Engenheiros criam uma receita para melhorar qualquer sistema robótico autônomo

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 Nos últimos anos, o sistema robótico autônomo ganhou espaço e está em todos os lugares. Isso porque sistemas artificialmente inteligentes estão sendo implantados em carros autônomos, limpeza de hospitais, serviços de restaurantes, entrega de comida, segurança de edifícios e muitos outros.

Em geral, cada um desses sistemas é fruto de um processo específico para aquele sistema em particular. Assim, ao projetar um robô autônomo, é necessário executar inúmeras simulação de tentativa e erro, sendo geralmente informadas pela intuição.

Assim, todas essas simulações ocorrem para adaptar os componentes e tarefas de um robô, para ele ter um melhor desempenho. Nesta perspectiva, podemos dizer que construir um robô autônomo é como preparar um bolo do zero, sem receita ou modo de preparo para garantir o sucesso.

Entretanto, engenheiros do MIT desenvolveram uma ferramenta de design que possibilita ter uma receita automatizada para desenvolvimento de robôs. Isso tudo partiu de um código de otimização, que pode ser facilmente aplicado a qualquer simulação de qualquer sistema robótico autônomo.

Como o sistema robótico muda com a invenção?

Como resultado, foi percebido que a ferramenta melhorou rapidamente o desempenho de dois sistemas autônomos bem distintos: no primeiro, o robô passeava entre dois obstáculos, já no segundo, um par de robôs trabalhavam para mover uma caixa pesada.

Neste sentido, é esperado que o novo otimizado possa ajudar a acelerar o desenvolvimento de uma grande quantidade de sistemas autônomos, que vão desde robôs ambulantes a veículos autônomos. Aliás, também se espera que a novidade afete outros robôs, como os colaborativos.

Sendo assim, a estrutura de otimização, que é um código de computador, pode encontrar facilmente ajustes que podem ser feitos em um sistema autônomo, para alcançar um resultado desejado. Assim, a equipe testou a nova ferramenta em dois sistemas robóticos autônomos, de forma separada.

Posteriormente, foi detectado que a ferramenta colaborou para um melhor funcionamento dos sistemas autônomos, que cumpriram as tarefas de forma mais ágil e eficiente. Basicamente, os robôs conseguiram ultrapassar os obstáculos com maior clareza, e 20 vezes mais rápido do que as abordagens tradicionais.

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