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A controladora do Google implanta 100 robôs no escritório. Quão longe está de robôs de "autoaprendizagem"?

2021-11-24

Até que ponto o robô se desenvolveu agora?

No momento em que o ilusório metauniverso está passando pela tela em alta frequência, essa pergunta é quase como uma existência paralela, atraindo nossa curiosidade. Porque se trata do processo de vida inteligente, e da qualidade e eficiência de permitir que robôs sirvam a nós humanos.

Essa visão existe: o mundo robótico de hoje é muito semelhante ao mundo da computação de 50 anos atrás. Existem muitas discussões e visões otimistas sobre o que os robôs podem ajudar as pessoas no dia a dia, mas o que é certo é que ainda há um longo caminho a percorrer no futuro.

A maioria dos robôs são como computadores mainframe nas décadas de 1960 e 1970: máquinas especializadas caras, operadas por especialistas e realizando tarefas especializadas em ambientes especialmente projetados.

Uma série de inovações, especialmente a invenção do microprocessador, tornou os computadores mais baratos, menores e mais poderosos do que se pensava. Neste momento, também estamos no nó de uma transformação semelhante na robótica. Os avanços mais recentes em aprendizado de máquina, juntamente com a tecnologia de sensores cada vez mais sofisticada e avançada e hardware de baixo custo, significam que estamos mais perto do que nunca de tornar os robôs convencionais.

Sabemos que os humanos podem combinar naturalmente visão, compreensão, navegação e ação para caminhar e atingir seus objetivos, e os robôs geralmente requerem instruções e códigos cuidadosos para realizar essas coisas. É por isso que os robôs rapidamente se tornam muito complicados para realizar tarefas que consideramos fáceis em um ambiente altamente variável.

Atualmente, existem muitos participantes em várias áreas de serviço, como serviços domésticos, distribuição de terminais, limpeza comercial e orientação e explicação. Mas que nível e estágio o campo da robótica atingiu?

Notamos que o Google, a empresa de nível máximo no campo de IA, divulgou uma notícia notável de que a empresa controladora do Google, Alphabet, implantou mais de 100 robôs autônomos em seus escritórios para realizar limpeza, separação de lixo e outras tarefas simples. Essa tarefa foi contratada a esses robôs com software de inteligência artificial embarcado, da empresa Alphabet's Everyday Robots, que tem a visão imediata de levantar soldados por milhares de dias.

Também estamos tentando explorar essa empresa de robôs muito representativa para entender as capacidades que os robôs podem alcançar agora e seu pensamento voltado para o futuro.

Entende-se que a razão pela qual a Alphabet tem de implantar tantos de seus próprios robôs é para construir um robô de uso geral que pode aprender por si mesmo e lidar com várias tarefas em um ambiente "não estruturado", em vez de apenas ter como alvo um em um único laboratório ambiente. Pré-programado para tarefas específicas.

Atualmente, cerca de 100 protótipos estão sendo classificados, reciclados e eliminados das mesas no campus do Google na área da baía.

A principal razão para isso é permitir que os robôs funcionem no ambiente diário. É necessário livrar-se da codificação meticulosa deles, mas realizar tarefas estruturadas específicas no momento certo e da maneira certa. A conclusão final é que os engenheiros devem ensinar as máquinas a realizar tarefas úteis, não apenas programá-las.

Eles organizaram tarefas como coleta e limpeza de lixo para os robôs na área de escritório. Em um escritório típico, como ninguém faz a triagem do lixo para verificar se há contaminação, é uma questão muito valiosa deixar que os robôs façam esse trabalho. Agora, o mesmo robô de classificação de lixo pode ser equipado com um rodo para limpar a mesa e pode aprender a abrir a porta com a mesma pinça que segura o copo.

Essas máquinas têm uma grande base com rodas com um longo poste que se estende para fora. No topo está uma matriz de múltiplas câmeras, com um sensor lidar giratório localizado abaixo para "entender o mundo ao seu redor".

