Mãos biônicas agora ensinam robôs a sentir

Os robôs tornaram-se muito bons em se mover rapidamente, repetir passos e realizar trabalhos que desgastariam você e eu. Mas peça a um robô para pegar algo delicado, de formato estranho ou ligeiramente diferente do último merchandise que ele manuseou, e as coisas podem ficar um pouco complicadas rapidamente.

É aí que entra uma nova colaboração entre a ABB Robotics e a PSYONIC. A ABB Robotics está trabalhando com a PSYONIC, uma empresa biônica da Califórnia, para explorar se os dados de toque e movimento do mundo actual provenientes do uso de próteses humanas podem ajudar a treinar braços robóticos.

Em outras palavras, o mesmo tipo de mão biônica que ajuda uma pessoa a segurar uma ferramenta, pegar um objeto frágil ou ajustar a pressão em tempo actual poderia ajudar a ensinar os robôs a realizar melhor essas tarefas.

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A BRAÇADEIRA ROBÓTICA MACIA DÁ CONTROLE NATURAL AOS USUÁRIOS DE MÃOS PROTÉTICAS

Como uma mão biônica poderia ensinar um robô

A colaboração centra-se no Skill Hand da PSYONIC e no cobot GoFa da ABB. A Skill Hand foi originalmente desenvolvida para uso protético. Possui dedos multiarticulados, sensores de pressão, suggestions de vibração e mecânica flexível que o ajuda a se adaptar a objetos irregulares. Essa combinação é importante porque a aderência humana não é uma ação fixa. Você segura uma xícara de café de maneira diferente de uma chave de fenda. Você lida com um ovo de maneira diferente de um telefone. A maioria de nós faz isso sem pensar.

Para os robôs, esse ajuste instintivo é difícil. ABB e PSYONIC querem explorar como os dados de movimento, contato e força de preensão do Skill Hand podem ajudar a treinar robôs para lidar com objetos frágeis, irregulares ou imprevisíveis. O cobot GoFa da ABB traz o lado industrial da equação, oferecendo a precisão e a repetibilidade necessárias para testar esses movimentos de forma controlada. O resultado poderia ser um braço robótico que aprende com dados reais de manuseio humano e depois aplica essas informações às tarefas de fábrica e armazém.

Por que a aderência do robô é um problema tão difícil

Os robôs industriais já podem levantar, mover, soldar, classificar e montar com uma velocidade impressionante. No entanto, muitos ainda têm dificuldades quando uma tarefa envolve toque sutil. Pense em um robô pegando um pacote flexível, um componente médico ou uma peça que se desloca levemente em uma esteira transportadora. Muita pressão pode danificar o merchandise. Pouca pressão pode fazer com que o robô caia. Uma pequena mudança no ângulo pode atrapalhar todo o processo.

Robô matador de empregos aprende no trabalho e chega ao chão da fábrica

É por isso que a preensão e a destreza continuam a ser grandes desafios na automação. A ABB chama isso de parte elementary da Autonomous Versatile Robotics, ou AVR, sua visão para robôs que podem sentir, raciocinar, mover e manusear objetos com precisão em ambientes variáveis.

Marc Segura, presidente da ABB Robotics, colocou desta forma: A destreza humana continua sendo “uma das coisas mais difíceis de replicar na robótica de nível industrial”. Ele disse que a colaboração com a PSYONIC poderia ajudar a “fechar a lacuna de longa knowledge” entre a destreza humana e a destreza robótica. É nessa lacuna que esta tecnologia pode fazer uma diferença actual.

O que torna a Mão de Habilidade PSYONIC diferente

A Mão de Habilidade PSYONIC foi construída para ajudar as pessoas. Ele usa controle mioelétrico, detecção de toque e mecânica compatível em um design leve. Seus sensores podem detectar pressão durante uma pegada, enquanto o suggestions de vibração pode ajudar a comunicar o toque à pessoa que o utiliza. Essa mesma capacidade de detecção pode ser valiosa para robôs.

