais sobre o que deu errado e como melhorar. O armazenamento de dados resiliente é duplamente importante nesses cenários.
“Até [with] robôs que estão fazendo missões relativamente simples, há tantos estímulos que precisam ser respondidos. Se algo der errado, a máquina precisa coletar dados para que os engenheiros entendam o que deu errado”, disse Neufeld, “como uma caixa preta de robótica”.
Assim, os produtos de armazenamento flash que vão dentro dos robôs devem oferecer alto desempenho e alta capacidade.
Coabitação humano-computador
Com qualquer tipo de coleta de dados, surge a onipresente questão da confiança. Um grande desafio para as empresas de robótica é ganhar a confiança das pessoas. Primeiro, as organizações e equipes que trabalham com robôs precisam aprender a confiar neles.
“Acho que os desafios que estamos vendo são mais do lado operacional. As pessoas estão preocupadas com o fato de terem um robô voando em seu escritório depois do expediente”, disse Bar Levav. “Vai bater em alguma coisa? Ele vai se danificar? Acho que é aí que vemos as pessoas se sentirem mais confortáveis porque veem a tecnologia amadurecendo.”
Em segundo lugar, além da questão de segurança, há também questões de transparência e privacidade. Protocolos claros e comunicação sobre quais dados são coletados, onde são armazenados e quem tem acesso a eles são vitais para construir essa confiança. A Luxonis ganhou experiência em primeira mão com esses desafios ao construir raeum robô de código aberto que visa colocar a robótica de ponta nas mãos dos consumidores.
“Com o rae, tudo é controlado pelo aplicativo, mas você pode excluir os dados de um perfil a qualquer momento”, disse Dillon, da Luxonis. “Trata-se de capacitar os usuários a se sentirem confiantes de que controlam seus dados. Essa é a chave.
Além da peça de interação humano-computador, que continuará a guiar como os robôs interagem com suas contrapartes humanas, há uma elegância simples na adoção dessas novas ferramentas. Como esses processos são orientados por dados, mais interações com humanos significam mais dados para aprender. Os robôs, então, irão interagir melhor conosco, e os humanos se sentirão mais à vontade quando enfrentarem um robô na natureza.
Quanto mais tempo passarmos juntos, melhor ficaremos juntos. Um ciclo de feedback feliz de coabitação.
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