Cientistas usaram inteligência artificial para coreografar equipes de robôs que trabalham em conjunto sem se chocar, um avanço que promete aumentar a eficiência da produção automotiva e de outras linhas industriais complexas.
O sistema, batizado de RoboBallet, permite que grupos de máquinas planejem tarefas com mais rapidez e as executem em maior número, segundo pesquisa conduzida pela University College London (UCL) em parceria com o Google DeepMind e a Intrinsic, subsidiárias da Alphabet.
O projeto mostra como a IA está ajudando a otimizar processos industriais, ao enfrentar um problema recorrente: braços robóticos que acabam atrapalhando uns aos outros.
“O RoboBallet transforma a robótica industrial em uma dança coreografada, na qual cada braço se move com precisão, propósito e consciência dos colegas”, disse Matthew Lai, pesquisador da UCL Computer Science e do Google DeepMind. “Não é apenas evitar colisões, mas alcançar harmonia em escala.”
O desenvolvimento do RoboBallet, financiado pelo DeepMind e pela Intrinsic, foi descrito em um artigo publicado nesta quarta-feira (3) na revista Science Robotics.
Segundo os pesquisadores, os melhores resultados foram obtidos quando o “cérebro” do robô recebeu dados em formato gráfico, representando cenários possíveis de interação entre vários braços robóticos. O sistema usou aprendizado por reforço, em que era recompensado quando concluía tarefas ou as realizava mais rapidamente que antes.
O RoboBallet conseguiu planejar e executar 40 tarefas com oito braços automatizados, em comparação com técnicas tradicionais, que usaram cinco robôs para 10 tarefas, disse Lai. Além disso, o novo sistema gerava planos para fluxos de trabalho em segundos —processos que hoje poderiam levar dias.
Uma das aplicações mais promissoras está em linhas de montagem automotivas, especialmente na soldagem de peças. “O diferencial é a escala e a rapidez com que conseguimos fazer isso”, afirmou o pesquisador.
Outra vantagem é que os robôs não memorizam cenários fixos, mas aprendem princípios gerais de coordenação, o que lhes dá mais adaptabilidade para situações reais em que, por exemplo, carrocerias podem chegar em posições ligeiramente diferentes.
Torsten Kroeger, diretor científico da Intrinsic, chamou o RoboBallet de um “marco da IA” e um “passo crítico rumo a uma tecnologia de planejamento verdadeiramente adaptável e hipereficiente para a robótica e a manufatura”.
O estudo também evidencia como os avanços em IA estão transformando a forma como robôs se movem e navegam, permitindo que aprendam mais rápido, assumam tarefas mais sofisticadas e se ajustem melhor a ambientes em mudança.
Pesquisadores esperam que bancos de dados cada vez maiores —com registros em vídeo de robôs em ação— ajudem a melhorar continuamente seu desempenho, de forma semelhante a como modelos de linguagem são treinados em grandes volumes de texto.
Por enquanto, o RoboBallet ainda não foi aplicado em linhas de produção reais. Suas limitações incluem a incapacidade de lidar com robôs de capacidades distintas ou com tarefas que precisem seguir uma ordem fixa. Mas os criadores acreditam que o sistema poderá incorporar essas funções futuramente.
Para Russ Tedrake, professor do MIT e vice-presidente de pesquisa em robótica do Toyota Research Institute, a abordagem não foi “tecnicamente surpreendente”, mas parece oferecer cálculos mais rápidos que métodos atuais.
“É um espaço de pesquisa importante, e acho que [o RoboBallet] pode ser muito útil se funcionar bem”, disse Tedrake.