Para que esses robôs aprendam a realizar essas tarefas, os engenheiros usam uma variedade de técnicas de aprendizado de máquina. Isso inclui simulação, aprendizagem por reforço e aprendizagem colaborativa. Todas as noites, dezenas de milhares de robôs virtuais praticam a triagem de lixo em um escritório virtual em um simulador de nuvem; em seguida, transfira seu treinamento para robôs reais para melhorar suas capacidades de classificação. Este treinamento do mundo real é então reintegrado aos dados de treinamento simulados e compartilhado com outros robôs para compartilhar a experiência e o aprendizado de cada robô com todos os robôs.

Após esse aprendizado de alta intensidade, agora é possível aprender tarefas complexas (por exemplo, abrir portas) em um dia, com uma taxa de sucesso maior do que há cinco anos, quando demorava "quatro meses" para agarrar objetos.

Nos últimos meses, esses robôs separaram milhares de pedaços de lixo e reduziram o nível de poluição do lixo no escritório de 20% (o nível quando as pessoas colocam itens em paletes) para menos de 5%.

Juntos, eles mostram que é possível criar um Sistema de robô AI que integra todas as funções do robô e pode fazer coisas realmente úteis: reduzir o nível de poluição para menos de 5% e transferir com sucesso os resíduos do aterro. Em segundo lugar, eles provaram que os robôs podem aprender a realizar novas tarefas no mundo real por meio da prática, em vez de ter engenheiros "escrevendo à mão" cada nova tarefa, anomalia ou melhoria.

Você pode realmente sentir que essa força dos robôs está impulsionando a chegada de um mundo mais inteligente? Por trás disso está uma empresa que não pode ser evitada, que é essa empresa chamada Everyday Robots. Também é hora de apresentar algumas dessas funções-chave.

Eles se originaram do Moon Landing Plant X do Google e trabalharam com a equipe do Google para construir um novo tipo de robô. Um robô que pode aprender por si mesmo e pode ajudar qualquer pessoa (quase) tudo.

A visão deles é criar robôs que sejam transformadores para o mundo físico, assim como o poder transformador de nosso computador no mundo digital. Mas, para fazer isso, primeiro precisamos resolver o problema mais difícil em robôs construtores de robótica que podem aprender como nos ajudar a lidar com tudo.

Os robôs de hoje são muito bons em três coisas: força, precisão e repetição. Mas eles são realmente ruins em outros aspectos: compreender o novo espaço e ambiente e fazer mais de uma coisa. Em suma, suas habilidades muito limitadas vêm de pessoas que as programam para resolver apenas um problema em um ambiente.

Então, como quebrar, a fim de preencher a lacuna entre os robôs de uso único de hoje e os robôs auxiliares de amanhã, sua empresa está construindo robôs que vivem em nosso mundo e podem aprender por si próprios. Este é um desafio multifacetado, ainda mais difícil do que fazer carros autônomos, porque a robótica não tem regras a seguir.

"Estamos nos afastando de um mundo onde os robôs devem ser cuidadosamente codificados e em direção a um futuro onde os robôs podem aprender." Este é o objetivo que Everyday Robots sempre enfatizou.

Eles procuram transformar os robôs assistentes da ficção científica em realidade. Fazer isso requer resolver os problemas mais difíceis da robótica. Uma vez alcançado, ele pode resolver os pequenos problemas que ocupam bilhões de horas por dia e fornece às pessoas em todo o mundo um tempo precioso para fazer coisas que podem liberar nosso potencial.

Comparado com o metauniverso, além do mundo virtual, os robôs podem ser mais reais. Quando a tecnologia e os produtos estiverem maduros, isso levará os humanos a confiar em robôs para lidar com tarefas diárias demoradas, repetitivas e enfadonhas. Um mundo no qual podemos escolher gastar nosso tempo em coisas que realmente importam também surgirá.

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