IA PERMITE QUE HOMEM PARALISADO CONTROLE BRAÇO ROBÓTICO COM SINAIS CEREBRAL

PSYONIC diz que o Skill Hand pode capturar dados detalhados sobre movimento, contato e força de preensão. Quando essa mão é usada por pessoas em situações do mundo actual, ela pode gerar um conjunto de dados mais pure do que uma demonstração de robô apenas em laboratório.

O cobot GoFa da ABB está sendo usado para testar como os dados biônicos das mãos poderiam ajudar os robôs a lidar com objetos delicados e irregulares. (ABB Robótica)

Aadeel Akhtar, fundador e CEO da PSYONIC, chamou a manipulação hábil de “um desafio de dados tanto quanto um desafio de {hardware}”. Essa linha realmente atinge o cerne da questão. Melhores mãos robóticas são importantes. No entanto, os dados de treinamento por trás dessas mãos podem ser o que resolve o quão úteis elas se tornarão em locais de trabalho reais.

Onde os dados biônicos das mãos poderiam aparecer primeiro

ABB e PSYONIC afirmam que este trabalho pode ser aplicado nos setores automotivo, aeroespacial, embalagens, logística e ciências biológicas. Isso faz sentido. Estas são indústrias onde os robôs já desempenham um papel importante, mas onde o manuseamento delicado ou variável ainda pode atrasar as coisas. Um robô que consiga ajustar melhor sua aderência poderia ajudar com componentes frágeis, produtos com formatos estranhos, embalagens macias ou tarefas repetitivas que são difíceis para o corpo.

ROBÔS HUMANÓIDES REALIZAM VERIFICAÇÕES DE QUALIDADE E MONTAGEM NA FÁBRICA DE AUTOMÓVEIS

A Federação Internacional de Robótica também apontou a preensão avançada e a integração digital como forma de reduzir o tempo de engenharia em até 30%. Isso é importante para as empresas porque a automação geralmente fica atrasada devido à configuração, ajuste e engenharia personalizada. Se mãos robóticas habilitadas para toque puderem reduzir parte desse trabalho, as empresas poderão implantar robôs mais rapidamente e usá-los de maneiras mais flexíveis.

Como robôs treinados em toque podem mudar o trabalho nas fábricas

Há um lado esperançoso nisso. Robôs que realizam trabalhos repetitivos ou ergonomicamente desafiadores podem reduzir o estresse das pessoas. Isso pode significar que menos trabalhadores farão o mesmo movimento doloroso o dia todo. No entanto, há também uma questão trabalhista maior aqui. Robôs mais capazes poderiam assumir tarefas que antes pareciam variáveis ​​demais para serem automatizadas. Isso pode afetar a forma como as empresas contratam, treinam e atribuem trabalho no futuro.

A versão mais útil desta tecnologia apoiaria as pessoas em vez de simplesmente substituí-las. Por exemplo, os robôs poderiam lidar com o aperto repetitivo enquanto os trabalhadores se concentram na supervisão, nas verificações de qualidade, na configuração da máquina e no trabalho de maior qualificação.

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Principais conclusões de Kurt

ABB Robotics e PSYONIC estão adotando uma abordagem diferente para um dos problemas mais difíceis da robótica: o toque. Em vez de treinar robôs apenas em laboratório, eles querem usar dados reais de movimento e aderência de uma mão biônica que as pessoas já usam. Isso poderia ajudar os robôs a se tornarem melhores em tarefas delicadas e variáveis ​​que tradicionalmente eram difíceis de automatizar. Também poderia aproximar os robôs industriais de trabalharem de forma segura e eficaz perto de humanos em mais ambientes. Mas o lado humano não deve se perder na emoção. Se os robôs aprenderem com o toque humano, as empresas precisam ser claras sobre o uso de dados, o impacto no native de trabalho e os testes de segurança.

A colaboração poderia ajudar os robôs a se tornarem mais úteis em fábricas, armazéns e outros locais de trabalho onde a precisão da aderência é importante. (ABB Robótica)

Você se sentiria confortável sabendo que um robô no trabalho foi treinado usando dados reais de toque humano? Informe-nos escrevendo para nós em CyberGuy. com.

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